AI ไม่ยาก (รวมเล่ม 1 กับ 2) เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย

***โปรดอ่านก่อน เล่มที่กำลังอ่านคือรวมเล่ม 1 กับ 2 ถ้าต้องการซื้อแยกเล่ม 1 กับ เล่ม 2 ก็ได้นะครับ แต่ต้องบอกก่อนว่าเนื้อหาเล่ม 2 อ้างอิงเล่ม 1 เยอะเลย ซื้อเล่มรวม ข้อดีมันสามารถอ่านต่อเนื่องได้ลื่นไหลไม่สะดุด ไม่ต้องสลับเล่มไปมา

หนึ่งในเทคโนโลยีป่วนโลกในยุคนี้ก็คือ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ ศาสตร์ชั้นสูงด้านคอมฯ ที่หลายคนกลัวจะมาแย่งงานมนุษย์ และคิดว่ายากจนวางมันบนหิ้งพระไม่กล้าแตะ

แต่ในเล่มนี้จะดึงลงมาให้เข้าใจง่ายขึ้นด้วยการปูพื้นฐาน AI ด้วยการแบ่งเนื้อหาออกเป็นสองส่วน
หรือก็คือ 2 เล่ม ได้แก่

1) machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)
- บทที่ 1 แนะนำ AI
- บทที่ 2 ทบทวนเลขม. ปลาย
- บทที่ 3 สอนคอมให้ฉลาดทำได้อย่างไร
- บทที่ 4 เส้นตรงพยากรณ์ (Regression)
- บทที่ 5 สมการแม่หมอโฉมใหม่ (Regression แบบหลายฟีเจอร์)
- บทที่ 6 แว่นวิเศษพยากรณ์ (Logistic Regression)
- บทที่ 7 เซลล์สมองเทียมเลียนแบบ (Neural Network)

2) deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
- บทที่ 8 เบิกเนตร เสกดวงตาให้ AI (Convolutional Neural Network (CNN))
- บทที่ 9 สำเหนียกรู้ ดูข้อมูล เป็นชุด (Recurrent Neural Network (RNN), LSTM (LSTM (Long short-term memory), GRU (Gated recurrent unit))
- บทที่ 10 ลองผิดลองถูก ยิ่งพลาด ยิ่งฉลาด (Deep Q learning)
- บทที่ 11 Generative Adversarial networks (GAN)

เล่มนี้จะอธิบายเนื้อหาโดยใช้คณิตศาสตร์ในระดับชั้น ม. ปลาย
ไม่มีการเขียนโปรแกรมใดๆ ทั้งสิ้น

จึงไม่ได้โฟกัสไปที่โปรแกรมเมอร์
เพราะไม่มีเนื้อหาโค้ดดิ้ง สักนิดเดียว
ถ้าใครจะเอาไปใช้โค้ดดิ้ง ก็ไม่แนะนำให้ซื้อครับ
อาจอกหัก รักคุด ผิดหวัง เพราะซื้อผิดเล่มได้

กลุ่มเป้าหมาย ที่สามารถอ่านได้
1) เด็กม. ปลาย เพราะใช้เลข ม. ปลาย
เด็กน่ากำลังอินกัน จะได้รู้ว่าเรียนเลขเอาไปใช้ทำอะไรได้บ้าง

2) คนที่ไม่จบคอมมา แต่สนใจงาน AI

เล่มนี้อยากให้คนที่ไม่จำเป็นต้องจบคอมพิวเตอร์มา ก็่อ่านได้
ไม่ว่าจะเรียนจบ หมอ เภสัช บัญชี กฏหมาย เศรษฐศาสตร์ การเงิน คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ วิศวะ และสาขาอื่น ที่ไม่ได้กล่าวถึง ก็อ่านรู้เรื่อง

ซึ่งมันออกแบบมาให้อธิบายเนื้อหาด้วยภาพประกอบสีสัน ที่ดูง่าย เหมือนได้อ่านการ์ตูน
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว ไม่ต้องจบคอมฯ ก็อ่านได้
มีแต่เลขให้บริหารเสน่ห์ ....เฮย บริหารสมอง
ใครที่เคยคิดว่า AI เป็นของสูงวางอยู่บนหิ้งพระไม่กล้าแตะ ผมก็ดึงลงมาให้ย่อยอ่านง่าย

ตัวอย่างโค้ดประกอบหนังสือ (เอาไว้อ่านประกอบเฉยๆ เนื้อหาเล่มนี้ไม่มีการกล่าวถึงเรื่องโค้ด)
- https://github.com/adminho/machine-learning?tab=readme-ov-file#โค้ดตัวอย่าง-python-ประกอบหนังสือ