วิดีโอบน Youtube ที่แชนแนล https://www.youtube.com/rangsiman1993
สอนการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์สำหรับงานทางด้านเคมี เรียนรู้วิธีการสร้างโมเดลจากชุดข้อมูลโครงสร้างของโมเลกุลเพื่อใช้ในการทำนายคุณสมบัติอื่น ๆ ที่เราต้องการ
| ตอนที่ | เนื้อหา | ลิงก์ | ซอร์สโค้ด |
|---|---|---|---|
| 1 | Deep Learning สำหรับงานทางเคมี | คลิก | - |
| 2 | แนะนำเครื่องมือที่จะใช้ในคอร์สนี้ | คลิก | - |
| 3 | การอ่านไฟล์ชุดข้อมูลโมเลกุล | คลิก | ex_1.py |
| 4 | การคำนวณข้อมูลเชิงโครงสร้างเพื่อใช้เป็นฟีเจอร์ | คลิก | ex_2.py |
| 5 | เตรียม input สำหรับการ train model | คลิก | ex_3.py / ex_3_1.py / ex_3_2.py |
| 6 | ทำความเข้าใจ Hyperparameter | คลิก | - |
| 7 | แนะนำ Keras และลองเล่น TensorFlow playground | คลิก | - |
| 8 | ทำนายพลังงานของโมเลกุลด้วย Feedforward neural network | คลิก | ex_4.py |
| 9 | สอนปรับค่า Hyperparameter เพื่อลด Error | คลิก | ex_5.py |
| 10 | วิเคราะห์และป้องกัน Overfit และ Underfit | คลิก | - |
| 11 | ทำนายพลังงานของโมเลกุลด้วย Multi-input neural network | ||
| 12 | ทำนายพลังงานของโมเลกุลด้วย sGDML | ||
| 13 | ทำนายพลังงานของโมเลกุลด้วย Auto Encoder | ||
| 14 | งานวิจัยที่ใช้ Deep Learning สำหรับเคมี | ||
| X | XXX | xxx | xxx |
จัดทำโดย นายรังสิมันต์ เกษแก้ว
ติดต่อ [email protected]