รีวิวหนังสือ: หลักสูตรเร่งรัดการเรียนรู้เชิงลึก: บทนำสู่ปัญญาประดิษฐ์แบบลงมือปฏิบัติและเน้นโครงงาน

หลักสูตรเร่งรัดการเรียนรู้เชิงลึก: บทนำสู่ปัญญาประดิษฐ์แบบลงมือปฏิบัติและเน้นโครงงาน หนังสือเล่มนี้เขียนโดย Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira และ Carlo Manzo ซึ่งเป็นกลุ่มนักวิจัยและนักการศึกษาที่มีประสบการณ์อย่างลึกซึ้งในสาขาฟิสิกส์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์

ก่อนที่จะเข้าสู่เนื้อหาของหนังสือเล่มนี้ ผมขอสารภาพเรื่องส่วนตัวก่อน เพราะมันมีส่วนสำคัญต่อประสบการณ์การอ่านหนังสือเล่มนี้ของผม นี่เป็นหนังสือเล่มแรกที่ผมเคยอ่านจาก... ไม่มีแป้งกดและก่อนเริ่มงาน ผมเองก็ไม่รู้จริงๆ ว่าจะเจอกับอะไรบ้าง แม้ว่าผมจะดูแลเว็บไซต์ขนาดใหญ่ที่เน้น AI เป็นหลัก แต่ผมก็ยอมรับว่าตัวเองเป็นนักเขียนโค้ดที่แย่มากเมื่อเทียบกับมาตรฐาน AI ในปัจจุบัน ผมเข้าใจพื้นฐานของ HTML, CSS, JavaScript และ PHP ได้ดีพอสมควร แต่เมื่อพูดถึง Python ทักษะของผมก็อยู่ในระดับปานกลางเท่านั้น ซึ่งเรื่องนี้สำคัญมาก เพราะ หลาม ภาษาที่ใช้ตลอดทั้งเล่มนั้นเป็นภาษาที่มีบทบาทสำคัญในเกือบทุกโครงการ

สิ่งที่ฉันพบแทนที่จะเป็นความรู้สึกหงุดหงิด กลับเป็นสิ่งที่ทรงคุณค่ามากกว่านั้น หนังสือเล่มนี้มีความอดทนโดยไม่ทำให้เรื่องง่ายเกินไป ลึกซึ้งโดยไม่ทำให้รู้สึกว่ายากเกินไป และใช้งานได้จริงในแบบที่หนังสือเกี่ยวกับ AI น้อยเล่มนักที่จะทำได้ มันไม่ได้สมมติว่าคุณเชี่ยวชาญในวัฒนธรรม ศัพท์เฉพาะ หรือขั้นตอนการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงอยู่แล้ว แต่จะค่อยๆ สร้างความมั่นใจให้คุณทีละบท ผ่านคำอธิบายที่ควบคู่ไปกับการลงมือปฏิบัติจริง

ความประทับใจแรกพบที่กำหนดทิศทาง

นี่เป็นหนังสือที่มีเนื้อหามาก หนาถึงกว่าหกร้อยหน้า และใช้พื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รายละเอียดหนึ่งที่สะดุดตาผมทันทีคือ ผู้เขียนตัดสินใจเปลี่ยนโค้ดเบสทั้งหมดจาก TensorFlow ไปยัง ไพทอร์ช หลังจากร่างฉบับแรกเสร็จสมบูรณ์แล้ว นี่ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับหนังสือขนาดนี้ มันบ่งบอกถึงสิ่งสำคัญบางอย่าง: นี่ไม่ใช่หนังสือที่หยุดนิ่งอยู่กับที่หรือเขียนขึ้นเพื่อให้ตรงตามข้อกำหนด แต่เป็นหนังสือที่ออกแบบมาเพื่อให้มีความเกี่ยวข้องและสอดคล้องกับวิธีการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้กันจริงในปัจจุบัน

ตั้งแต่เริ่มต้น หนังสือเล่มนี้มีเนื้อหาที่เน้นการใช้งานได้จริงและเป็นรูปธรรม ไม่ได้เริ่มต้นด้วยปรัชญาเชิงนามธรรมหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน แต่เริ่มต้นด้วยกลไกของการสร้างแบบจำลอง การทำการทดลอง และการทำความเข้าใจว่าโค้ดทำอะไรและทำไม แนวทางนี้สร้างความแตกต่างอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้อ่านที่เข้าใจแนวคิดในระดับสูง แต่ประสบปัญหาในการนำไปประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ

เรียนรู้จากการลงมือปฏิบัติ ไม่ใช่การท่องจำ

หนึ่งในจุดเด่นที่สุดของ Deep Learning Crash Course คือโครงสร้างแบบเน้นโปรเจกต์ นี่ไม่ใช่หนังสือที่คุณอ่านเป็นชั่วโมงแล้วค่อยลองทำทีหลัง แต่คุณจะได้สร้างสิ่งต่างๆ อยู่ตลอดเวลา แต่ละแนวคิดหลักจะเชื่อมโยงกับโปรเจกต์ที่เป็นรูปธรรม และโปรเจกต์เหล่านั้นจะมีความซับซ้อนมากขึ้นตามความเข้าใจของคุณที่เพิ่มขึ้น

คุณเริ่มต้นด้วยการสร้างและฝึกฝนคนแรกของคุณ เครือข่ายประสาทเทียม เริ่มต้นจากศูนย์โดยใช้ PyTorch บทแรกๆ เหล่านี้จะแนะนำแนวคิดหลักเบื้องหลังโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึงเลเยอร์ น้ำหนัก ฟังก์ชันการกระตุ้น ฟังก์ชันการสูญเสีย และการปรับให้เหมาะสม ที่สำคัญคือ แนวคิดเหล่านี้ไม่ได้ถูกมองว่าเป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่เป็นนามธรรม แต่ถูกนำเสนอในฐานะเครื่องมือที่ใช้แก้ปัญหาเฉพาะ และคุณจะได้เห็นผลกระทบของการเลือกออกแบบแต่ละอย่างโดยตรงในผลลัพธ์

ในฐานะคนที่ไม่ได้เขียนโค้ด Python เป็นประจำ ผมชื่นชมวิธีการที่ผู้เขียนอธิบายโค้ดอย่างละเอียดถี่ถ้วน คุณไม่จำเป็นต้องเข้าใจทุกอย่างได้เองโดยไม่ต้องมีคนสอน คำอธิบายนั้นละเอียด แต่ก็ยังอ่านง่าย และพวกเขามุ่งเน้นที่สัญชาตญาณควบคู่ไปกับความถูกต้อง

การจับรูปแบบและการทำความเข้าใจข้อมูล

เมื่อวางรากฐานพื้นฐานเรียบร้อยแล้ว หนังสือเล่มนี้จะกล่าวถึงการจับแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล ซึ่งเป็นจุดที่โครงข่ายประสาทเทียมแบบหนาแน่นถูกนำไปประยุกต์ใช้กับงานที่สมจริงมากขึ้น เช่น ถดถอย และปัญหาการจำแนกประเภท คุณจะได้เรียนรู้ว่าแบบจำลองสามารถสรุปผลได้อย่างไร ล้มเหลวได้อย่างไร และวิธีการวินิจฉัยความล้มเหลวเหล่านั้น

ส่วนนี้จะสอนทักษะสำคัญในโลกแห่งความเป็นจริงของการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่างเงียบๆ เช่น หัวข้อการตรวจสอบความถูกต้อง (validation) ฟิตเกินไปการเรียนรู้เรื่อง underfitting และการประเมินประสิทธิภาพ จะถูกนำเสนออย่างเป็นธรรมชาติผ่านการทดลอง แทนที่จะเป็นการถ่ายทอดทฤษฎี คุณจะได้เรียนรู้วิธีการตีความเส้นโค้งการเรียนรู้ วิธีการปรับพารามิเตอร์ และวิธีการใช้เหตุผลเกี่ยวกับพฤติกรรมของแบบจำลอง แทนที่จะเชื่อผลลัพธ์โดยไม่ไตร่ตรอง

สำหรับผู้อ่านที่เคยใช้งาน AI ผ่าน API หรือเครื่องมือสำเร็จรูปเท่านั้น ส่วนนี้ส่วนเดียวก็คุ้มค่ากับราคาหนังสือแล้ว

การทำงานกับรูปภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

ส่วนที่น่าสนใจที่สุดส่วนหนึ่งของหนังสือเล่มนี้คือส่วนที่กล่าวถึง... การประมวลผลภาพ และ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์. นี่คือที่ โครงข่ายประสาทเทียม เข้ามามีบทบาท แทนที่จะมองว่า CNN เป็นเรื่องลึกลับ กล่องดำหนังสือเล่มนี้ได้แยกแยะสิ่งเหล่านั้นออกเป็นส่วนประกอบที่เข้าใจง่าย

คุณจะได้เรียนรู้ว่าการแปลงภาพแบบคอนโวลูชันทำงานอย่างไร เหตุใดเลเยอร์พูลลิ่งจึงมีความสำคัญ และการสกัดคุณลักษณะทำงานอย่างไรในแต่ละเลเยอร์ ที่สำคัญกว่านั้น คุณจะได้นำแนวคิดเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลภาพจริง โครงการต่างๆ ประกอบด้วยการจำแนกภาพ การแปลงภาพ และการทดลองทางด้านภาพอย่างสร้างสรรค์ เช่น การถ่ายโอนสไตล์ และเอฟเฟกต์แบบ DeepDream

ส่วนนี้ได้รับประโยชน์อย่างมากจากภาพประกอบในหนังสือ คำอธิบายด้วยภาพประกอบโค้ด ทำให้ง่ายต่อการเชื่อมโยงสิ่งที่แบบจำลองกำลังทำทางคณิตศาสตร์กับสิ่งที่แสดงผลออกมา สำหรับผู้เรียนที่เรียนรู้ด้วยภาพ ส่วนนี้ของหนังสือจึงเป็นที่น่าพอใจเป็นพิเศษ

จากการบีบอัดสู่การสร้าง

จากนั้นหนังสือเล่มนี้ก็ขยายความต่อไป ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ และสถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส รวมถึง U-Net โมเดลเหล่านี้แนะนำแนวคิดต่างๆ เช่น การลดมิติ การแสดงผลแฝง และการสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง คุณจะได้เห็นว่าโมเดลสามารถเรียนรู้การแสดงผลที่กระชับของข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างไร และการแสดงผลเหล่านั้นสามารถนำไปใช้กับงานต่างๆ เช่น การลดสัญญาณรบกวนและการแบ่งส่วนได้อย่างไร

จากนั้น ขอบเขตก็จะขยายออกไปอีกครั้งสู่การสร้างแบบจำลองเชิงกำเนิด ซึ่งรวมถึง เครือข่ายปฏิปักษ์โดยกำเนิด และ แบบจำลองการแพร่กระจายซึ่งเป็นแกนหลักของระบบ AI สร้างสรรค์สมัยใหม่จำนวนมาก บทเหล่านี้ไม่ได้หลีกเลี่ยงความท้าทายในการฝึกฝนโมเดลสร้างสรรค์ ปัญหาเรื่องความไม่เสถียร ปัญหาการบรรจบกัน และการประเมินผล ล้วนถูกกล่าวถึงอย่างเปิดเผย

สิ่งที่ผมประทับใจที่สุดในหนังสือเล่มนี้คือ มันไม่ได้โฆษณาเกินจริงเกี่ยวกับโมเดลเหล่านี้ มันแสดงให้เห็นทั้งพลังและข้อจำกัดของมัน ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าชื่นชมในวงการที่มักถูกครอบงำด้วยการโฆษณาเกินจริง

ลำดับ ภาษา และความสนใจ

จุดแข็งสำคัญอีกประการหนึ่งของหนังสือเล่มนี้คือวิธีการจัดการกับข้อมูลและภาษาเชิงลำดับ มีการแนะนำโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (Recurrent Neural Networks) เป็นพื้นฐาน ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจว่าแบบจำลองจัดการกับอนุกรมเวลาและข้อมูลป้อนเข้าที่มีลำดับได้อย่างไร

จากนั้น หนังสือเล่มนี้จะกล่าวถึงกลไกการให้ความสนใจและสถาปัตยกรรมของทรานส์ฟอร์เมอร์ บทเหล่านี้จะให้พื้นฐานทางแนวคิดที่แข็งแกร่งสำหรับการทำความเข้าใจโมเดลภาษาสมัยใหม่โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญในด้านนี้มาก่อน คำอธิบายจะเน้นไปที่ว่าทำไมการให้ความสนใจจึงมีความสำคัญ วิธีที่มันเปลี่ยนแปลงพลวัตการเรียนรู้ และวิธีที่มันช่วยให้โมเดลสามารถขยายขนาดได้

สำหรับผู้อ่านที่พยายามทำความเข้าใจการทำงานของระบบ AI ในปัจจุบันอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ส่วนนี้จะเชื่อมโยงจุดต่างๆ มากมายเข้าด้วยกัน

กราฟ การตัดสินใจ และการเรียนรู้จากปฏิสัมพันธ์

บทต่อๆ ไปจะกล่าวถึงเรื่องต่างๆ เหล่านี้ กราฟโครงข่ายประสาทซึ่งใช้ในการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่การเชื่อมต่อมีความสำคัญพอๆ กับค่าแต่ละค่า ตัวอย่างเช่น ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ เครือข่าย และระบบที่มีโครงสร้าง

นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังแนะนำการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติและ การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างล้ำลึกโดยที่แบบจำลองเรียนรู้ผ่านการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและการตัดสินใจ ส่วนเหล่านี้จะก้าวข้ามชุดข้อมูลคงที่ไปสู่ระบบไดนามิก แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้สามารถปรับตัวได้อย่างไรตามข้อเสนอแนะและผลลัพธ์

เมื่ออ่านมาถึงตอนท้าย ผู้อ่านจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวงจรชีวิตทั้งหมดของระบบการเรียนรู้เชิงลึก ตั้งแต่ต้นจนจบ การส่งผ่านข้อมูล ให้แก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ

ทักษะเชิงปฏิบัติที่นำไปใช้ได้จริงนอกเหนือจากในตำราเรียน

ตลอดทั้งเล่ม หนังสือเล่มนี้เน้นหนักไปที่ทักษะการปฏิบัติจริง คุณจะได้เรียนรู้วิธีการวางโครงสร้างการทดลอง การแก้ไขข้อผิดพลาดในแบบจำลอง การแสดงผลลัพธ์ และการคิดอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ทักษะเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญที่สุดเมื่อคุณก้าวข้ามบทเรียนเบื้องต้นไปสู่การใช้งานจริง

สมุดบันทึกและชุดข้อมูลที่รวมอยู่ในเล่มนี้ช่วยให้การทดลอง ปรับเปลี่ยนโครงการ และสำรวจแนวคิดต่างๆ ทำได้ง่าย ความยืดหยุ่นนี้ทำให้หนังสือเล่มนี้มีคุณค่าไม่เพียงแค่สำหรับการอ่านครั้งเดียว แต่ยังเป็นแหล่งอ้างอิงระยะยาวอีกด้วย

หนังสือเล่มนี้เหมาะกับใคร

หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับโปรแกรมเมอร์ วิศวกร นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญที่สนใจด้านเทคนิคที่ต้องการทำความเข้าใจการเรียนรู้เชิงลึกผ่านการลงมือปฏิบัติจริง คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม Python และไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงเพื่อที่จะก้าวหน้า สิ่งที่คุณต้องการคือความอยากรู้อยากเห็นและความเต็มใจที่จะทำงานในโครงการต่างๆ อย่างรอบคอบ

นอกจากนี้ยังใช้เป็นคู่มืออ้างอิงได้ดีเยี่ยม และนี่คือวิธีที่ฉันวางแผนจะใช้หนังสือเล่มนี้ต่อไปในอนาคต ในฐานะคนที่ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากขึ้นเรื่อยๆ การเข้ารหัสไวบ์ และในส่วนของการออกแบบระบบระดับสูง แทนที่จะลงมือเขียนโค้ดทุกบรรทัดตั้งแต่ต้นจนจบ ผมมองว่าหนังสือเล่มนี้เป็นสิ่งที่ผมจะกลับมาอ่านซ้ำๆ เพื่อเพิ่มพูนความเข้าใจเชิงแนวคิด คำอธิบาย แผนภาพ และการวิเคราะห์โครงสร้างทางสถาปัตยกรรม ทำให้เข้าใจได้ว่าโมเดลต่างๆ มีโครงสร้างอย่างไร ทำไมจึงเลือกใช้วิธีการบางอย่าง และมีข้อแลกเปลี่ยนอะไรบ้าง ในแง่นั้น หนังสือเล่มนี้ประสบความสำเร็จไม่เพียงแต่ในฐานะหลักสูตรทีละขั้นตอนเท่านั้น แต่ยังเป็นเพื่อนคู่ใจระยะยาวสำหรับผู้อ่านที่ต้องการเข้าใจว่าระบบ AI สมัยใหม่กำลังทำอะไรอยู่เบื้องหลัง ในขณะที่ทำการทดลอง สร้างต้นแบบ หรือคิดวิเคราะห์ในระดับที่สูงขึ้น

ข้อคิด

หลักสูตรเร่งรัดการเรียนรู้เชิงลึกe เกินความคาดหมายของฉันไปมากจริงๆ มันไม่ได้แค่เพียงอธิบายการเรียนรู้เชิงลึกเท่านั้น แต่ยังทำให้รู้สึกว่าเข้าถึงได้และทำได้จริง เมื่อเรียนจบแล้ว ฉันรู้สึกมั่นใจมากขึ้นในการอ่าน ปรับแต่ง และเขียนโมเดลที่ใช้ PyTorch มากกว่าตอนเริ่มต้นเสียอีก

นี่คือหนังสือที่คุ้มค่ากับความพยายาม มันเคารพสติปัญญาของผู้อ่านโดยไม่สันนิษฐานว่าผู้อ่านเป็นผู้เชี่ยวชาญ และมอบประสบการณ์การเรียนรู้ที่ใช้งานได้จริงที่สุดเล่มหนึ่งที่ผมเคยพบในด้านการศึกษา AI สำหรับทุกคนที่จริงจังกับการเปลี่ยนจากผู้สังเกตการณ์ AI ไปเป็นผู้สร้าง AI หนังสือเล่มนี้เป็นหนังสือที่แนะนำเป็นอย่างยิ่ง