การเรียนรู้เชิงลึก

แผนการจัดการเรียนรู้

Table 5 แผนการจัดการเรียนรู้รายสัปดาห์ (ภาคการศึกษา 1/2566)

สัปดาห์ที่

สาระ/เนื้อหาการเรียนรู้

วิธีสอนและกิจกรรมการเรียนรู้

จำนวนชั่วโมง (บรรยาย/ปฏิบัติ/ศึกษาด้วยตนเอง)

1

Introduction to deep learning

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

2

Mathematical building blocks of neural networks

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

3

Introduction to Keras and TensorFlow

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

4

Neural networks: Classification and Regression

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

5

Fundamentals of machine learning and working with Keras

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

6

Introduction to deep learning for computer vision

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

7

Quiz

ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

8

สอบกลางภาค

สอบ

2/2/5

9

slides

Introduction to PyTorch (tensors, autograd) และ simple perceptron (torch.nn , training loop)

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

10

Neural networks with PyTorch: Dataset, DataLoader และ classification/regression

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

11

Deep learning for timeseries with PyTorch

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

12

Deep learning for text 1: embeddings และ sequence models

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

13

Generative AI for text: language models (RNN → Transformer)

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

14

Generative AI for image: GAN และ diffusion models

บรรยาย สาธิต ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

15

Project Presentation

ฝึกปฏิบัติ

2/2/5

รวมจำนวนชั่วโมง

30/30/75

แผนการประเมินผลการเรียนรู้

Table 6 สัดส่วนการประเมินผล

วิธีการประเมินผล

สัปดาห์ที่ประเมิน

สัดส่วน (%)

การประเมินการบ้าน

1–14

30

การประเมินรายงาน/โครงงาน

16

20

การเข้าชั้นเรียน/การเข้าร่วมกิจกรรม

1–14

5

การสอบกลางภาค

8

20

การสอบปลายภาค

16

25

รวม

100