โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network)
วันที่เขียน 18/1/2561 10:01:16     แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 4:30:01
เปิดอ่าน: 9724 ครั้ง

โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน การทํางานของระบบประสาทเทียมนั้น เปนการพยายามที่จะเลียนแบบการทํางานของสมองมนุษยผานกลไกของการเรียนรู โดยการใชประโยชนจากตัวอยางที่ผานมาหลายๆตัวอยางในการฝกฝน ซึ่งระบบประสาทเทียมสามารถถูกประยุกตเพื่อแกปญหาที่ไมมีรูปแบบ หรือ มีรูปแบบที่ซับซอนมากและยากที่จะเขาใจไดดวยความสามารถในการเรียนรูจากตัวอยางนี้ทําใหระบบประสาทเทียมมีความยืดหยุน และมีประสิทธิภาพ ปจจุบันเทคโนโลยีตางๆมีผลตอการใชชีวิตของเราในปจจุบัน อยางมาก ในโลกอุตสาหกรรม หลายๆโรงงานมีการใชแขนกลเปนเครื่องมือสําคัญในการผลิต เชน ในอุตสาหกรรมประกอบรถยนต และ เพื่อควบคุมการทํางานของแขนกลใหเปนไปตามพิกัดเปาหมาย จึงมี ความจําเปนตองออกแบบการทํางานของแขนกลใหมีเสถียรภาพ และ ความแมนยําในระดับสูง สรุปเนื้อหาการนำไปใช้ประโยชน์ การประยุกต์ใช้งานข่ายงานระบบประสาทเทียม เนื่องจากความสามารถในการจำลองพฤติกรรมทางกายภาพของระบบที่มีความซับซ้อนจากข้อมูลที่ป้อนให้เรียนรู้ การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทจึงเป็นทางเลือกใหม่ในการควบคุม ซึ่งมีผู้นำมาประยุกต์ใช้งานหลายประเภท ได้แก่ 1. งานการจดจำรูปแบบที่มีความไม่แน่นอน เช่น ลายมือ ลายเซนต์ ตัวอักษร รูปหน้า 2. งานการประมาณค่าฟังก์ชันหรือการประมาณความสัมพันธ์ (มี inputs และ outputs แต่ไม่ทราบว่า inputs กับ outputs มีความสัมพันธ์กันอย่างไร) 3. งานที่สิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ (โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับตัวเองได้) 4. งานจัดหมวดหมู่และแยกแยะสิ่งของ 5. งานทำนาย เช่นพยากรณ์อากาศ พยากรณ์หุ้น 6. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมควบคุมกระบวนการทางเคมีโดยวิธีพยากรณ์แบบจำลอง (Model Predictive Control) 7. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายกลับในการทำนายพลังงานความร้อนที่สะสมอยู่ในตัวอาคาร 8. การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการหาไซโครเมตริกชาร์ท การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทควบคุมระบบ HVAC

โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน

การทํางานของระบบประสาทเทียมนั้น เปนการพยายามที่จะเลียนแบบการทํางานของสมองมนุษยผานกลไกของการเรียนรู โดยการใชประโยชนจากตัวอยางที่ผานมาหลายๆตัวอยางในการฝกฝน ซึ่งระบบประสาทเทียมสามารถถูกประยุกตเพื่อแกปญหาที่ไมมีรูปแบบ หรือ มีรูปแบบที่ซับซอนมากและยากที่จะเขาใจไดดวยความสามารถในการเรียนรูจากตัวอยางนี้ทําใหระบบประสาทเทียมมีความยืดหยุน และมีประสิทธิภาพ

ปจจุบันเทคโนโลยีตางๆมีผลตอการใชชีวิตของเราในปจจุบัน อยางมาก ในโลกอุตสาหกรรม หลายๆโรงงานมีการใชแขนกลเปนเครื่องมือสําคัญในการผลิต เชน ในอุตสาหกรรมประกอบรถยนต และ เพื่อควบคุมการทํางานของแขนกลใหเปนไปตามพิกัดเปาหมาย จึงมี ความจําเปนตองออกแบบการทํางานของแขนกลใหมีเสถียรภาพ และ ความแมนยําในระดับสูง

สรุปเนื้อหาการนำไปใช้ประโยชน์

การประยุกต์ใช้งานข่ายงานระบบประสาทเทียม

เนื่องจากความสามารถในการจำลองพฤติกรรมทางกายภาพของระบบที่มีความซับซ้อนจากข้อมูลที่ป้อนให้เรียนรู้ การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทจึงเป็นทางเลือกใหม่ในการควบคุม ซึ่งมีผู้นำมาประยุกต์ใช้งานหลายประเภท ได้แก่

1. งานการจดจำรูปแบบที่มีความไม่แน่นอน เช่น ลายมือ ลายเซนต์ ตัวอักษร รูปหน้า

2. งานการประมาณค่าฟังก์ชันหรือการประมาณความสัมพันธ์ (มี inputs และ outputs แต่ไม่ทราบว่า inputs กับ outputs มีความสัมพันธ์กันอย่างไร)

3. งานที่สิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ (โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับตัวเองได้)

4. งานจัดหมวดหมู่และแยกแยะสิ่งของ

5. งานทำนาย เช่นพยากรณ์อากาศ พยากรณ์หุ้น

6. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมควบคุมกระบวนการทางเคมีโดยวิธีพยากรณ์แบบจำลอง (Model Predictive Control)

7. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายกลับในการทำนายพลังงานความร้อนที่สะสมอยู่ในตัวอาคาร

8. การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการหาไซโครเมตริกชาร์ท การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทควบคุมระบบ HVAC

คำสำคัญ :
กลุ่มบทความ :
หมวดหมู่ :
แชร์ :
https://erp.mju.ac.th/acticleDetail.aspx?qid=764
ความคิดเห็นทั้งหมด (0)
ไม่มีข้อมูลตามเงื่อนไขที่ท่านกำหนด
รายการบทความการแลกเปลี่ยนเรียนรู้หมวดหมู่ : กลุ่มงานสายวิชาการ
ความรู้อาจารย์กับการบริการวิชาการ » การออกแบบการวิจัยทางการศึกษาในยุคปัญญาประดิษฐ์: บทบาทใหม่ของอาจารย์ในฐานะนักวิจัยร่วมกับ AI
บทความนี้นำเสนอองค์ความรู้จากการอบรมเรื่อง “การออกแบบการวิจัยทางการศึกษาในยุคปัญญาประดิษฐ์” โดยมุ่งอธิบายบทบาทของ AI ในฐานะทั้งเครื่องมือและตัวแปรทางการวิจัย ตลอดจนแนวทางการออกแบบงานวิจัยเชิงปริมาณ...
Mixed Methods  การวิจัยทางการศึกษา  การออกแบบการวิจัย  จริยธรรมการวิจัย  ปัญญาประดิษฐ์ (AI)     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน อัณชยารัศมิ์ เนาว์โสภา  วันที่เขียน 2/4/2569 21:04:01  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 0:49:32   เปิดอ่าน 2084  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
ความรู้อาจารย์กับการบริการวิชาการ » การออกแบบการวิจัยทางการศึกษาในยุคปัญญาประดิษฐ์: บทบาทใหม่ของอาจารย์ในฐานะนักวิจัยร่วมกับ AI
บทความนี้นำเสนอองค์ความรู้จากการอบรมเรื่อง “การออกแบบการวิจัยทางการศึกษาในยุคปัญญาประดิษฐ์” โดยมุ่งอธิบายบทบาทของ AI ในฐานะทั้งเครื่องมือและตัวแปรทางการวิจัย ตลอดจนแนวทางการออกแบบงานวิจัยเชิงปริมาณ...
Mixed Methods  การวิจัยทางการศึกษา  การออกแบบการวิจัย  จริยธรรมการวิจัย  ปัญญาประดิษฐ์ (AI)     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน อัณชยารัศมิ์ เนาว์โสภา  วันที่เขียน 2/4/2569 21:03:34  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 0:44:19   เปิดอ่าน 18  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
ความรู้อาจารย์กับการบริการวิชาการ » การพัฒนากรอบแนวคิดการวิจัยเชิงสาเหตุ: องค์ความรู้สำคัญสำหรับอาจารย์ยุคดิจิทัล
จากองค์ความรู้ที่ได้รับจากการอบรม บทบาทใหม่ของอาจารย์ในยุคการวิจัยเชิงระบบ สามารถสรุปได้ว่า “การวิจัยที่มีคุณภาพ” ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคนิคการวิเคราะห์เพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับ “การออกแบบกรอบแนว...
กรอบแนวคิดการวิจัย  การพัฒนางานวิจัยอุดมศึกษา  การวิจัยทางการศึกษา  ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ  ภาวะผู้นำเชิงผู้ประกอบการ     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน อัณชยารัศมิ์ เนาว์โสภา  วันที่เขียน 2/4/2569 20:36:02  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 0:38:53   เปิดอ่าน 18  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
ความรู้อาจารย์กับการบริการวิชาการ » การวิจัยในชั้นเรียนยุค AI กับบทบาทอาจารย์มหาวิทยาลัย
การอบรมเรื่องการวิจัยในชั้นเรียนยุค AI ช่วยเสริมสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับการออกแบบงานวิจัยเชิงปฏิบัติการ การใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ และการพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้ องค์ความรู้ที่ได้รับสามารถประยุกต...
การประเมินผลและพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้  การพัฒนาการสอนในอุดมศึกษา  การเรียนรู้เชิงข้อมูล (Data-driven Learning)  การวิจัยในชั้นเรียน (Classroom Action Research)  ปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษา (AI in Education)     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน อัณชยารัศมิ์ เนาว์โสภา  วันที่เขียน 2/4/2569 17:32:43  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 1:11:56   เปิดอ่าน 23  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
การจัดการองค์ความรู้ที่ได้จากการเข้าร่วมประชุม อบรม สัมมนา » ข้อกำหนดและการตรวจติดตามภายในระบบมาตรฐานสากล ISO/IEC 17025 2017
การอบรมครั้งนี้มุ่งให้ผู้เข้าอบรมมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับข้อกำหนด ISO/IEC 17025:2017 ซึ่งเป็นมาตรฐานสากลว่าด้วยความสามารถของห้องปฏิบัติการทดสอบและห้องปฏิบัติการสอบเทียบ โดยเน้นทั้งด้านระบบบร...
IEC  ISO17025:2017  ห้องปฏิบัติการ     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน ศิรศักดิ์ ศศิวรรณพงศ์  วันที่เขียน 31/3/2569 10:24:36  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 6/4/2569 0:35:14   เปิดอ่าน 32  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง