วิชา
วิทยาการคอมพิวเตอร์
อัลกอริทึม โครงสร้างข้อมูล ระบบ — สร้างพื้นฐาน CS
ดูทั้งหมด (33)
Backpropagation — โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้อย่างไร
Backpropagation คำนวณกราเดียนต์ให้โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้ พร้อมกฎลูกโซ่ ตัวอย่างชัดเจน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และการใช้งาน
BFS — อธิบายอัลกอริทึม Breadth-First Search
Breadth-first search เยี่ยมชมกราฟทีละระดับ เรียนรู้ว่า BFS ใช้คิวอย่างไร และเมื่อใดจึงหาเส้นทางสั้นที่สุดในกราฟไม่มีน้ำหนักได้
Binary Search — อัลกอริทึม ความซับซ้อนเชิงเวลา และโค้ด
เรียนรู้การทำงานของ Binary Search ใช้เมื่อไร ทำไมจึงเป็น O(log n) และดูตัวอย่างการไล่ขั้นตอนแบบชัดเจน
CNN — สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
เรียนรู้ว่า CNN คืออะไร เลเยอร์คอนโวลูชันตรวจจับรูปแบบอย่างไร พร้อมตัวอย่าง ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และการใช้งาน
DFS — อธิบายอัลกอริทึมการค้นหาเชิงลึก (Depth-First Search)
อธิบาย DFS แบบเข้าใจง่าย: DFS ทำอะไร การย้อนกลับทำงานอย่างไร ตัวอย่างชัดเจน และข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
Dynamic Programming คืออะไร — อธิบาย Memoization และ Tabulation
เรียนรู้ว่า Dynamic Programming คืออะไร ใช้เมื่อไร และ Memoization กับ Tabulation ช่วยลดงานซ้ำได้อย่างไร
Gradient Descent คืออะไร — อัลกอริทึม, Learning Rate และรูปแบบต่าง ๆ
อธิบาย Gradient Descent คืออะไร learning rate ทำงานอย่างไร และควรใช้แบบ batch, stochastic หรือ mini-batch เมื่อใด
K-Means Clustering คืออะไร — อัลกอริทึมและหลักการทำงาน
อธิบาย k-means clustering วิธีทำงาน ตัวอย่างง่าย ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และกรณีที่เหมาะกับการใช้งาน
Logistic Regression — ฟังก์ชันซิกมอยด์และการจำแนกประเภท
เรียนรู้ว่า logistic regression คืออะไร ฟังก์ชันซิกมอยด์เปลี่ยนคะแนนเชิงเส้นเป็นความน่าจะเป็นอย่างไร และการจำแนกเกิดขึ้นได้อย่างไร
PCA — อธิบายการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
เข้าใจ PCA แบบเร็ว: PCA ทำอะไร ควร center หรือ scale เมื่อไร และดูตัวอย่าง 2 มิติที่ชัดเจน
Recursion คืออะไร — หลักการทำงาน ตัวอย่าง และ Base Case
Recursion ในคณิตศาสตร์คืออะไร? เรียนรู้ base case และขั้นตอนแบบเวียนเกิดผ่านตัวอย่างแฟกทอเรียลและข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
REST API คืออะไร และทำงานอย่างไร
เรียนรู้ว่า REST API คืออะไร คำขอและทรัพยากรทำงานร่วมกันอย่างไร พร้อมตัวอย่างชัดเจนและข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
RNN คืออะไร? อธิบาย Recurrent Neural Network และ LSTM
เรียนรู้ว่า RNN คืออะไร hidden state เก็บความจำของลำดับอย่างไร ทำไม RNN พื้นฐานจึงยากกับลำดับยาว และ LSTM ช่วยอย่างไร
SVM — อธิบาย Support Vector Machine แบบเข้าใจง่าย
เข้าใจว่า SVM คืออะไร margin และ support vectors ทำงานอย่างไร และเมื่อไรควรใช้ soft-margin หรือ kernel SVM
Transformer — กลไก Attention และสถาปัตยกรรม
เรียนรู้ว่า Transformer คืออะไร self-attention ทำงานอย่างไร พร้อมตัวอย่าง ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และการใช้งาน
การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP)
อธิบาย OOP ด้วยคลาส ออบเจ็กต์ ตัวอย่างที่ชัดเจน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และกรณีที่ OOP เหมาะสม
การจัดตารางเวลาโปรเซส — แนวคิดระบบปฏิบัติการ
เข้าใจการจัดตารางเวลาโปรเซสในระบบปฏิบัติการ เปรียบเทียบ FCFS, SJF และ round robin พร้อมตัวอย่างคำนวณที่ชัดเจน
การทำ Normalization ของฐานข้อมูล — สรุป 1NF, 2NF, 3NF ในประโยคเดียว
ข้อเท็จจริงเดียวกันต้องเก็บไว้แค่ที่เดียว — เรียนรู้แก่นของ Normalization ผ่านภาพแบบโต้ตอบที่คุณลองได้ด้วยตัวเอง
การระบายสีกราฟ — จำนวนโครมาติกและการประยุกต์
เรียนรู้ความหมายของการระบายสีกราฟ จำนวนโครมาติก เหตุใดวงจรคี่ต้องใช้ 3 สี และการนำไปใช้งาน
การหาค่าเหมาะที่สุดแบบนูน — แนวคิด วิธีการ และการประยุกต์
การหาค่าเหมาะที่สุดแบบนูนคือการหาค่าน้อยสุดของฟังก์ชันนูนบนเซตนูน เรียนรู้ความหมาย ตัวอย่าง และเหตุผลที่การรับประกันนี้สำคัญ
โครงข่ายประสาทเทียม — โครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไร
เรียนรู้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร เลเยอร์เปลี่ยนอินพุตเป็นคำทำนายอย่างไร พร้อมตัวอย่าง ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และการฝึกปรับน้ำหนักอย่างไร
โครงสร้างข้อมูล — Array, Linked List, Tree และ Graph
เรียนรู้ว่าโครงสร้างข้อมูลคืออะไร ควรใช้ array, linked list, tree และ graph เมื่อไร และแยกความต่างได้อย่างรวดเร็ว
ต้นไม้ตัดสินใจ — Entropy, Gini และ Random Forest
เรียนรู้ว่าต้นไม้ตัดสินใจใช้ entropy และ Gini เลือกการแบ่งอย่างไร พร้อมตัวอย่าง และเข้าใจว่า random forest ช่วยเมื่อใด
ตารางค่าความจริง — AND, OR, NOT, XOR และอิมพลิเคชัน
เข้าใจตารางค่าความจริงของ AND, OR, NOT, XOR และอิมพลิเคชัน ด้วยตัวอย่างชัดเจน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และการใช้งาน
ตารางแฮช — การทำงานของแฮชและการจัดการการชนกัน
เรียนรู้ว่าตารางแฮชคืออะไร แฮชจับคู่คีย์กับช่องในอาร์เรย์อย่างไร ทำไมจึงเกิดการชนกัน และ chaining กับ open addressing ทำงานอย่างไร
แผนผังคาร์โนห์ (Karnaugh Map) — คู่มือย่อรูป K-Map
เรียนรู้แผนผังคาร์โนห์อย่างรวดเร็ว: K-map คืออะไร การจัดกลุ่มทำงานอย่างไร ตัวอย่างชัดเจน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และควรใช้เมื่อไร
พีชคณิตบูลีน — กฎ ทฤษฎีบท และการย่อรูป
เรียนรู้ว่าพีชคณิตบูลีนคืออะไร กฎหลักทำงานอย่างไร และย่อรูปนิพจน์ตรรกะด้วยตัวอย่างที่ชัดเจน
แพตเทิร์นการแก้ปัญหาในคณิตศาสตร์
เรียนรู้ความหมายของแพตเทิร์นในคณิตศาสตร์ บทบาทของอินวาเรียนต์และสมมาตร ตัวอย่างโดมิโน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และเวลาที่ควรใช้
แมชชีนเลิร์นนิง — การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, ไม่มีผู้สอน และอัลกอริทึมสำคัญ
พื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิงแบบเข้าใจง่าย: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน ตัวอย่างหนึ่งข้อ และการเลือกใช้อัลกอริทึม
โมเดล OSI — อธิบาย 7 เลเยอร์
เข้าใจโมเดล OSI แบบเร็วๆ: 7 เลเยอร์ทำอะไร มีตัวอย่างชัดเจน และช่วยแก้ปัญหาเครือข่ายอย่างไร
สัญลักษณ์ Big O — อธิบายความซับซ้อนเชิงเวลาแบบเข้าใจง่าย
Big O อธิบายว่าเวลาในการทำงานเพิ่มขึ้นอย่างไรเมื่อขนาดข้อมูลเพิ่มขึ้น พร้อมความหมาย ตัวอย่าง และข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
อัลกอริทึมการเรียงลำดับ — เปรียบเทียบ Bubble, Merge และ Quick Sort
เรียนรู้ว่าอัลกอริทึมการเรียงลำดับทำอะไร เปรียบเทียบ bubble sort, merge sort และ quick sort และควรใช้เมื่อไร
อัลกอริทึมของไดจ์คสตรา — หาเส้นทางสั้นที่สุดทีละขั้น
อัลกอริทึมของไดจ์คสตราหาเส้นทางสั้นที่สุดในกราฟถ่วงน้ำหนักที่มีขอบไม่ติดลบ พร้อมแนวคิด ตัวอย่าง และข้อผิดพลาดที่พบบ่อย