{"id":4556,"date":"2022-11-10T15:05:00","date_gmt":"2022-11-10T08:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluebik.com\/?post_type=blog&p=4556"},"modified":"2025-04-02T15:11:22","modified_gmt":"2025-04-02T08:11:22","slug":"artificial-intelligenc-ai-vocab","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/bluebik.com\/th\/blog\/artificial-intelligenc-ai-vocab\/","title":{"rendered":"\u0e21\u0e31\u0e14\u0e23\u0e27\u0e21 12 \u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e22 Artificial Intelligence \u2013 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 ep.1: Computer Vision"},"content":{"rendered":"\n

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e42\u0e25\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e35\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Trader \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 \u0e09\u0e30\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI<\/strong>\u00a0\u0e08\u0e36\u0e07\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Data Scientist \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 \u2018\u0e16\u0e49\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u2026\u0e40\u0e14\u0e35\u0e4b\u0e22\u0e27\u0e08\u0e30\u0e04\u0e38\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u2019<\/p>\n\n\n\n

\u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e1a\u0e25\u0e39\u0e1a\u0e34\u0e04 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0Computer Vision<\/strong>\u00a0\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0AI<\/strong>\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e21\u0e32\u0e41\u0e23\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19 \u0e08\u0e14\u0e08\u0e33 \u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 AI \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e22\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 Self-Driving Car \u0e41\u0e25\u0e30 Facial Recognition Technology \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n

\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d \u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e27\u0e35\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d visual input \u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c<\/p>\n\n\n\n

Pixel<\/h2>\n\n\n\n

\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 \u201cPicture Element\u201d (pix = picture, el = element) \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e17\u0e31\u0e25 \u0e21\u0e31\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e44\u0e27\u0e49\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 pixel value \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e15\u0e31\u0e25\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e46 pixel \u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07 (grid) \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Pixel Value<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e43\u0e19 pixel \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 0-255 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 0 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 255 \u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e35\u0e02\u0e32\u0e27\u0e14\u0e33 \u0e04\u0e48\u0e32 pixel value 0 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e35\u0e14\u0e33 \u0e04\u0e48\u0e32 pixel value 255 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e35\u0e02\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e35\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e47\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e2a\u0e35\u0e02\u0e32\u0e27\u0e14\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e41\u0e17\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 RGB , HSV \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

Image Classification<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Use case \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 Computer Vision \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e44\u0e2b\u0e19 \u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e21\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e31\u0e02, \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Object Detection<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Use Case \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 Computer Vision \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e23\u0e48\u0e32\u0e27\u0e46 (\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e1a\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07  \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 (face recognition)  \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

Segmentation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Use case \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 Computer Vision \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e1a\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07 Pixel \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e04\u0e37\u0e2d Semantic Segmentation \u0e01\u0e31\u0e1a Instance Segmentation \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13 pixel \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e16\u0e19\u0e19 \u0e15\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e17\u0e49\u0e32 \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Convolution Neural Network (CNN)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 Neuron Network \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 (feature map) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 \u0e02\u0e2d\u0e1a \u0e21\u0e38\u0e21 \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e27 \u0e14\u0e27\u0e07\u0e15\u0e32 \u0e43\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e42\u0e14\u0e22 CNN \u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 layer \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 Input layer, Convolution layers (\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14 feature), Pooling layers, Fully connected layers \u0e41\u0e25\u0e30 Output layer  \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Alexnet , VGG, ResNet, GoogLenet, \u0e41\u0e25\u0e30 MobileNet \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19<\/p>\n\n\n\n

Convolution Layer <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 CNN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e08\u0e30\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e04\u0e39\u0e13 input \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 weight \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e19 neuron network \u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19 CNN weight \u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07 (matrix) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Kernel \/ Filter \u0e42\u0e14\u0e22 kernel \u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 feature map \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d activation map \u0e08\u0e19\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35 parameter \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 Kernel , \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Kernel , Stride \u0e41\u0e25\u0e30 Padding<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Stride <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 pixel \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19 Filter \u0e44\u0e1b\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e  \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Stride 1 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19 Kernel \u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30 1 pixel,  Stride 2 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e1b 2 pixel \u0e16\u0e49\u0e32 Stride \u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e21\u0e32\u0e01\u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e16\u0e49\u0e32 Stride \u0e21\u0e32\u0e01 \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 Stride \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 <\/p>\n\n\n\n

Padding<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Convolution \u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Input \u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e25\u0e07 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e31\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 Padding \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 0 ( zero padding)  \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32 input \u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 5 * 5  pixel Padding = 1  \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 convolution \u0e08\u0e30\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 1 pixel \u0e17\u0e38\u0e01\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 7 * 7  pixel \u0e42\u0e14\u0e22 padding \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Input \u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 Convolution \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 CNN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e36\u0e01 (\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19) \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22<\/p>\n\n\n\n

\"2022<\/figure>\n\n\n\n

Pooling<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23 subsampling \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e1a\u0e32\u0e07 pixel \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 sampling \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 Pooling \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e21\u0e35 2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 1) Max Pooling \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e36\u0e07\u0e21\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13 \u0e41\u0e25\u0e30 2) Average Pooling \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49 Max Pooling <\/p>\n\n\n\n

Fully Connected<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Layer \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a input \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 feature map  \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 Convolution \u0e41\u0e25\u0e30 Pooling Layers \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 Flatten \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e43\u0e19 Hidden layer \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b Output Layer \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 ANN \u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 classification<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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