တကယ်တော့ AI ရဲ့အစဟာ Deep Learning ကနေစခဲ့တာဖြစ်ပါတယ် သမိုင်းကိုပြန်ကြည့်ရမယ်ဆိုရင် World War II ဖြစ်ပေါ်နေတုန်းကပေါ့ Computer Scientist လည်းဖြစ် Psychologist လည်းဖြစ်တဲ့လူတစ်ဦးက Deep Learning ကိုရှာတွေ့ခဲ့တာဖြစ်တယ် ဒါကိုနားလည်ဖို့ဆိုရင် Psychology ဗဟုသုတတစ်ချို့ကိုသိထားဖို့လိုအပ်ပါတယ် လူသားတွေဟာ မွေးလာကတည်းက အရွယ်ရောက်ပြီးသား လူသားတစ်ယောက်ရဲ့ အသိဉာဏ် စဉ်းစားတွေးခေါ်နိုင်စွမ်းမရှိသေးပါဘူး အဲဒီအတွက် သူရဲ့ကြီးပြင်းလာစဉ်ကာလအတွင်းမှာ အသိဉာဏ်ရှိလူသားတစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့ အရင်ဆုံးလုပ်ရတာက သူ့ပတ်ဝန်းကျင်မှာ ရှိနေတဲ့ Data တွေကို Absorb လုပ်ရတာပါပဲ Absorb လုပ်နိုင်ဖို့ မိဘတွေ ဆရာတွေက ကလေးတစ်ယောက်ကို Train (လေ့ကျင့်) ပေးရပါတယ်. အဖေဆိုတဲ့လူကြီးကိုပြပြီးတော့ ဒါကအဖေ, အမေဆိုတဲ့လူကြီးကိုပြပြီးတော့ဒါကအမေ, နေထိုင်နေတဲ့အဆောက်အဦးကြီးကိုပြပြီးတော့ ဒါကတော့အိမ်, စသဖြင့် ကလေးကို များပြားလှတဲ့ Data တွေ Absorb လုပ်နိုင်အောင် ရိုက်သွင်းပေးရပါတယ် Data တွေကိုသိပြီးသွားတဲ့ကလေးတစ်ယောက်ဟာ ဥပမာ အမေကိုအမေလိုသိသွားတယ် အဖေကိုအဖေလိုသိသွားတယ် အိမ်ကိုအိမ်လို့သိသွားတယ် ဘာလို့အဲဒီလိုသိတာလဲဆိုတော့ အမေကိုမြင်တယ်ပဲထားပါတော့ အမေရဲ့ပုံရိပ်ကိုမြင်ရင် အရင်ဆုံး မျက်လုံးကမြင်ပါတယ် မြင်လာတဲ့ပုံရိပ်ကို ဦးနှောက်ကဖတ်တယ် ဦးနှောက်ထဲမှာရှိတဲ့ Signal တွေကတစ်ခုနဲ့တစ်ခုချိတ်ဆက်ပြီး ကိုယ် absorb လုပ်ထားတဲ့ Data တွေနဲ့တိုက်စစ်တယ် ပြီးရင် သေချာတယ်ဆိုရင် ဒါဟာ အမေဆိုတာကို သိသွားပါတယ် (ဒါကတော့ မြင် ကြား အနံ့ အရသာ အထိအတွေ့ အာရုံငါးပါးထဲက အမြင်အာရံုအရ Data Absord လုပ်တာကိုပဲဥပမာပေးတာဖြစ်ပါတယ် လူသားတစ်ယောက်အတွက်ဆိုရင် အာရုံငါးပါးလုံးကနေ Sense ဖြစ်တာတွေအကုန်လုံးသည် Data တွေဖြစ်ပါတယ်) နောက်ပိုင်းကြရရှိတဲ့ Data တွေများလာတဲ့အခါမှာ လူလိုပြောရင်တော့ ပညာစုံလာတဲ့အခါမှာ ကိုယ်ပိုင်စဉ်းစားဆုံးဖြတ်နိုင်တဲ့ အသိဉာဏ်တွေရလာတယ် Deep Learning ဆိုတာလဲဒီသဘောတရားပါပဲ စက်တစ်ခုကို အသိဉာဏ်တစ်ခုပေးဖို့ဆိုရင်အရင်ဆုံးသူ့ကို Data တွေအများကြီး Absord လုပ်ခိုင်းရပါတယ် (ဒီနေရာမှာ Data Science ကအရေးပါလာတာဖြစ်ပါတယ် Handle လုပ်ပြီး Clean လုပ်ပြီး Analysis လုပ်ပြီးတဲ့ Data တွေကိုယူပြီးစက်ကိုပြန်လည် Train ပေးရမှာဖြစ်ပါတယ်) ဥပမာ စက်က ခွေးကိုခွေးလိုသိစေချင်တယ်ဆိုရင် အရင်ဆုံး သူ့ကိုခွေးပုံတွေအများကြီးကို ပြရပါတယ် ဒီနေရာမှာ ပုံ Image ဆိုတာသည် Pixel အစုလိုက်လေးတွေနဲ့အလုပ်လုပ်တာဖြစ်တဲ့အတွက် ဒီ Pixel အစုလိုက်လေးတွေဆို ခွေး အခြားမတူတဲ့ ခွေးပုံက Pixel အစုလေးတွေကိုလဲခွေး ဒီလိုနဲ့ Trillion နဲ့ချီတဲ့ ခွေးပုံတွေကို စက်ကို Absord လုပ်ခိုင်းလိုအပြီးမှာ သူသည် ခွေးကိုခွေးမှန်းသိသွားတယ် Trillion ထဲမှာမပါတဲ့ အခြားခွေးပုံတစ်ခုကိုပြသတဲ့အခါမှာလဲ သူ့ဘာသူ Probability တွက်ချက်ပြီးတော့ ခွေးကိုခွေးမှန်းဆုံးဖြတ်နိုင်သွားမှာဖြစ်ပါတယ် ဒီလိုဆုံးဖြတ်တဲ့နေရာမှာလဲ Deep Learning မှာ လူဦးနှောက်ထဲကလို Signal ဒီမှာတော့ Neuron Link တွေချိတ်ဆက်ပြီးတော့အလုပ်လုပ်ကြပါတယ် Neuron Link တွေမှာဆိုရင် Layer1 LayerN အထိပုံမှာပြထားတဲ့အတိုင်းလေးတွေ အလုပ်လုပ်ကြပါတယ် ဒါရဲ့အသေးစိတ်အလုပ်လုပ်ပုံကိုတော့ သေသေချာချာ Course တစ်ခုအနေနဲ့လေ့လာမှနားလည်နိုင်မှာဖြစ်ပါတယ် ဒါဆိုရင် Deep Learning နဲ့ပတ်သက်ပြီးကတော့ ဒီနေရာမှာ လုံလောက်ပြီလိုထင်ပါတယ် Machine Learning နဲ့ရောဘာကွာလဲ Machine Learning ကရော ဘာကြီးလဲဆိုတာ ဆက်လက်ဖတ်ရှုပေးပါအုန်း ...