Skill Credential และ Skill Level
- Skill Credential: ใบประกาศนียบัตร AI Developer
- Skill Level: Beginner ผู้เรียนจะได้รับความรู้และทักษะในการพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI/ML และการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้โมเดล AI ในการดำเนินงานจริง เหมาะสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล
Structure Skill (Learning Pathway)
- Data Science and Artificial Intelligence Fundamentals: พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ที่ครอบคลุมการเก็บรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูล
- Machine Learning: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เคเนียร์เรสเนเบอร์ ต้นไม้ตัดสินใจ ซัพพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน การถดถอยโลจีสติก การถดถอย การประเมินโมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน การแบ่งกลุ่มตามความหนาแน่น การประเมินโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง กระบวนการตัดสินใจแบบมาร์คอฟ ขั้นตอนวิธีเรียนรู้แบบคิว การประเมินโมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
- Python Programming for AI: เรียนรู้การเขียนโปรแกรม Python สำหรับการพัฒนา AI รวมถึงการใช้ไลบรารีสำคัญเช่น TensorFlow, PyTorch
- ANN and Deep Learning: ศึกษาโครงข่ายประสาทเทียมและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูง
- Generative Deep Learning: เรียนรู้การพัฒนาโมเดล Deep Learning ที่สามารถสร้างข้อมูล ใหม่ ๆ และนำไปใช้ในงานสร้างสรรค์
- Mathematics for Artificial Intelligence (ขึ้นอยู่กับพื้นฐานของผู้เรียน)
- Final Project with Real Problem: การพัฒนาและนำเสนอโปรเจค AI ที่รวมทักษะทั้งหมดที่ได้เรียนรู้มา
งานที่สามารถทำได้
- นักพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีการฝังตัวของโมเดล AI/ML หรือประยุกต์ใช้ AI/ML เพื่อให้แอปพลิเคชันสามารถทำงานอย่างชาญฉลาด
Work Example ที่เป็นตัวอย่างที่สามารถทำงานได้
- สร้างแชทบอทที่สามารถตอบคำถามได้
- สร้างโมเดล Machine Learning ที่สามารถทำนายปริมาณการผลิตหรือยอดขายหรือจัดกลุ่มลูกค้าในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลการผลิตในอดีต โมเดลนี้จะช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจการใช้ข้อมูลในเชิงคาดการณ์
- ใช้ Python ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น เช่น การทำความสะอาดข้อมูล การสร้างกราฟเบื้องต้น และการคำนวณสถิติเพื่อนำมาใช้ในโมเดล AI
การออกแบบหลักสูตรและการจัดการเรียนการสอน
- เรียนรู้ทฤษฎีและหลักการพื้นฐานผ่านการบรรยาย และสาธิตการใช้เครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ ในการพัฒนา AI/ML
- การให้ฝึกปฏิบัติการเขียนโปรแกรมและการสร้างโมเดล AI
- การทำงานร่วมกันในกลุ่มเพื่อพัฒนาโปรเจค AI
- การให้ feedback ต่อผลงานของผู้เรียนและการปรับปรุงต่อเนื่อง
สามารถเทียบโอนกลับไปในหลักสูตรใดในระดับปริญญา (Degree) และจำนวนกี่หน่วยกิต
- Python Programming 1-3 หน่วยกิต (ขึ้นอยู่กับหัวข้อการสอนที่ต้องปูพื้นฐานให้กับผู้เรียน)
- Data Science and Artificial Intelligence Fundamentals 1-3 หน่วยกิต (ขึ้นอยู่กับหัวข้อการสอนที่ต้องปูพื้นฐานให้กับผู้เรียน)
- Machine Learning 1-3 หน่วยกิต (ขึ้นอยู่กับหัวข้อการสอน)
- Generative Deep Learning 1 หน่วยกิต
- Artificial Neural Networks and Deep Learning 1-2 หน่วยกิต (ขึ้นอยู่กับหัวข้อการสอน)
- Mathematics for Artificial Intelligence 1-3 หน่วยกิต (ขึ้นอยู่กับหัวข้อการสอน)