วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาปัญญาประดิษฐ์

แผนที่หลักสูตรนี้แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างก้าวหน้าของความสามารถของนักศึกษาในหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศ โดยแสดงให้เห็นว่าหลักสูตรแต่ละหลักสูตรแนะนำ (I) พัฒนา (D) หรือพานักศึกษาไปสู่ความเชี่ยวชาญ (M) ผลลัพธ์การเรียนรู้ของโปรแกรม (PLO) ทั้ง 7 ประการ โดยจะสิ้นสุดลงในหลักสูตรหลักที่นักศึกษาจะแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในผลลัพธ์ทั้งหมด

• TECH 500: ความท้าทายทางจริยธรรมในการบริหารจัดการเทคโนโลยี
• TECH 650: รากฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• TECH 515: การจัดการโครงสร้างพื้นฐานและความปลอดภัยบนคลาวด์
• TECH 575: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับ IoT
• ISTM 615: AI ประยุกต์: โซลูชันสำหรับธุรกิจ
• TECH 675: การประมวลผลภาษาธรรมชาติประยุกต์และการวิเคราะห์ข้อความอัจฉริยะ
• TECH 557: การพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือ
• TECH 685: การพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพ AI ในทางปฏิบัติ
• TECH 630: AI ขั้นสูงสำหรับข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจทางธุรกิจ
• TECH 699: โซลูชัน AI ขั้นสูง - โครงการ Capstone

ชั้นเรียนหลัก

TECH 500: ความท้าทายทางจริยธรรมในการบริหารจัดการเทคโนโลยี

หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การเตรียมความพร้อมแก่ผู้นำในการแก้ไขปัญหาทางจริยธรรมที่ซับซ้อนในการบริหารจัดการเทคโนโลยี หลักสูตรนี้เน้นที่ค่านิยมในพระคัมภีร์และแนวทางแก้ปัญหาในทางปฏิบัติสำหรับความท้าทายในปัจจุบัน นักศึกษาจะศึกษาเกี่ยวกับระบบจริยธรรมผ่านมุมมองคริสเตียน วิเคราะห์กรณีศึกษา และพัฒนาทักษะในการตัดสินทางศีลธรรมที่ถูกต้อง เมื่อจบหลักสูตร ผู้เข้าร่วมจะพร้อมที่จะจัดการกับปัญหาทางจริยธรรมในการเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีด้วยความซื่อสัตย์สุจริตและมุมมองที่อิงตามศรัทธา

ผลการเรียนรู้ของนักศึกษาหลักสูตร

• SLO 1: วิเคราะห์ปัญหาทางจริยธรรมที่ซับซ้อนในการบริหารจัดการเทคโนโลยีโดยใช้กรอบจริยธรรมต่างๆ รวมถึงมุมมองทางคริสเตียน (PLO 4)
• SLO 2: ประเมินผลกระทบของเทคโนโลยีใหม่ต่อการตัดสินใจทางจริยธรรมในบทบาทผู้นำด้านไอที (PLO 4, PLO 5)
• SLO 3: สังเคราะห์หลักการในพระคัมภีร์กับความท้าทายทางจริยธรรมร่วมสมัยเพื่อพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่อิงตามศรัทธาในการบริหารจัดการเทคโนโลยี (PLO 4)
• SLO 4: พัฒนาและแสดงการตัดสินทางศีลธรรมที่ถูกต้องสำหรับกรณีศึกษาในด้านจริยธรรมทางเทคโนโลยี แสดงให้เห็นถึงการคิดอย่างมีวิจารณญาณและการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ (PLO 4)
• SLO 5: สร้างกรอบจริยธรรมส่วนบุคคลเพื่อจัดการกับความท้าทายในการจัดการเทคโนโลยีโดยบูรณาการมาตรฐานวิชาชีพกับค่านิยมคริสเตียน (PLO 4)

TECH 650: รากฐานของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

หลักสูตรนี้นำเสนอการแนะนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่างครอบคลุม ครอบคลุมถึงรากฐานทางทฤษฎีและการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติในรูปแบบการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมแรง นักเรียนจะได้สำรวจอัลกอริทึมต่างๆ มากมาย รวมถึงการถดถอยเชิงเส้นและแบบลอจิสติกส์ ต้นไม้การตัดสินใจ เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน เครือข่ายประสาท และเทคนิคการจัดกลุ่ม ขณะเดียวกันก็พัฒนาทักษะในการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น วิศวกรรมคุณลักษณะ การเลือกแบบจำลอง และการประเมินประสิทธิภาพ โดยจะบูรณาการข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมในการพัฒนา AI ตลอดทั้งหลักสูตร นักเรียนจะได้รับประสบการณ์จริงผ่านการมอบหมายงานการเขียนโปรแกรมและโครงการภาคปฏิบัติโดยใช้ Python และไลบรารีต่างๆ เช่น Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch

ผลการเรียนรู้ของนักเรียน

• SLO 1: ประเมินความเหมาะสมของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ สำหรับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง แสดงให้เห็นทักษะการคิดเชิงวิเคราะห์และเชิงวิพากษ์ (PLO 1, PLO 5)
• SLO 2: สังเคราะห์โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ผสานรวมอัลกอริทึมและเทคนิคต่างๆ เพื่อจัดการกับความท้าทายหลายแง่มุมในการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล (PLO 1)
• SLO 3: สร้างโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีความรับผิดชอบทางจริยธรรมโดยคำนึงถึงปัญหาอคติ ความเป็นธรรม และผลกระทบต่อสังคม (PLO 4)
• SLO 4: ออกแบบและดำเนินการทดลองอย่างเข้มงวดเพื่อประเมินประสิทธิภาพและข้อจำกัดของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร แสดงให้เห็นถึงการวิจัยขั้นสูงและความสามารถในการวิเคราะห์ (PLO 3)
• SLO 5: กำหนดและสื่อสารแนวคิดและผลลัพธ์ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ซับซ้อนให้กับผู้ชมทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค โดยแสดงทักษะการสื่อสารขั้นสูง (PLO 2)

TECH 515: การจัดการโครงสร้างพื้นฐานและความปลอดภัยบนคลาวด์

หลักสูตรนี้แนะนำเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลขององค์กรและเทคโนโลยีเครือข่ายในเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) โดยเน้นที่การทำงานและความปลอดภัยบนคลาวด์ นักศึกษาจะได้ศึกษาเทคโนโลยีเครือข่าย สถาปัตยกรรมคลาวด์ และการทำงานของศูนย์ข้อมูล โดยเน้นที่โครงสร้างพื้นฐานไอทีที่ปลอดภัย หลักการปกป้องข้อมูล และประสิทธิภาพการทำงานในสภาพแวดล้อมคลาวด์ นอกจากนี้ หลักสูตรยังกล่าวถึงการปฏิบัติตามมาตรฐานและข้อบังคับของอุตสาหกรรม เพื่อเตรียมความพร้อมให้นักศึกษาสามารถนำทางในภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของไอทีขององค์กร

ผลการเรียนรู้ของนักเรียน

• SLO 1: ประเมินสถาปัตยกรรมเครือข่ายบนคลาวด์ที่ซับซ้อนและออกแบบโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีระดับองค์กร (PLO 3)
• SLO 2: สังเคราะห์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์เพื่อสร้างกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงที่ครอบคลุม จัดการกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่และการปฏิบัติตามข้อบังคับ (PLO 3)
• SLO 3: สร้างโซลูชันการจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่สร้างสรรค์สำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์ โดยเพิ่มประสิทธิภาพด้านการปรับขนาด ประสิทธิภาพการทำงาน และความคุ้มทุน (PLO 1)
• SLO 4: วิพากษ์วิจารณ์แนวทางปฏิบัติด้านไอทีผ่านมุมมองของการบริหารจัดการแบบคริสเตียน โดยกำหนดกรอบจริยธรรมสำหรับการใช้เทคโนโลยีอย่างมีความรับผิดชอบในองค์กร (PLO 4)
• SLO 5: คาดการณ์ผลกระทบของแนวโน้มใหม่ ๆ ในระบบคลาวด์คอมพิวติ้งและไอทีขององค์กรต่อการดำเนินงานขององค์กร และออกแบบกลยุทธ์ที่ปรับเปลี่ยนได้เพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างปลอดภัย (PLO 5)

TECH 575: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับ IoT

หลักสูตรนี้จะแนะนำ Apache Spark ซึ่งเป็นกรอบงานการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเน้นที่การประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นักเรียนจะใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Spark โดยใช้ Python ซึ่งครอบคลุมถึงเทคนิคการจัดการข้อมูลขั้นสูง แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง และสถานการณ์การแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อจบหลักสูตร นักเรียนจะเชี่ยวชาญใน Spark สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ผลการเรียนรู้ของนักเรียน

• SLO 1: สังเคราะห์การเขียนโปรแกรม Python และกรอบงาน Apache Spark เพื่อออกแบบและนำโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ขั้นสูงไปใช้ (PLO 1)
• SLO 2: ประเมินและใช้ไวยากรณ์ Spark 2.0 DataFrame เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและปรับปรุงประสิทธิภาพการวิเคราะห์ (PLO 3)
• SLO 3: สร้างและวิจารณ์โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ซับซ้อนโดยใช้ MLlib ของ Spark เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทในโลกแห่งความเป็นจริง (PLO 1, PLO 5)
• SLO 4: พัฒนาและประเมินแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงนวัตกรรม เช่น ตัวกรองสแปม โดยใช้ Spark สำหรับการวิเคราะห์และการจำแนกข้อความ (PLO 1, PLO 5)
• SLO 5: กำหนดกรอบจริยธรรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่บูรณาการหลักการของคริสเตียนเกี่ยวกับการบริหารจัดการและความเป็นส่วนตัว ตรวจสอบผลกระทบต่อสังคมจากเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (PLO 4)

TECH 615: AI ประยุกต์: โซลูชันสำหรับธุรกิจ

หลักสูตรนี้จะแนะนำผลกระทบของ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยตอบสนองต่อความต้องการทักษะ AI ที่เพิ่มมากขึ้น นักเรียนจะได้ศึกษาเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้เชิงเสริมแรง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และหุ่นยนต์ หลักสูตรนี้มุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การคาดการณ์การสูญเสียลูกค้า การจดจำภาพ การคาดการณ์ราคาหุ้น ระบบแนะนำ และแอปพลิเคชัน NLP

ผลการเรียนรู้ของนักเรียน

• SLO 1: ประเมินผลกระทบของ AI ต่ออุตสาหกรรมต่างๆ วิเคราะห์แนวโน้มและคาดการณ์การพัฒนาในอนาคต (PLO 1, PLO 5)
• SLO 2: ออกแบบและนำเครือข่ายประสาทเทียมมาใช้งานเพื่อแก้ไขปัญหาด้านธุรกิจ เช่น การคาดการณ์การสูญเสียลูกค้าและการคาดการณ์ราคาหุ้น (PLO 1)
• SLO 3: พัฒนาโมเดล AI โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional และ Recurrent สำหรับการจดจำภาพและการวิเคราะห์แบบอนุกรมเวลา (PLO 1)
• SLO 4: สร้างและประเมินระบบแนะนำและแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและการดำเนินธุรกิจ (PLO 1, PLO 5)
• SLO 5: สังเคราะห์ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมในการใช้ AI กับหลักการคริสเตียนเกี่ยวกับการบริหารจัดการและศักดิ์ศรีความเป็นมนุษย์ กำหนดกลยุทธ์ AI ที่มีความรับผิดชอบสำหรับการใช้งานทางธุรกิจ (PLO 4)

TECH 675: การประมวลผลภาษาธรรมชาติประยุกต์และการวิเคราะห์ข้อความอัจฉริยะ

หลักสูตรนี้จะศึกษาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ซึ่งเป็นสาขาย่อยของ AI ที่เน้นการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์กับมนุษย์ นักเรียนจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อความเบื้องต้น การสร้างโทเค็น การแท็กส่วนของคำพูด การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการแปลด้วยเครื่อง ขณะเดียวกันก็เรียนรู้สถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง เช่น RNN และตัวแปลง หลักสูตรนี้เตรียมนักเรียนให้สามารถนำไปใช้งานโซลูชัน NLP ที่เป็นนวัตกรรมได้ในหลากหลายโดเมน

ผลการเรียนรู้ของนักเรียน

• SLO 1: วิเคราะห์อัลกอริทึมและสถาปัตยกรรม NLP ที่ซับซ้อน แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในรากฐานทางทฤษฎีและผลที่ตามมาในทางปฏิบัติ (PLO 1)
• SLO 2: ออกแบบและนำโซลูชัน NLP ขั้นสูงไปใช้โดยใช้เครื่องมือและไลบรารีเพื่อแก้ไขปัญหาการประมวลผลภาษาในโลกแห่งความเป็นจริง (PLO 1)
• SLO 3: ประเมินประสิทธิภาพและข้อจำกัดของโมเดลและเทคนิค NLP ต่างๆ รวมถึงประเมินความเหมาะสมสำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน (PLO 3, PLO 5)
• SLO 4: พัฒนาแอปพลิเคชัน NLP ที่มีความรับผิดชอบทางจริยธรรม โดยคำนึงถึงปัญหาอคติ ความยุติธรรม และผลกระทบต่อสังคม (PLO 4)
• SLO 5: สังเคราะห์และสื่อสารแนวคิด NLP ที่ซับซ้อนให้กับผู้ฟังทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนและการนำเสนอทางวิทยาศาสตร์ (PLO 2)

ผลลัพธ์การเรียนรู้ของสถาบัน (ILO)

• ILO 1: นักเรียนจะสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิผล
• ILO 2: นักเรียนจะใช้วิธีการสืบค้นเพื่อการได้มาซึ่งความรู้และการประยุกต์ใช้
• ILO 3: นักเรียนจะจัดการกับปัญหาที่เป็นรูปธรรมโดยการใช้ศรัทธาและการใช้เหตุผลทางจริยธรรม
• ILO 4: นักเรียนจะคิดอย่างสร้างสรรค์และมีวิจารณญาณเพื่อดำเนินชีวิตแห่งการเรียนรู้
• ILO 5: นักเรียนจะมีส่วนร่วมในโลกที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมเพื่อเสริมสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่น

ผลลัพธ์การเรียนรู้ของโปรแกรม (PLO)

• PLO 1: พัฒนาและนำโซลูชัน AI ขั้นสูงมาใช้โดยใช้วิธีการ อัลกอริทึม และเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงในโดเมนต่างๆ (ILO 2, ILO 4)
• PLO 2: แสดงทักษะในการจัดการโครงการร่วมกันและการสื่อสารแนวคิด AI ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิผลต่อกลุ่มเป้าหมายทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค (ILO 1, ILO 5)
• PLO 3: ประเมินและปรับแต่งระบบ AI เพื่อประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความปลอดภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการประมวลผลบนคลาวด์และแบบกระจาย (ILO 2, ILO 4)
• PLO 4: สังเคราะห์ข้อพิจารณาทางจริยธรรม รวมถึงข้อพิจารณาที่ได้รับข้อมูลจากมุมมองโลกของคริสเตียน ในการพัฒนาและการใช้งานโซลูชัน AI แสดงให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ และการแก้ไขปัญหาความยุติธรรม ความเป็นส่วนตัว และผลกระทบต่อสังคม (ILO 3, ILO 5)
• PLO 5: วิเคราะห์แนวโน้มปัจจุบันและแนวโน้มใหม่ ๆ ใน AI อย่างมีวิจารณญาณ ประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อธุรกิจและสังคม และกำหนดกลยุทธ์นวัตกรรมสำหรับการนำไปใช้ในบริบทขององค์กร (ILO 2, ILO 4, ILO 5)