ความรู้เบื้องต้นในการรู้จำรูปแบบ

Introduction to Pattern Recognition

1.เข้าใจแนวคิดและวิธีการหลักของการรู้จำรูปแบบ ทั้งแบบสถิติและวากยสัมพันธ์
2.ประยุกต์ใช้การจำแนกประเภทเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น เช่น Perceptron, SVM, และ Neural Networks ได้อย่างเหมาะสม
3.สร้าง เลือก และลดมิติของคุณลักษณะข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ
4.ประยุกต์ใช้เทคนิคการจัดกลุ่มและเข้าใจแนวคิดการจำแนกแบบใช้บริบท
5.อธิบายและทำความเข้าใจเทคนิคใหม่ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deep Learning และการประยุกต์ใช้
1.ปรับปรุงเนื้อหาให้สอดคล้องกับความก้าวหน้าล่าสุดในสาขาวิชา Pattern Recognition โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deep Learning
2.พัฒนาทักษะเชิงปฏิบัติผ่านการใช้เครื่องมือและเทคนิคที่ทันสมัย เพื่อให้นักศึกษาสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ได้จริง
3.สร้างความพร้อมให้นักศึกษาสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสในสายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Data Science และ Artificial Intelligence
ศึกษาในหลักการเบื้องต้นเกี่ยวกับ การรู้จำรูปแบบทางสถิติ การรู้จำรูปแบบสังเคราะห์ ตัวจำแนกเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น การสร้างและเลือกลักษณะเด่น การจำแนกโดยขึ้นกับบริบท การแบ่งกลุ่ม กระบวนทัศน์ใหม่ในการรู้จำรูปแบบ
-อาจารย์ประจำรายวิชา ประกาศเวลาให้คำปรึกษาผ่าน Ms team หรือ ไลน์กลุ่ม หรือ ทุกๆ ช่องทางที่สื่อสารกับ นศ. ได้
-อาจารย์จัดเวลาให้คำปรึกษาเป็นรายบุคคล หรือรายกลุ่มตามความต้องการ 1 ชั่วโมง/สัปดาห์ (เฉพาะรายที่ต้องการ)  
หมวดที่ 4
ประเมินจากผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและการปฏิบัติของนักศึกษา โดยใช้การวัดผล ดังนี้
2.3.1 การทดสอบย่อย
2.3.2 การสอบกลางภาคเรียนและปลายภาคเรียน
2.3.3 ประเมินจากรายงานหรือสมุดเลคเชอร์ที่นักศึกษาจัดทำ
2.3.4 ประเมินจากแบบฝึกหัดและโครงการที่นำเสนอ
2.3.5 ประเมินจากการนำเสนอรายงานในชั้นเรียน
2.3.6 ประเมินจากแฟ้มสะสมผลงาน
แผนที่แสดงการกระจายความรับผิดชอบมาตรฐานผลการเรียนรู้จากหลักสู่รายวิชา (Curriculum Mapping)
กลุ่มวิชา 1. คุณธรรมจริยธรรม 2. ความรู้ 3. ทักษะทางปัญญา 4. มักษะความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลความรับผิดชอบ 5. ทักษะการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ 6. ทักษะพิสัย
ลำดับ รหัสวิชา ชื่อวิชา 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 1 2
1 ENGCE408 ความรู้เบื้องต้นในการรู้จำรูปแบบ
กิจกรรมที่ ผลการเรียนรู้ * วิธีการประเมินผลนักศึกษา สัปดาห์ที่ประเมิน สัดส่วนของการประเมินผล
1 การมีส่วนร่วมในชั้นเรียนและแบบฝึกหัด - การเข้าชั้นเรียนและมีส่วนร่วมในการอภิปราย (2%) - การตอบคำถามในชั้นเรียน (2%) - การทำแบบฝึกหัดท้ายบทที่มอบหมาย (1%) ทุกสัปดาห์ 5%
2 ใบงานฝึกปฏิบัติ - ใบงานฝึกปฏิบัติที่ 1-7 (ใบงานละ 4.28%) - ประเมินจากความถูกต้องของคำตอบ, ความเข้าใจในหลักการ, การแสดงวิธีทำ/แนวคิด, และความสมบูรณ์ของงาน - กำหนดส่งตามเวลาที่แจ้งในแต่ละใบงาน ทุกสัปดาห์ 30%
3 โครงงานย่อย/Project - การนำเสนอแนวคิด/แผนงาน (5%): ความคิดริเริ่ม, ความเป็นไปได้, ความชัดเจนของปัญหา - ความก้าวหน้าและการทำงาน (10%): การแบ่งงาน, การแก้ปัญหา, ความรับผิดชอบ - ผลลัพธ์ของโครงงาน (5%): ความถูกต้อง, ประสิทธิภาพ, ความสมบูรณ์ - รายงานและนำเสนอ (5%): การสื่อสาร, ความชัดเจนของเนื้อหา, การตอบคำถาม ทุกสัปดาห์ 30%
4 สอบกลางภาค - ประเมินความรู้ความเข้าใจในเนื้อหาช่วงครึ่งแรกของภาคเรียน (สัปดาห์ที่ 1-8) - รูปแบบข้อสอบอาจเป็นปรนัย, อัตนัย, หรือการคำนวณ สัปดาที่ 9 20%
5 สอบปลายภาค - ประเมินความรู้ความเข้าใจในเนื้อหาทั้งหมดของรายวิชา (เน้นเนื้อหาช่วงหลังภาคเรียน สัปดาห์ที่ 10-16) - รูปแบบข้อสอบอาจเป็นปรนัย, อัตนัย, หรือการคำนวณ สัปดาห์ 17 20%