ปัญญาประดิษฐ์สำหรับระบบอากาศยานไร้คนขับ
Artificial Intelligence for UAS
คำอธิบายรายวิชา
AI และ Machine Learning สำหรับข้อมูล ภาพ และ Sensor จาก UAS การจำแนก ตรวจจับวัตถุ การพยากรณ์ การวิเคราะห์ข้อมูล และ Autonomous Decision-Making
คำอธิบายภาษาอังกฤษ
Artificial intelligence and machine-learning applications for UAS data, imagery and sensors; classification, detection, prediction, data analysis, and autonomous decision-making.
ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)
| CLO | ผลลัพธ์การเรียนรู้ | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | อธิบายหลักการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก | PLO4 |
| CLO2 | เตรียมชุดข้อมูลภาพจากโดรนอย่างถูกหลัก | PLO4PLO6 |
| CLO3 | ฝึก ประเมิน และนำโมเดลไปใช้งาน | PLO4 |
โมดูลการเรียนรู้
1AI กับงานโดรน
สัปดาห์ 1–3 · 30 ชม.2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
2พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
สัปดาห์ 4–6 · 30 ชม.1 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
- พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ระหว่างพัฒนา
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
3ชุดข้อมูลและ labeling
สัปดาห์ 7–9 · 30 ชม.3 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
4Deep learning และ object detection
สัปดาห์ 10–12 · 30 ชม.3 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
5ประเมินโมเดลและ edge
สัปดาห์ 13–15 · 30 ชม.2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
การวัดและประเมินผล (ร่าง)
| ปฏิบัติการและใบงาน | 35% |
| quiz ประจำโมดูล | 10% |
| สอบกลางภาค | 20% |
| โครงงานย่อยหรือสอบปฏิบัติ | 35% |
โดเมนความรู้
แหล่งอ้างอิงหลัก
- Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3rd ed.). O'Reilly.
- Prince, S. J. D. (2023). Understanding deep learning. MIT Press. link