All for Joomla All for Webmasters

หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

 

รายละเอียดหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต  สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ หลักสูตรนานาชาติ (International Program)

สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น

 

1.  ชื่อหลักสูตร

               ภาษาไทย:          หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต  สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ หลักสูตรนานาชาติ 

               ภาษาอังกฤษ:      Master of Science Program in Data Science and Artificial Intelligence

International Program

 

2. ชื่อปริญญาและสาขาวิชา

               ชื่อเต็ม (ไทย):     วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์)

               ชื่อย่อ (ไทย):      วท.ม. (วิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์)

               ชื่อเต็ม (อังกฤษ):  Master of Science (Data Science and Artificial Intelligence)

               ชื่อย่อ (อังกฤษ):   M.Sc. (Data Science and Artificial Intelligence)

 

3. รูปแบบของหลักสูตร

    3.1 จำนวนหน่วยกิต ไม่น้อยกว่า 38 หน่วยกิต

แผน   ก  แบบ ก 1

รวมตลอดหลักสูตร      

38    

หน่วยกิต

แผน   ก  แบบ ก 2      

รวมตลอดหลักสูตร        

38      

หน่วยกิต

แผน   ข                     

รวมตลอดหลักสูตร         

38

หน่วยกิต

    3.2 โครงสร้างหลักสูตร

หมวดวิชาตามโครงสร้างหลักสูตร

จำนวนหน่วยกิต

แผน ก

แบบ ก 1

แผน ก

แบบ ก 2

แผน ข

หมวดวิชาบังคับ

หมวดวิชาเลือก

วิชาวิทยานิพนธ์

วิชาการศึกษาอิสระ

-

-

38

-

14

12

12

-

14

18

-

6

 

4. คุณสมบัติของผู้เรียน

               1.เป็นไปตามประกาศกระทรวงศึกษาธิการ เรื่อง เกณฑ์มาตรฐานหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษา พ.ศ. 2558
               2.ให้เป็นไปตามระเบียบมหาวิทยาลัยขอนแก่น ว่าด้วย การศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา พ.ศ. 2559 และ
               3.ผู้มีสิทธิ์เข้าศึกษาใน แผน  ก  แบบ ก 1 จะต้องสำเร็จการศึกษาปริญญาตรีหรือเทียบเท่าสาขาวิชาวิทยาการข้อมูล สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สาขาวิชาคณิตศาสตร์ หรือสาขาวิชาสถิติ โดยมีผลการศึกษาปริญญาตรีในระดับเกียรตินิยมอันดับสองขึ้นไป
               4.ผู้มีสิทธิ์เข้าศึกษาใน แผน  ก  แบบ ก 2  และ แผน ข จะต้องสำเร็จการศึกษาขั้นปริญญาตรีหรือเทียบเท่าทุกสาขา แต่ทั้งนี้คณะกรรมการบริหารหลักสูตรสามารถให้ผู้มีสิทธิ์เข้าศึกษาลงทะเบียนเรียนวิชาพื้นฐานอื่น ๆ เพิ่มเติมจากหลักสูตรที่กำหนดไว้ด้วยก็ได้ โดยไม่คิดหน่วยกิต
               5.ถ้าผู้สมัครมีคุณสมบัติไม่ตรงตามข้อ 2) หรือ 3) จะต้องมีประสบการณ์ในการทำงานด้านคอมพิวเตอร์ ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาการข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ หรือการพัฒนาระบบอัจฉริยะ (Intelligence Systems) 2 ปีขึ้นไป หรือได้รับความเห็นชอบจากคณะกรรมการบริหารหลักสูตร

 

5. เกณฑ์การสำเร็จการศึกษาตามหลักสูตร

               1.เป็นไปตามประกาศกระทรวงศึกษาธิการว่าด้วย การศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา พ.ศ. 2558
               2.เป็นไปตามระเบียบมหาวิทยาลัยขอนแก่นว่าด้วย การศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา พ.ศ. 2559 หมวดที่ 9 ข้อ 50.2 หรือเป็นไปตามระเบียบที่จะปรับปรุงใหม่
               3.เป็นไปตามประกาศมหาวิทยาลัยขอนแก่น (ฉบับที่ 3580/2561) เรื่อง การตีพิมพ์บทความวิจัยของวิทยานิพนธ์หรือการศึกษาอิสระเพื่อการสำเร็จการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ดังนี้

               แผน ก แบบ ก 1 เสนอวิทยานิพนธ์และสอบผ่านการสอบปากเปล่า ขั้นสุดท้าย โดยคณะกรรมการที่สถาบันอุดมศึกษานั้นแต่งตั้ง และต้องเป็นระบบเปิดให้ผู้สนใจเข้ารับฟังได้ สำหรับผลงานวิทยานิพนธ์หรือส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ต้องได้รับการตีพิมพ์ หรืออย่างน้อยได้รับ การยอมรับให้ตีพิมพ์ในวารสารระดับชาติหรือระดับนานาชาติที่มีคุณภาพตามประกาศคณะกรรมการ การอุดมศึกษา เรื่อง หลักเกณฑ์การพิจารณาวารสารทางวิชาการสาหรับการเผยแพร่ผลงานทางวิชาการ

               แผน ก แบบ ก 2 ศึกษารายวิชาครบถ้วนตามที่กำหนดในหลักสูตร โดยจะต้องได้ระดับคะแนนเฉลี่ยไม่ต่ำกว่า 3.00 จากระบบ 4 ระดับคะแนนหรือเทียบเท่า พร้อมทั้ง เสนอวิทยานิพนธ์และสอบผ่านการสอบปากเปล่าขั้นสุดท้ายโดยคณะกรรมการที่สถาบันอุดมศึกษานั้นแต่งตั้ง และต้องเป็นระบบเปิดให้ผู้สนใจเข้ารับฟังได้ ผลงานวิทยานิพนธ์หรือส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ต้องได้รับการตีพิมพ์ หรืออย่างน้อยได้รับการยอมรับให้ตีพิมพ์ในวารสารระดับชาติหรือระดับนานาชาติที่มีคุณภาพตามประกาศ คณะกรรมการการอุดมศึกษา เรื่อง หลักเกณฑ์การพิจารณาวารสารทางวิชาการสาหรับการเผยแพร่ ผลงานทางวิชาการ หรือนำเสนอต่อที่ประชุมวิชาการโดยบทความที่นาเสนอฉบับสมบูรณ์ (Full Paper) ได้รับการตีพิมพ์ในรายงานสืบเนื่องจากการประชุมวิชาการ (Proceedings) ดังกล่าว

               แผน ข ศึกษารายวิชาครบถ้วนตามที่กำหนดในหลักสูตร โดยจะต้อง ได้ระดับคะแนนเฉลี่ยไม่ต่ำกว่า 3.00 จากระบบ 4 ระดับคะแนนหรือเทียบเท่า และสอบผ่านการสอบ ประมวลความรู้ (Comprehensive Examination) ด้วยข้อเขียนและ/หรือปากเปล่าในสาขาวิชานั้น พร้อมทั้งเสนอรายงานการค้นคว้าอิสระและสอบผ่านการสอบปากเปล่าขั้นสุดท้าย โดยคณะกรรมการที่สถาบันอุดมศึกษานั้นแต่งตั้ง โดยเป็นระบบเปิดให้ผู้สนใจเข้ารับฟังได้ และรายงานการค้นคว้าอิสระ หรือส่วนหนึ่งของรายงานการค้นคว้าอิสระต้องได้รับการเผยแพร่ในลักษณะใดลักษณะหนึ่งที่สืบค้นได้

 

6. ระยะเวลาในการศึกษา และระบบการจัดการศึกษา

               ระยะเวลา 2 ปีการศึกษา

               ระบบเป็นระบบทวิภาค โดย 1 ปีการศึกษาแบ่งออกเป็น 2 ภาคการศึกษาปกติ 1 ภาคการศึกษาปกติ มีระยะเวลาศึกษาไม่น้อยกว่า 15 สัปดาห์

 

7. ค่าธรรมเนียมการศึกษา

ค่าธรรมเนียม

ภาคการศึกษา

ค่าธรรมเนียมการศึกษา

หลักสูตรปกติ

25,000.-

ค่าธรรมเนียมการศึกษา

หลักสูตรโครงการพิเศษ

43,000.-

 

หมายเหตุ : 1. ค่าธรรมเนียมข้างต้น ครอบคลุมค่าหน่วยกิตลงทะเบียนวิชาเรียน และค่าธรรมเนียมการใช้บริการต่างๆ ของมหาวิทยาลัย ได้แก่ การประกันอุบัติเหตุ การบริการสุขภาพ ห้องสุมด คอมพิวเตอร์ สโมสรนักศึกษา และกีฬา ทั้งนี้ ค่าธรรมเนียมการศึกษา อาจมีการเปลี่ยนแปลงตามประกาศของมหาวิทยาลัยขอนแก่น

               2. ค่าธรรมเนียมการศึกษาภาคพิเศษ เท่ากับครึ่งหนึ่งของค่าธรรมเนียมการศึกษาของภาคการศึกษาปกติ

               3. ค่าธรรมเนียมนักศึกษาต่างชาติ    ภาคการศึกษาละ 15,000 บาท

               4. บางคณะมีการเรียกเก็บค่าบำรุงการศึกษา ค่าธรรมเนียมวิจัย หรือค่าธรรมเนียมการบริหารจัดการ ให้นักศึกษาติดต่อชำระค่าธรรมเนียมเหล่านั้น ได้ที่คณะที่นักศึกษาสังกัด

8. แผนการศึกษา

หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ หลักสูตรนานาชาติ มีแผนการศึกษา ดังนี้

ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่ 1

รหัสวิชา

ชื่อวิชา

แผน ก 1

หน่วยกิต

แผน ก 2

หน่วยกิต

แผน ข
หน่วยกิต

*SC 348 701

 

*SC 348 702

 

*SC 348 703

 

 

 

*SC 348 898

 

SC 348 XXX

แบบจำลองข้อมูลและการจัดการข้อมูล

Data Modeling and Management
การเรียนรู้ของเครื่อง

Machine Learning

การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
Computer Programming for Data Science and Artificial Intelligence

วิทยานิพนธ์

Thesis

วิชาเลือก

Elective Course

-


-


-

 

 

 

10


-

3


3


2



 

-


3

3


3


2



 

-


3

รวมจำนวนหน่วยกิตลงทะเบียนเรียน

10

11

11

รวมจำนวนหน่วยกิตสะสม

10

11

11

 

 

ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่ 2  

รหัสวิชา

ชื่อวิชา

แผน ก 1

หน่วยกิต

แผน ก 2

หน่วยกิต

แผน ข
หน่วยกิต

*SC 348 704

 

*SC 348 705


*SC 348 898

 

SC 348 XXX

 

ปัญญาประดิษฐ์
Artificial Intelligence

ธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์
Business Intelligence and Analytics

วิทยานิพนธ์
Thesis

วิชาเลือก

Elective Course

-


-

 

10

 

-

3

 

3

-

 

6

3

 

3

-

 

6

รวมจำนวนหน่วยกิตลงทะเบียนเรียน

10

12

12

รวมจำนวนหน่วยกิตสะสม

20

23

23

 

ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่ 1                                 

รหัสวิชา

ชื่อวิชา

แผน ก 1

หน่วยกิต

แผน ก 2

หน่วยกิต

แผน ข
หน่วยกิต

*SC 348 797

 

*SC 348 898


*SC 348 899

 

SC 348 XXX

การศึกษาอิสระ

Independent Study

วิทยานิพนธ์
Thesis

วิทยานิพนธ์
Thesis

วิชาเลือก
Elective Course

-


10


-

 

-

-


-

 

6


3

3


-

 

-


6

รวมจำนวนหน่วยกิตลงทะเบียนเรียน

10

9

9

รวมจำนวนหน่วยกิตสะสม

30

32

32

 

ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่ 2

รหัสวิชา

ชื่อวิชา

แผน ก 1

หน่วยกิต

แผน ก 2

หน่วยกิต

แผน ข
หน่วยกิต

*SC 348 797

 

*SC 348 798

 

*SC 348 799

 

SC 348 XXX

การศึกษาอิสระ

Independent Study

วิทยานิพนธ์
Thesis

วิทยานิพนธ์
Thesis

วิชาเลือก
Elective Course

-


8


-

 

-

-

 

-

 

6


-

3

 

-


-

 

3

รวมจำนวนหน่วยกิตลงทะเบียนเรียน

8

6

6

รวมจำนวนหน่วยกิตสะสม

38

38

38

 

9. รายวิชาของหลักสูตร

หมวดวิชาบังคับ

หมวดวิชาบังคับ รวม  14  หน่วยกิต

               สำหรับหลักสูตรปริญญามหาบัณฑิตแผน ก แบบ ก 2  และแผน ข  ประกอบด้วย รายวิชาดังต่อไปนี้

*SC 348 701

แบบจำลองข้อมูลและการจัดการข้อมูล

Data Modeling and Management

3(2-2-5)

 

*SC 348 702

การเรียนรู้ของเครื่อง

Machine Learning

3(2-2-5)

*SC 348 703

การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

Computer Programming for Data Science and Artificial Intelligence

2(0-4-5)

*SC 348 704

ปัญญาประดิษฐ์
Artificial Intelligence

3(2-2-5)

*SC 348 705

ธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์
Business Intelligence and Analytics

3(3-0-6)

 

หมวดวิชาเลือก

    สำหรับหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตแผน ก แบบ ก 2 ต้องเลือกลงทะเบียนเรียนจากรายวิชาต่อไปนี้ ไม่น้อยกว่า 12 หน่วยกิต และหลักสูตร แผน ข ต้องเลือกลงทะเบียนเรียนจากรายวิชาต่อไปนี้ ไม่น้อยกว่า 18 หน่วยกิต โดยนักศึกษาสามารถเลือกเรียนในรายวิชาต่าง ๆ ในแต่ละกลุ่มสาขาวิชาได้ทุกกลุ่ม หรือรายวิชาอื่นในระดับบัณฑิตศึกษาของสาขาวิชา โดยความเห็นชอบของคณะกรรมการบริหารหลักสูตร

*SC 348 801

การแทนความรู้
Knowledge Representation

3(3-0-6)

 

*SC 348 802

คอมพิวเตอร์วิทัศน์

Computer Vision

3(2-2-5)

*SC 348 803

การคำนวณที่ได้แรงบันดาลใจจากธรรมชาติ

Nature-Inspired Computing

3(3-0-6)

*SC 348 804

การหาคำตอบที่เหมาะสมแบบหลายเกณฑ์

และการวิเคราะห์การตัดสินใจ

3(3-0-6)

 

 

Multicriteria Optimization and Decision Analysis

 

*SC 348 805

ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์

Computation Linguistics

3(3-0-6)

*SC 348 806

แนวโน้มในการเรียนรู้ของเครื่อง

Recent Trends in Machine Learning

3(2-2-5)

*SC 348 807

การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม

Social Network Analysis

3(3-0-6)

*SC 348 808

ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์และการสร้างภาพนิทัศน์จากสารสนเทศ

Human Computer Interaction and Information Visualization

3(3-0-6)

*SC 348 809

ระบบกระจาย

Distributed Systems  

3(2-2-5)

*SC 348 810

การพัฒนาซอฟต์แวร์และการจัดการโครงการสำหรับวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

Software Development and Project Management for Data Science and Artificial Intelligence

3(3-0-6)

*SC 348 811

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงเวลา

3(3-0-6)

 

Spatial Temporal Data Analysis

 

 

วิชาวิทยานิพนธ์

                              สำหรับหลักสูตรปริญญามหาบัณฑิต  แผน ก แบบ ก 1

*SC 348 898

วิทยานิพนธ์
Thesis

 

38 หน่วยกิต

                             สำหรับหลักสูตรปริญญามหาบัณฑิต  แผน ก แบบ ก  2

*SC 348 899

วิทยานิพนธ์
Thesis

  12 หน่วยกิต

                                                           

วิชาการศึกษาอิสระ

สำหรับหลักสูตรปริญญามหาบัณฑิต  แผน ข

*SC 348 897

การศึกษาอิสระ
Independent Study

6 หน่วยกิต

 

 

10. ความเชี่ยวชาญของอาจารย์ในสาขาวิชา

ที่

อาจารย์ที่ปรึกษา

E - mail

ความเชี่ยวชาญ

1

รศ.ดร.งามนิจ อาจอินทร์

ngamnij@kku.ac.th

- Semantic information integration

- SCORM-based e-Learning

- Web service composition

- Web services

- Semantic Web and Ontology

2

รศ.ดร.จักรชัย โสอินทร์

chakso@kku.ac.th

- Mobile Computing

- Computer and Wireless Networks

- Multimedia Computing

- Network Optimization

- Wireless Sensor Networks

- Quality of Service

- Future Internet

- Computer and Network Security

3

รศ.ดร.ชัยพล  กีรติกสิกร

- Urban Remote Sensing

4

รศ.ดร.ปัญญาพล หอระตะ

punhor1@kku.ac.th

- Machine Learning

- Soft computing

- Object-Oriented Programming Languages

- Software Engineering

5

รศ.ดร.ศาสตรา วงศ์ธนวสุ

wongsar@kku.ac.th

- Artificial Intelligence

- Machine Learning

- Knowledge Engineering

- Cellular Automata

6

รศ.ดร.สมจิตร อาจอินทร์

somjit@kku.ac.th

- Semantic Web

- Information Integration

- Logistics and Supply Chain

7

ผศ.ดร.คำรณ สุนัติ

- Optical Computing

- Adaptive intelligent Systems

8

ผศ.ดร.ชิตสุธา สุ่มเล็ก

chitsutha@kku.ac.th

- Agile Software Development, Scrum, Software Engineering, Software Process

- Mobile Agent, Multi-Agent Systems

- Computer Network Security

9

ผศ.ดร.ปวีณา วันชัย

wpaweena@kku.ac.th

- Business Intelligence and Analytics

- Enterprise Systems, ERP systems

- IT Strategy, IT Strategic Planning, IT Management

- Enterprise Process Modeling

10

ผศ.ดร.พุธษดี ศิริแสงตระกูล

pusadee@kku.ac.th

- Natural Language and Speech Processing

- Database System and Information Integration

- Intelligent System

11

ผศ.ดร.พิพัธน์  เรืองแสง

- Hydrologic modeling with GIS

- Internet GIS , Health GIS

12

ผศ.ดร.มัลลิกา วัฒนะ

monlwa@kku.ac.th

- Image Processing

- Search Protocol

- Search Engine

13

ผศ.ดร.วรารัตน์ สงฆ์แป้น

wararat@kku.ac.th

- Applied Ontology with BPM

- Web Service composition

- Data Mining

14

ผศ.ดร.สิรภัทร เชี่ยวชาญวัฒนา

sunkra@kku.ac.th

- Machine Learning, Pattern Recognition

- Soft computing , Intelligent System

15

ผศ.ดร.สิลดา อินทรโสธรฉันท์

silain@kku.ac.th

- Wireless and Mobile Networks

- Performance Evaluation of Communication Networks

- Wireless and Computer Networks Security

16

ผศ.ดร.สายยัญ สายยศ

saiyan@kku.ac.th

- New Generation wireless Communication

- Performance Evaluation on OFDM Systems

- Thai Speech Synthesis

17

ผศ.ดร.สุมณฑา เกษมวิลาศ

sumkas@kku.ac.th

- Human computer interaction

- Social Technologies

- Persuasive technology

- Online collaboration

- Health Information Systems

18

ผศ.ดร.อุรฉัตร โคแก้ว

urachart@kku.ac.th

- Ubiquitous Learning, Blended Learning

- Bioinformatics

- User Experience Design

19

อ.ดร.วชิราวุธ ธรรมวิเศษ

twachi@kku.ac.th

- Information Extraction and Integration

- Internet and Web Information Systems

- Object Oriented Programming

20

อ.ดร.วรัญญา วรรณศรี

- Text Mining

- Opinion Mining

- Learning Engineering

21

อ.ดร.อภิศักดิ์  พัฒนจักร

- ICT Public Policy and Planning

- Information Technology Entrepreneurship

 

11. สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่

ผศ.ดร.ชิตสุธา สุ่มเล็ก

(e-mail: )

ผศ.ดร.คำรณ สุนัติ

(e-mail: )

นายพงษ์เทพ พระคุณ

(e-mail: )

นายโรจนวรรณ หาดี

(e-mail: )

สถานที่ติดต่อ

สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์

อาคารวิทยวิภาส ชั้น 1

123 ถนนมิตรภาพ ตำบลในเมือง อำเภอเมืองขอนแก่น จังหวัดขอนแก่น 40002

โทร (+66)43-009-700 ต่อ 44457,50521,50526

 

  

Last modified on วันพฤหัสบดี, 24 ธันวาคม 2563 17:50

facebook like box

facebook like box