ข้อมูลหลักสูตร
ภาษาไทย: หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วท.ม.) วิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อปัญญาประดิษฐ์
ภาษาอังกฤษ: Master of Science Programme in Software Engineering for Artificial Intelligence
แผนการศึกษา
จากวัตถุประสงค์ของหลักสูตรและความต้องการของผู้มีส่วนได้เสีย นำมาวิเคราะห์เพื่อพัฒนาผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับหลักสูตร (PLOs) โดยนำมาตรฐานคุณวุฒิระดับอุดมศึกษา (TQF) ที่ประกอบด้วยผลลัพธ์การ เรียนรู้จำนวน 4 ด้าน คือ ความรู้ (Knowledge) ทักษะ(Skills) จริยธรรม (Ethics) และลักษณะบุคคล (Characters) มาเป็นข้อมูลส่วยหนึ่งในการพัฒนา PLOs โดยจำแนกผลลัพธ์การเรียนรู้เป็น 2 กลุ่ม ตามการศึกษาแผน 1 วิชาการ และแผน 2 วิชาชีพ ที่มีการจัดเรียงตามลำดับ 4 ด้านได้ดังนี้
ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตร (PLO)
- PLO-1 ประยุกต์ใช้ความรู้ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาสำหรับการทำงาน
- PLO-2 บูรณาการหลักการด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลได้กับศาสตร์อื่นที่สนใจ เพื่อการปฏิบัติงานและแก้ปัญหา วิจัยเพื่อสร้างสิ่งใหม่เชิงวิชาการหรือวิชาชีพ
- PLO-3 แสดงออกถึงการมีคุณธรรมจริยธรรม ระเบียบวินัย ความรับผิดชอบ และจรรยาบรรณวิชาชีพ
- PLO-4 แสดงออกถึงการมีความคิดอย่างเป็นระบบ วิเคราะห์ด้วยเหตุผล สื่อสารภาษาไทยและภาษาอังกฤษเพื่อสนับสนุนการทำงาน
- PLO–5 แสดงออกถึงภาวะผู้นำและผู้ตาม การทำงานเป็นทีม ทัศนคติเชิงบวกและมุ่งมั่นในการทำงาน
จำนวนหน่วยกิต
- วิชาบังคับ 21 หน่วยกิต
- วิชาเลือก 3 หน่วยกิต
- วิชาวิทยานิพนธ์ 12 หน่วย
ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตร (PLO)
- PLO-1 ประยุกต์ใช้ความรู้ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาสำหรับการทำงาน
- PLO-2 บูรณาการหลักการด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลได้กับศาสตร์อื่นที่สนใจ เพื่อการปฏิบัติงานและแก้ปัญหา พัฒนาระบบงานเพื่อองค์กรและวิชาชีพ
- PLO-3 แสดงออกถึงการมีคุณธรรมจริยธรรม ระเบียบวินัย ความรับผิดชอบ และจรรยาบรรณวิชาชีพ
- PLO-4 แสดงออกถึงการมีความคิดอย่างเป็นระบบ วิเคราะห์ด้วยเหตุผล สื่อสารภาษาไทยและภาษาอังกฤษเพื่อสนับสนุนการทำงาน
- PLO-5 แสดงออกถึงภาวะผู้นำและผู้ตาม การทำงานเป็นทีม ทัศนคติเชิงบวกและมุ่งมั่นในการทำงาน
จำนวนหน่วยกิต
- วิชาบังคับ 19 หน่วยกิต
- วิชาเลือก 8 หน่วยกิต
- วิชาสัมมนาเชิงปฏิบัติการ 3 หน่วยกิต
- โครงการศึกษาเฉพาะเรื่อง 6 หน่วยกิต
ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตร (PLO)
- PLO-1 ประยุกต์ใช้ความรู้ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาสำหรับการทำงาน
- PLO-2 บูรณาการหลักการด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาการข้อมูลได้กับศาสตร์อื่นที่สนใจ เพื่อการปฏิบัติงานและแก้ปัญหา พัฒนาระบบงานเพื่อองค์กรและวิชาชีพ
- PLO-3 แสดงออกถึงการมีคุณธรรมจริยธรรม ระเบียบวินัย ความรับผิดชอบ และจรรยาบรรณวิชาชีพ
- PLO-4 แสดงออกถึงการมีความคิดอย่างเป็นระบบ วิเคราะห์ด้วยเหตุผล สื่อสารภาษาไทยและภาษาอังกฤษเพื่อสนับสนุนการทำงาน
- PLO-5 แสดงออกถึงภาวะผู้นำและผู้ตาม การทำงานเป็นทีม ทัศนคติเชิงบวกและมุ่งมั่นในการทำงาน
จำนวนหน่วยกิต
- วิชาบังคับ 19 หน่วยกิต
- วิชาเลือก 8 หน่วยกิต
- วิชาสัมมนาเชิงปฏิบัติการ 6 หน่วยกิต
- โครงการศึกษาเฉพาะเรื่อง 3 หน่วยกิต
เอกสารเล่มหลักสูตร
หลักสูตรปรับปรุงปี 2568 (สำหรับนักศึกษา เข้าเรียนปี 2568)
หลักสูตรปรับปรุงปี 2563 (สำหรับนักศึกษา เข้าเรียนปี 2563 – 2567)
หลักสูตรปรับปรุงปี 2558 (สำหรับนักศึกษา เข้าเรียนปี 2558 – 2562)
เอกสารที่เกี่ยวข้อง
วิชาบังคับ
- SEA601 Modern Software Engineering Principles
- SEA602 Agile Software Development
- SEA603 Modern Software Project Management
- SEA604 Software Architecture
- SEA605 Mobile Application Design and Development
- SEA606 Software Testing
- SEA610 Programming for Artificial Intelligence and Data Science
- SEA611 Data Science and Engineering Principles
- SEA612 Artificial Intelligence Fundamentals
- SEA613 Statistics for Artificial Intelligence and Data Science
- SEA614 Machine Learning
- SEA615 Data Visualization
- SEA702 Research Methodology
- SEA704 Research Methodology for Practitioners
*วิชาบังคับสำหรับผู้เรียน แผน 1 วิชาการ ** วิชาบังคับสำหรับผู้เรียน แผน 2 วิชาชีพ
วิชาเลือก
- SEA616 Neural Network and Deep Learning
- SEA617 Natural Language Processing
- SEA618 Image Processing and Computer Vision
- SEA620 Big Data Infrastructure and Analysis
- SEA621 Data Mining
- SEA622 Geospatial Data Analysis
- SEA630 Cybersecurity with Artificial Intelligence
- SEA690 Selected Topic in Software Engineering for Artificial Intelligence I
- SEA691 Selected Topic in Software Engineering for Artificial Intelligence II
- SEA692 Selected Topic in Software Engineering for Artificial Intelligence III
- SEA693 Selected Topic in Software Engineering for Artificial Intelligence IV
- INT60401 Database Management
- INT60402 Data Governance
- INT610 Decision Support Systems
- INT611 Business Financial Analysis
- INT633 Multimedia Technology
- INT642 Internet of Things and Application
หมายเหตุ: หรือวิชาเลือกอื่น ๆ ตามความเห็นชอบของคณะกรรรมการประจำหลักสูตร
วิชาเลือกกลุ่มสัมมนาเชิงปฏิบัติการ
สำหรับแผน 2 วิชาชีพ โดยเลือกจากกลุ่มวิชา ดังนี้ แผน 2.1 บังคับเรียน 3 หน่วยกิต แผน 2.2 บังคับเรียน 6 หน่วยกิต หรือตามความเห็นชอบของคณะกรรมการประจำหลักสูตร
- SEA670 Cloud Computing Workshop
- SEA671 Data Science on Cloud Workshop
- SEA672 UX/UI Workshop
- SEA673 Data Analytics and Visualization Workshop
- SEA674 Artificial Intelligence for Business Workshop
- SEA678 Software Engineering for Artificial Intelligence Workshop I
- SEA679 Software Engineering for Artificial Intelligence Workshop II
คุณสมบัติของผู้เข้าศึกษา
รับทั้งนักศึกษาไทย และนักศึกษาต่างชาติที่สามารถใชภาษาไทยและ/หรือภาษาอังกฤษได้ ทั้งนี้ให้เป็นไปตามดุลยพินิจของคณะกรรมการประจำหลักสูตร
- ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีทางเทคโนโลยีสารสนเทศ คอมพิวเตอร์ และซอฟต์แวร์ [จบตรงสาขา] หรือ
- ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาใดสาขาหนึ่ง [จบไม่ตรงสาขา] ต้องมีความรู้และประสบการณ์การทำงานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ คอมพิวเตอร์ และซอฟต์แวร์มาแล้วอย่างน้อย 1 ปี และเขียนโปรแกรมภาษาคอมพิวเตอร์ได้ (กรณีผู้สมัครสำเร็จการศึกษาในสาขาที่ไม่ตรงกับคุณสมบัติที่กำหนด จะต้องแนบหนังสือรับรองการทำงานด้านคอมพิวเตอร์จากหน่วยงาน)
- มีผลคะแนนการทดสอบภาษาอังกฤษเป็นไปตามประกาศมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี เรื่องการจัดการเรียนการสอนวิชาภาษาอังกฤษสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาโท พ.ศ. 2564 ทั้งนี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับประกาศของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
มีคุณสมบัติอื่นเป็นไปตามระเบียบมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี ว่าด้วยการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา
การคัดเลือกผู้เข้าศึกษา
สอบข้อเขียนโดยข้อเขียนประกอบด้วย
- ความรู้ทั่วไปทางคอมพิวเตอร์
- ทักษะการคิดวิเคราะห์
- English Study for IT
โอกาสในการประกอบอาชีพ
- นักวิเคราะห์ข้อมูล/นักวิทยาการข้อมูล (Data Analyst)
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
- วิศวกรข้อมูล/ปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง (Data/AI/ML Engineer)
- นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์/ด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (AI/ML Researcher/Scientist)
- นักพัฒนาระบบอัจฉริยะ (Smart System Developer)
- นักพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ (Software Application Developer)
- นักวิชาการคอมพิวเตอร์/เทคโนโลยีสารสนเทศ (Computer/IT Technician)
อัตราค่าบำรุงการศึกษาและค่าธรรมเนียม
- ค่าบำรุงการศึกษา ภาคการศึกษาละ 25,000 บาท
- ค่าลงทะเบียน หน่วยกิตละ 2,200 บาท
- ค่าธรรมเนียมการศึกษาอื่น ๆ ปรับเปลี่ยนตามระเบียบของมหาวิทยาลัย
- มีทุนเพชรพระจอมสำหรับนักศึกษาที่มีผลการเรียนระดับปริญญาตรีดีเด่น ≥ 3.25 (รายละเอียด sit.kmutt.ac.th ) (ทำวิจัยแผน ก.เท่านั้น)
นักบริการการศึกษา
Aphorn Chiawchankaset
หัวหน้านักบริการการศึกษาทุกหลักสูตร
aphorn@sit.kmutt.ac.th
0-2470-9862
Mayula Dechsornthitiwat
นักบริการการศึกษา
สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อปัญญาประดิษฐ์
mayula@sit.kmutt.ac.th
0-2470-9849