คอร์สนี้มุ่งเน้นการลงมือปฏิบัติจริงเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ Python, Google Colab และ Hugging Face เนื้อหาจะเริ่มจากพื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python อธิบายแนวคิดสำคัญ เช่น โครงสร้างโปรแกรม ฟังก์ชัน การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) รวมถึงการสร้างอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบผ่าน Gradio ซึ่งเป็นทักษะเบื้องต้นที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI

ผู้เรียนจะได้ทำความรู้จักกับระบบนิเวศของ Hugging Face และทดลองใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกมาแล้วด้วยไลบรารี transformers และ pipeline ผ่านโจทย์ที่หลากหลาย เช่น การสรุปข้อความ การแปลภาษา การตอบคำถาม การวิเคราะห์อารมณ์ ไปจนถึงงานด้าน Computer Vision อย่างการตรวจจับวัตถุ การตัดแบ่งส่วนภาพ และการสร้างคำบรรยายภาพ

ช่วงท้ายของคอร์ส ผู้เรียนจะได้พัฒนาต้นแบบแอปพลิเคชัน AI ที่สมบูรณ์ ตั้งแต่การสร้างแชตบอทที่มีการจดจำบริบทและการจัดการบทบาทของคู่สนทนา การต่อยอดด้วยโมเดลขั้นสูงอย่าง TinyLLaMA และ Gemini ไปจนถึงการสร้าง “AI Menu Maker” ซึ่งสามารถวิเคราะห์ภาพวัตถุดิบและแนะนำเมนูอาหารพร้อมสูตรประกอบได้โดยอัตโนมัติ ผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายด้วย Gradio

เมื่อเรียนจบ ผู้เรียนจะมีทักษะครบถ้วนตั้งแต่การเขียนโค้ด Python ไปจนถึงการพัฒนาและนำเสนอแอปพลิเคชัน AI ต้นแบบที่ผสมผสานทั้งข้อความและภาพ สามารถนำไปต่อยอดแก้ปัญหาในโลกจริงได้อย่างมั่นใจ พร้อมเข้าใจศักยภาพของ Hugging Face และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สในการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ

This course provides a practical pathway to creating AI-powered applications using Python, Google Colab, and Hugging Face. It begins with the foundations of Python programming, introducing key concepts such as program structure, functions, object-oriented programming, and interactive web interfaces with Gradio. These skills form the basis for integrating modern AI capabilities into real applications.

Learners then explore Hugging Face’s ecosystem, gaining hands-on experience with pre-trained models through the transformers library and pipelines. Core tasks include text summarization, translation, question answering, and sentiment analysis, as well as computer vision challenges like object detection, segmentation, and image captioning.

The course culminates in building full AI applications. Projects include developing chatbots with memory and role management, enhancing them with advanced models such as TinyLLaMA and Gemini, and creating a multimodal application that recommends recipes from images of ingredients. Each project emphasizes not only technical implementation but also design choices that make AI applications effective, scalable, and user-friendly.

By the end of the course, participants will have developed the skills to move from writing Python code to deploying functional AI prototypes that combine text and vision models, showcasing the potential of Hugging Face and open-source AI tools in real-world problem solving.

แนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับ AI และความจำเป็นของการกำกับดูแล AI โดยมุ่งเน้นถึงความเสี่ยงและความท้าทายในการพัฒนา AI เช่น อคติในระบบ ความปลอดภัยของข้อมูล และผลกระทบต่อสังคม นอกจากนี้ยังศึกษาวิธีการกำกับดูแล AI ทั้งในเชิงหลักการและเชิงปฏิบัติ รวมถึงแนวทางการกำกับดูแลในระดับสากล และเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงและควบคุม AI ผู้เรียนจะได้ศึกษากรณีศึกษา AI ในภาคส่วนด้านสุขภาพ เพื่อเข้าใจถึงการนำ AI มาใช้ในระบบสาธารณสุข ความท้าทายด้านจริยธรรม และกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง สุดท้ายจะวิเคราะห์แนวโน้มและความท้าทายในอนาคตของ AI เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและผลกระทบต่อสังคม

จากการปลดล็อกโทรศัพท์ด้วยการสแกนใบหน้า ไปจนถึงการแปลภาษาแบบเรียลไทม์และรถยนต์ไร้คนขับ หลายเทคโนโลยีอัจฉริยะในปัจจุบันล้วนมีรากฐานจาก Neural Network ที่ได้แรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ จนกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI สมัยใหม่ที่สามารถมองเห็น ฟังเสียง เข้าใจ และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้

รายวิชานี้จะพาไปทำความเข้าใจการทำงานของ Neural Network วิวัฒนาการสู่ Deep Learning และสถาปัตยกรรมหลากหลายที่ผลักดันความก้าวหน้าของ AI ได้แก่

Recurrent Neural Networks (RNNs, LSTM, GRU) สำหรับข้อมูลลำดับ เช่น ข้อความและเสียง

Convolutional Neural Networks (CNNs) สำหรับการวิเคราะห์และประมวลผลภาพ

Transformers สำหรับการเข้าใจภาษาธรรมชาติ

Generative Adversarial Networks (GANs) สำหรับการสร้างเนื้อหาใหม่

Autoencoders สำหรับการบีบอัดข้อมูลและตรวจจับความผิดปกติ

Diffusion Models สำหรับการสร้างภาพสมจริงขั้นสูง

ด้วยการอธิบายที่เข้าใจง่ายและตัวอย่างจากโลกจริง ผู้เรียนจะได้เห็นว่าแนวคิดที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงได้ แม้ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิคมาก่อน


From facial recognition to real-time translation and self-driving cars, many of today’s intelligent technologies share one foundation: the Neural Network. Inspired by the human brain, these systems have become the core of modern AI—able to see, listen, understand, and even create.

This course explores how Neural Networks work, how they evolved into Deep Learning, and how different architectures unlock different capabilities. Learners will be introduced to:

Recurrent Neural Networks (RNNs, LSTM, GRU) for sequential data like text and speech

Convolutional Neural Networks (CNNs) for image analysis and computer vision

Transformers for natural language understanding

Generative Adversarial Networks (GANs) for content creation

Autoencoders for compression and anomaly detection

Diffusion Models for state-of-the-art generative image synthesis

With clear analogies and real-world examples, the course makes complex ideas approachable for everyone—no technical background required.

วิชากฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับผู้ปฏิบัติงานในหน่วยงานและองค์กรธุรกิจ จะมีเนื้อหาทั้งหมด 10 บท จะนำเสนอเกี่ยวกับความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้พนักงานเจ้าหน้าที่ภาครัฐทราบและเข้าใจหน้าที่ของหน่วยงานภาครัฐในฐานะผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล สิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล และประเด็นการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้อง ทักษะที่ผู้เรียนจะได้พัฒนาเมื่อเรียนวิชานี้ คือ ผู้เรียนในฐานะพนักงานเจ้าหน้าที่ภาครัฐจะตระหนักรู้ มีความรู้และความเข้าใจและสามารถดำเนินงานในส่วนที่เกี่ยวข้องได้อย่างถูกต้องเหมาะสมตามหลักการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล

ความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น: การประยุกต์ใช้ข้อมูล, ประโยชน์ของการนำข้อมูลมาใช้, ภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูล; การเตรียมข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ (Data Preparation): ตัวอย่างการเริ่มต้นเก็บข้อมูล, ลักษณะของข้อมูลที่ดี, ที่มาของข้อมูล, การเตรียมข้อมูล; การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis): การคำนวณค่าทางสถิติต่าง ๆ, การนำข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์, การตั้งคำถามหา Insight คาดการณ์ในอนาคต; การแปลงข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization): ประโยชน์ของการแปลงข้อมูลเป็นภาพ, เครื่องมือที่ใช้แปลงข้อมูลเป็นภาพ, ประเภทของกราฟที่ควรรู้จัก

ความหมายและความสำคัญของความตาย ภาวะใกล้ตายและการตายอย่างมีคุณภาพ ความเชื่อและแนวคิดเกี่ยวกับเรื่องความตายและภาวะใกล้ตาย คุณภาพชีวิตและการประเมินคุณภาพชีวิต การดำเนินชีวิตกับการตายอย่างมีคุณภาพ พิธีกรรมและกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับความตาย การจัดการกับอารมณ์ในการเผชิญความตายและการเตรียมตัวก่อนตาย และการใช้ชีวิตอย่างมีคุณค่าและมีคุณภาพ

เพื่อให้นิสิตมีความรู้ ความเข้าใจเกี่ยวกับความเชื่อและวัฒนธรรมในเรื่องเพศ บทบาทหญิง ชาย กำเนิดของชีวิต การเจริญเติบโตและพัฒนาการทางเพศ ทฤษฎีเพศศาสตร์ ความเบี่ยงเบนและความผิดปกติ ทางเพศ และสามารถป้องกันตนเองจากโรคและปัญหาเกี่ยวกับเพศสัมพันธ์ และวางแผนชีวิตสมรสของตนได้

ความหมายและความสำคัญของความตาย ภาวะใกล้ตายและการตายอย่างมีคุณภาพ ความเชื่อและแนวคิดเกี่ยวกับเรื่องความตายและภาวะใกล้ตาย คุณภาพชีวิตและการประเมินคุณภาพชีวิต การดำเนินชีวิตกับการตายอย่างมีคุณภาพ พิธีกรรมและกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับความตาย การจัดการกับอารมณ์ในการเผชิญความตายและการเตรียมตัวก่อนตาย และการใช้ชีวิตอย่างมีคุณค่าและมีคุณภาพ

ข้อมูลและวิธีการจิตวิทยา พื้นฐานชีวภาพของพฤติกรรม การรู้สึก การรับรู้ การเรียนรู้ การจำ การคิด การตัดสินใจ แรงผลักดันพฤติกรรม การกล่อมเกลาบุคลิกภาพ พฤติกรรมเบี่ยงเบน การบำบัดและการควบคุมพฤติกรรมเบี่ยงเบน

การอ่านวรรณกรรมและวัฒนธรรมสีเขียวเชิงวิพากษ์ วรรณกรรมกับสำนึกทางสังคมและนิเวศสำนึก บทบาทของวรรณกรรมในการอนุรักษ์และแก้ไขวิกฤตสิ่งแวดล้อม “ศาสตร์แห่งพระราชา”กับการพัฒนาที่ยั่งยืน