AI Innovator Sub-project AI Innovator Incubation Unit- TRU

24/07/2026

16/07/2026

🤖 AI Engineering VS 💻 Computer Science ต่างกันอย่างไร?

หลายคนเห็นคำว่า "AI" แล้วคิดว่าเป็นแค่สาขาย่อยของคอมพิวเตอร์

แต่จริง ๆ แล้ว ทั้งสองสาขามีจุดเน้นและเส้นทางอาชีพที่แตกต่างกัน

━━━━━━━━━━━━━━━

💻 Computer Science (วิทยาการคอมพิวเตอร์)

เน้น "การสร้างซอฟต์แวร์และระบบคอมพิวเตอร์"

เรียนรู้การเขียนโปรแกรม การออกแบบระบบ และหลักการทำงานของคอมพิวเตอร์

ตัวอย่างวิชาที่เรียน

• Programming
• Data Structure
• Algorithm
• Database
• Operating System
• Software Engineering
• Computer Network
• Cybersecurity
• Web & Mobile Development

💡 เหมาะกับคนที่ชอบ

• เขียนโปรแกรม
• พัฒนาเว็บไซต์และแอป
• ออกแบบระบบ
• แก้ปัญหาด้วยตรรกะ

━━━━━━━━━━━━━━━

🤖 AI Engineering (วิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์)

เน้น "การสร้างระบบ AI ที่เรียนรู้และตัดสินใจได้"

นอกจากเขียนโปรแกรม ยังต้องเรียนคณิตศาสตร์ สถิติ และ Machine Learning อย่างเข้มข้น

ตัวอย่างวิชาที่เรียน

• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Deep Learning
• Data Science
• Computer Vision
• Natural Language Processing (NLP)
• Robotics
• Big Data Analytics

💡 เหมาะกับคนที่ชอบ

• AI และ ChatGPT
• วิเคราะห์ข้อมูล
• คณิตศาสตร์และสถิติ
• พัฒนาโมเดลอัจฉริยะ

━━━━━━━━━━━━━━━

🎓 เรียนกี่ปี?

ส่วนใหญ่ใช้เวลาเรียน 4 ปี

ทั้งสองสาขามีการทำโปรเจกต์และฝึกงานกับบริษัทเทคโนโลยีในช่วงปีท้าย ๆ

━━━━━━━━━━━━━━━

🛠️ ใช้ภาษาโปรแกรมอะไร?

💻 Computer Science

• C / C++
• Java
• Python
• JavaScript
• SQL

🤖 AI Engineering

• Python (เป็นหลัก)
• R
• SQL

พร้อมเรียนการใช้ Framework เช่น TensorFlow, PyTorch และเครื่องมือด้าน AI อื่น ๆ

━━━━━━━━━━━━━━━

💼 จบแล้วทำงานอะไร?

💻 Computer Science

👨‍💻 Software Engineer

🌐 Web Developer

📱 Mobile App Developer

☁️ Cloud Engineer

🔒 Cybersecurity Specialist

💾 Database Administrator

🖥️ System Analyst

━━━━━━━━━━━━━━━

🤖 AI Engineering

🤖 AI Engineer

📊 Data Scientist

📈 Machine Learning Engineer

🧠 AI Researcher

👁️ Computer Vision Engineer

💬 NLP Engineer

📡 Robotics Engineer

━━━━━━━━━━━━━━━

📌 แล้วเรียน Computer Science ทำ AI ได้ไหม?

ได้ ✅

หลายมหาวิทยาลัยเปิดวิชาเลือกด้าน AI ในหลักสูตร Computer Science และสามารถต่อยอดเรียนปริญญาโทหรือทำงานด้าน AI ได้

ขณะที่ AI Engineering จะเรียนด้าน AI โดยตรงและลึกกว่าตั้งแต่ระดับปริญญาตรี

━━━━━━━━━━━━━━━

⭐ เหมาะกับใคร?

💻 Computer Science

✅ อยากเป็นโปรแกรมเมอร์

✅ ชอบสร้างเว็บไซต์ แอป และระบบต่าง ๆ

✅ สนใจเทคโนโลยีหลายด้าน

🤖 AI Engineering

✅ อยากสร้าง AI

✅ ชอบวิเคราะห์ข้อมูล

✅ ชอบคณิตศาสตร์ สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

━━━━━━━━━━━━━━━

💡 สรุปสั้น ๆ

💻 Computer Science

= เรียน "การสร้างซอฟต์แวร์และระบบคอมพิวเตอร์" ครอบคลุมทุกด้านของการพัฒนาโปรแกรม

🤖 AI Engineering

= เรียน "การสร้างปัญญาประดิษฐ์" โดยใช้ Machine Learning, Deep Learning และ Data Science เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้

ทั้งสองสาขาเป็นที่ต้องการของตลาดแรงงานยุคดิจิทัล แต่หากสนใจทำงานด้าน AI โดยเฉพาะ AI Engineering จะเน้นเฉพาะทางมากกว่า ส่วน Computer Science จะมีพื้นฐานที่กว้างและสามารถต่อยอดได้หลากหลายสายงาน

#วิศวกรรมAI #วิทยาการคอมพิวเตอร์ #สายไอที #แนะแนวคณะ

27/03/2026

*****ด้วยความห่วงใยคนไทย
หลายคนเข้าใจผิดเพราะมีคนบอก มีคนสอนเขาว่า AI=หุ่นยนต์ / AI=คอมพิวเตอร์ / AI = IoT

AI ไม่ใช่ หุ่นยนต์ (เพลงของลุงสุนเพลงสั้น ก็มา)
AI ไม่ใช่ คอมพิวเตอร์
AI ไม่ใช่ IoT
แต่ AI คือ Software ที่ถูกสร้างให้มีความฉลาดเทียมโดยเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ทั้งในระบบการประมวลผลได้แก่ การคิดหาเหตุผล การเรียนรู้ การคิดเองได้ และตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ ได้เหมือนสมองมนุษย์โดยที่ไม่ต้องรอให้คนสั่งงานทีละขั้นตอน เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถปฏิบัติงานแทนมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (ธัญณิชา ทองอยู่, 2563) ถ้า Software ชนิด AI ถูกนำไปใส่สมองของหุ่นยนต์ ใส่ในคอมพิวเตอร์ ใส่ในระบบงาน IoT มันจะทำให้อุปกรณ์เหล่านี้สามารถเก่งได้ตามความหมายของ AI ที่กล่าวข้างต้น (แต่หุ่นยนต์ IoT คอมพิวเตอร์ ที่ไม่ได้ใส่ AI ก็มีเยอะแยะนะ )

ปัจจุบันเราอยู่ในยุคของ AI (เลยยุค Digital มาแล้ว)
AI ได้เข้ามามีบทบาทในทุกภาคส่วน จึงทำให้พลเมืองโลกจำเป็นต้องเรียนรู้และปรับตัวในการใช้งาน AI กันอย่างกว้างขวาง

ซึ่งการใช้งาน AI เป็นเรื่องที่ง่ายมากๆ ดังนั้นจะเห็นได้ว่าบุคคลทั่วไปทั้งแวดวงการศึกษาหรือแม้กระทั้งอินฟู ก็มาเป็น coach สอนการใช้งาน AI กันได้เกลื่อนบ้านเกลื่อนเมือง

แต่ปัญหาคือ การเป็นเพียงผู้ใช้อย่างเดียว นอกจากจะทำให้ประเทศเราต้องตกเป็นทาสของผู้สร้าง AI แล้วยังเป็นเหยื่อกับบริษัทผู้ฉวยโอกาสหลอกว่างานนี้เป็นงาน AI เป็น Big Data หลอกเงินไปทั้งที่งานจริงๆเป็นแค่ระดับงาน Database เอง (เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานด้านการเก็บข้อมูลมาหลายสิบปีมาแล้ว) หลายครั้งที่บังเอิญฟีด FB ขึ้นมา แล้วได้เห็นอินฟูที่ตั้งตัวว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญ AI หรือผู้สอนหลายคน(ที่ไม่ได้ศึกษา AI จริง) ถ่ายทอดองค์ความรู้ที่ผิด เช่น บอกว่าปัจจุบัน AI มาใช้แทนอาชีพทนายความแล้ว เอามาใช้แทนหมอ (มันไม่ใช่นะคุณอิฟู AI ตอนนี้ใช้แค่เป็นผู้ช่วยทนาย หรือทางการแพทย์ AI ใช้เป็นผู้ช่วยแพทย์เท่านั้นเพราะการวินิจฉัยโรคมันเกี่ยวกับความปลอดภัยของชีวิตมนุษย์)

วันนี้พึ่งเจอมาร้อนๆ เลย เป็นการจัดอบรมของระดับกระทรวงทางด้านการศึกษาของไทย (ประเด็นนี้น่าห่วงที่สุดเพราะผู้เข้ารับฟังเป็นครูที่จะนำความรู้ไปถ่ายทอดให้เด็กไทยต่ออีกไม่รู้เท่าไร) วิทยากรอธิบายความหมายและยกตัวอย่างประเภทของ AI ผิด (รู้เลยว่าเขาแค่อ่านตัวหนังสือความหมายมาแค่นั้นเลยตีความตามตัวหนังสือเพี้ยนไปจากความหมายที่แท้จริงของการสร้าง AI และการจำแนกประเภท AI) เขาบอกว่า Generative AI ที่เขาสอนใช้ในวันนี้ จัดเป็น AI ประเภท General AI (AGI) และถ้าเราให้ข้อมูลมันมากขึ้นมันจะฉลาดขึ้นเป็น Super AI (ASI)

วิทยากรก็ยังบอกอีกว่า AI มีมากมาย แต่จริงๆแล้ว AI ตามหลักการสร้าง AI ไม่ได้มีมากอะไรใช้หลักการของ ML, DL สร้าง แต่ที่ผู้ใช้รู้สึกว่า AI มีมากมายมันแค่ยีห้อหรือแบรนด์ทางการค้าของผู้ขาย AI แค่นั้น และเราคนไทยก็สามารถสร้าง AI ขึ้นมาใช้งานเองก็ได้

*** Generative AI ที่คนไทยส่วนใหญ่ใช้งานกันอยู่ในปัจจุบัน จัดเป็น AI ประเภท Narrow AI (ANI) นะจ๊ะ ไม่ใช่ General AI (AGI) และคงอีกนานกว่าผู้สร้างจะสร้าง Super AI (ASI) ขึ้นมาได้

สรุปประเภทของ AI และเปรียบเทียบให้เห็นและเข้าใจได้ชัดเจนขึ้น ดังตารางด้านล่าง

01/03/2026

📣เปิดรับสมัครแล้ว! Super AI Engineer Season 6 🤖✨
ก้าวสู่เส้นทาง AI มืออาชีพ เพิ่มทักษะ AI ขั้นสูง รายได้ดี มีงานทำ
สมัครฟรี เรียนฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย
ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน เริ่มเรียนได้ทันที ผ่าน AIAT MOOC
โอกาสของทุกคนที่อยากก้าวเข้าสู่โลก AI พัฒนาและยกระดับทักษะ (Upskill / Reskill) ด้าน AI
พร้อมต่อยอดสู่การประยุกต์ใช้ AI ในองค์กร (AI Transformation) เรียนครบตาม AI Skill Set
รับประกาศนียบัตรรับรองความรู้พื้นฐานจากระบบ AIAT MOOC
Super AI Engineer Season 6 เป็นโครงการพัฒนากำลังคนด้าน AI (AI Model Developer / AI Engineer) ที่ออกแบบให้ตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรมดิจิทัลโดยตรง บ่มเพาะทักษะเข้มข้นทั้ง Hard Skills และ Soft Skills ผ่านโจทย์จริงจากภาคเอกชนและภาครัฐ เพื่อให้คุณสามารถออกแบบ พัฒนา และประยุกต์ใช้ AI ได้จริงในงานจริง พร้อมยกระดับศักยภาพ สร้างโอกาสการจ้างงาน เพิ่มรายได้ และก้าวสู่สายงานเทคโนโลยีขั้นสูงอย่างมั่นใจ
📌คุณสมบัติผู้สมัคร
▪บุคคลทั่วไป ทุกเพศ ทุกวัย ทุกอาชีพ ที่มีความมุ่งมั่นและตั้งใจเรียนรู้ด้าน AI โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานด้าน AI มาก่อน
▪ผู้ที่สนใจพัฒนาทักษะภาคปฏิบัติ และเข้าร่วม Hackathon จากโจทย์จริง
▪นักศึกษาที่กำลังสำเร็จการศึกษาในระดับอุดมศึกษา โดยเฉพาะผู้ที่ต้องการเตรียมความพร้อมสู่การมีงานทำ
▪บุคลากรจากภาคเอกชนที่ต้องการ Upskill หรือ Reskill ด้าน AI เพื่อนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในองค์กรของตน

📝หมายเหตุ
การพิจารณาเพื่อคัดเลือกเข้าสู่ Level 2 จะเป็นไปตามเกณฑ์ที่โครงการกำหนด กรุณาศึกษารายละเอียดเพิ่มเติม
📅เปิดรับสมัครวันที่ 1 – 31 มีนาคม 2569
📍สมัครได้ทาง : https://superai.aiat.or.th/registration/
โอกาสดี ๆ แบบนี้ ปีละครั้งเท่านั้น
อย่าปล่อยให้อนาคต AI ผ่านไปโดยไม่มีคุณ
#บพค #รวพ