ระบบติดตามและประเมินผลโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

กระบวนการอบรมถูกออกแบบมาให้ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานทางเทคนิค (AI/ML) ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในเชิงนวัตกรรม โดยแบ่งออกเป็นขั้นตอนหลักดังนี้:     - การปูพื้นฐานทฤษฎี: เริ่มต้นด้วยการบรรยายให้ความรู้ด้านเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น Neural Network, Machine Learning, Deep Learning และแนวคิดการสร้างนวัตกรรม (Innovative Thinking)     - การฝึกปฏิบัติการทางเทคนิค (Day 1): เน้นการลงมือทำจริงในวงจรการพัฒนาโมเดล AI ได้แก่     - การสอนโมเดล (Train the model)     - การนำโมเดลไปใช้งานจริง (Deploy model)     - การวัดประสิทธิภาพ (Evaluation)     - การพัฒนานวัตกรรม (Day 2): เน้นการนำเทคโนโลยีมาออกแบบเป็นชิ้นงานผ่านกระบวนการพัฒนาและออกแบบนวัตกรรม     - การนำเสนอ (Final Phase): การระดมสมองและนำเสนอแนวคิดนวัตกรรมต่อกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ

ผลผลิตที่ได้ (Output) คือสิ่งที่เกิดขึ้นทันทีหลังจบการอบรม:     - โมเดลต้นแบบ (Machine Learning Model): ที่ผ่านการฝึกฝน ทดสอบ และพร้อมสำหรับการปรับใช้งาน (Deploy)     - ร่างโครงการนวัตกรรม: แนวคิดหรือโมเดลธุรกิจนวัตกรรมที่ผ่านการระดมสมองและออกแบบตามกระบวนการ     - แผนการวัดผล: เกณฑ์การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่สร้างขึ้น

ผลลัพธ์ที่ได้รับ (Outcome) คือผลประโยชน์หรือความสามารถที่ผู้เข้าอบรมได้รับ:     - ทักษะการเป็นนักพัฒนาระบบ AI: ผู้เข้าร่วมสามารถเข้าใจและลงมือสร้างโมเดลเรียนรู้ของเครื่องได้ครบวงจร (End-to-End)     - ทักษะการคิดเชิงนวัตกรรม: ความสามารถในการเชื่อมโยงเทคโนโลยี AI เข้ากับปัญหาจริงเพื่อสร้างทางออกใหม่ๆ (Innovative Solutions)     - เครือข่ายความร่วมมือ: การได้ทำงานร่วมกับวิทยากรผู้เชี่ยวชาญและทีมที่ปรึกษา (Mentor) ในแต่ละกลุ่มย่อย