คณะวิทยาศาสตร์ ได้จัดการอบรมเชิงปฏิบัติการ “AI-Powered Scientific Data Analytics” สำหรับอาจารย์และนักวิทยาศาสตร์ เมื่อวันที่ 12 กันยายน 2568 ณ ห้อง SC4205(B) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อยกระดับสมรรถนะอาจารย์ ในเตรียมพร้อมความรู้พื้นฐาน Data Literacy, Python for Data/AI และ MATLAB และเครื่องมือสมัยใหม่ เพื่อสนับสนุนการวิจัยและการเรียนการสอน
การอบรมในครั้งนี้ได้รับเกียรติจาก
เป็นวิทยากรผู้บรรยายและถ่ายทอดความรู้
การอบรมประกอบด้วยหัวข้อสำคัญ ได้แก่
Foundations: ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับประเภทข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และการจัดการข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
Data Preprocessing: กระบวนการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล เช่น การจัดการ Missing Values, Normalization, Encoding และการประมวลผลข้อความ
Statistics: การประยุกต์ใช้สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานสำหรับงานวิจัย เช่น t-test, Chi-square, ANOVA
Exploratory Data Analysis (EDA) & Visualization: เทคนิคการสำรวจข้อมูลและการนำเสนอด้วยกราฟรูปแบบต่าง ๆ เพื่อสร้างสมมติฐานและแนวทางการสร้างโมเดล
Machine Learning Basics: การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายสำหรับข้อมูลตารางและข้อความ เช่น Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, และ XGBoost รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพด้วยตัวชี้วัด Accuracy, Precision, Recall, F1 และ AUC-ROC
Hands-on Workshop: การสาธิตและฝึกปฏิบัติการใช้ MATLAB ในการประมวลผลข้อมูล การทำ Visualization และการสร้างโมเดลเบื้องต้น
การอบรมสิ้นสุดด้วยการสรุปประเด็นสำคัญและการแลกเปลี่ยนความคิดเห็น เพื่อเชื่อมโยงองค์ความรู้สู่การประยุกต์ใช้จริงทั้งในงานวิจัยและการเรียนการสอน ซึ่งคาดว่าจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาศักยภาพด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ของคณาจารย์และนักวิทยาศาสตร์ในอนาคต