🎓 แชร์ประสบการณ์ เรียนวิศวะคอม ป.โท จุฬาฯ (ตอนจบ)

สวัสดีครับ หลังจากห่างหายจากตอนที่แล้วมานานมากกกกกกก ตอนนี้กลับมาแชร์ประสบการณ์การเรียนวิศวะคอม ป.โท ปี 2 กันแล้วนะครับ วันนี้ถือโอกาสประกาศว่า blog ของผมจะย้ายจาก medium มาลงที่ alkornithm blog นี้นะครับผม ส่วนใครยังไม่อ่านตอนที่แล้ว ก็สามารถอ่านจากเว็บนี้ได้เลยนะครับ

❓ ปี 2 ลงวิชาอะไรบ้าง

เทอม 1 จะลงทั้งหมด 4 ตัว แต่เทอม 2 จะลงแค่วิทยานิพนธ์ตัวเดียว

• Digital Image Processing - การประมวลภาพดิจิทัล เรียนเกี่ยวกับเทคนิคการใช้เทคนิคภาพต่าง ๆ เพื่อใช้งานต่อในด้าน เช่น นำภาพไปผ่าน Fourier Transform แปลงเป็นสัญญาณเพื่อนำไปจำแนกภาพต่อไป กระบวนการบีบอัดรูปภาพ JPEG การรู้จำวัตถุด้วยโมเดลต่าง ๆ เช่น YOLO, Fast R-CNN เป็นต้น
  
  วิชานี้มีโปรเจควิชาคือใช้เทคนิค Image ในการตรวจจับตำแหน่งการเดินของตัวหมากในกระดานหมากรุกฝรั่งว่าแต่ละตัวเดินจากช่องใดไปช่องใด

• Data Driven Innovation - นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เรียนเกี่ยวกับการนำข้อมูลมาหาประเด็น หรือ insight ที่น่าสนใจ แล้วดึง insight นั้นมาออกแบบเป็นนวัตกรรมที่ช่วยแก้ปัญหา เช่น มีข้อมูลอุบัติเหตุทางถนน แบ่งตามยานพาหนะและคู่กรณี พบว่า ส่วนใหญ่อุบัติเหตุที่เกิดขึ้นไม่มีคู่กรณี เกิดจากผู้ขับขี่เอง ก็จะนำไปสู่การออกแบบนวัตกรรมต่อไปว่าถ้าเป็นที่ผู้ขับขี่ จะมีเครื่องมือในการระวัง หรือเตรียมความพร้อมของผู้ขับขี่ก่อนขับขี่ยานพาหนะอย่างไร

• Seminar in Computer Engineering I | สัมมนาสำหรับวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิชานี้เป็นเหมือนการเข้าสัมมนา หรือเข้าห้องแลปของอาจารย์ที่ปรึกษา แล้วก็ลงเวลาในการเข้าแลป ประมาณอัพเดตความก้าวหน้าวิทยานิพนธ์ไปในตัว
• Thesis | วิทยานิพนธ์ ตัวนี้คือบอสหลักแล้ว เราจะเริ่มทำวิจัยตั้งแต่เทอมนี้เป็นต้นไป ตั้งแต่หาหัวข้อ หางานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ขั้นตอนการทำวิจัย และก็อัพเดตกับอาจารย์ทุกสัปดาห์หรือ 2 สัปดาห์ ส่วนขั้นตอนการทำละเอียดขออนุญาตไปเล่าตอนหน้านะครับ 😄

❓ ปี 2 เทอม 1 ยากมั้ย ?

ยากตรงเริ่มทำวิทยานิพนธ์นี่แหละ เพราะเป็นสิ่งที่ไม่เคยทำมาก่อน แถมมีความกดดันสูงมาก เพราะต้องอัพเดตอาจารย์บ่อย ๆ ถ้าไม่มีอะไรคืบหน้า ก็จะโดนดุมาได้อย่างง่ายดาย หลาย ๆ อย่างก็ได้ผลลัพธ์ไม่ตรงกับสมมติฐานการวิจัย ก็จะทำให้รู้สึกท้อได้ อีกทั้งต้องแบ่งเวลาเรียนวิชาที่เหลือและทำงานวันธรรมดา ทำให้ความกดดันยกกำลัง 2 เลยทีเดียว

พอถึงวันเกรดออก ทำให้ใจชื้นขึ้นมา เพราะความพยายามและกำลังใจจากทุกฝ่าย ทำให้รักษาเกรด A ได้อีกครั้ง

❓ทำวิทยานิพนธ์กว่าจะจบยากมั้ย ?

ยากมากกกกกก ถ้าเราไม่มีความรู้ที่เราทำวิจัย และก็การนำเสนองานวิจัยให้มีความเชื่อมโยง เพราะประสบการณ์ของตัวเองคือ มีผลการทดลองหลายอย่าง มีขั้นตอนการทำวิจัยก็จริง แต่ยังไม่สามารถนำมาเชื่อมโยงได้ว่าผลกาารทดลองนำไปสู่เป้าหมาย หรือผลการทดลองต่อไปอย่างไร อีกทั้งผลการทดลองที่ไม่ตรงกับสมมติฐาน ก็ต้องอธิบายเหตุผลที่เกิดผลแบบนี้

อาจารย์บอกว่า ผลการทดลองที่ล้มเหลวหรือไม่ตรงกับสมมติฐาน ไม่ใช่เรื่องแปลก ถือว่าเป็นองค์ความรู้ใหม่ได้ แต่ต้องมีเหตุผลรองรับด้วย ดังนั้นถ้าถามความยากของการทำวิทยานิพนธ์หลัก ๆ ก็คือการหาเหตุผลของผลการทดลอง โดยห้ามคิดเองเออเอง ต้องใช้งานวิจัยที่มีอยู่แล้ว หรือความรู้ที่เราเรียนมาในการตอบโต้ให้ได้

❓เห็นว่าต้องมีการนำเสนอเวทีวิชาการใช่มั้ย

ใช่เลย การจบปริญญาโทได้ นอกจากต้องทำวิทยานิพนธ์แล้ว ยังต้องทำ paper วิจัยในการตีพิมพ์ผลงานวิชาการด้วย ซึ่งเราได้ตีพิมพ์ในฐานข้อมูล IEEE

สามารถไปอ่าน paper ของผมได้ที่ https://ieeexplore.ieee.org/document/11101023

สามารถไปดู video นำเสนอผลงานในเวทีวิชาการได้ที่
https://youtu.be/7_iHEzCSiiA?si=P4pkbi1Hm--29u94

❓ข้ามมาตอนเรียนจบ

ตอนนี้เรียนจบแล้วนะครับ รอลงทะเบียนพระราชทานปริญญาบัตร ขอขอบคุณนักอ่านทุกท่านนะครับที่อ่านจนจบ ส่วนการทำวิทยานิพนธ์ จะไปเล่าในตอนหน้านะครับ (ย้ำอีกครั้ง !)

❓ได้อะไรจากการเรียนปริญญาโท

ได้ทักษะ ความรู้เยอะมาก ทั้งด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ กระบวนการทำวิจัยอย่างมีหลักการ ได้เพื่อน ๆ ที่มากประสบการณ์ในการแชร์มุมมอง ช่วยกันเรียนจนสามารถผลักดันจนจบการศึกษาได้ และก็ทำให้เราเป็นคนมีเหตุมีผลมากขึ้น ทำอะไรต้องมีที่มา มีเหตุผลรองรับ ไม่ใช้อุปโลกน์มานั่นเอง

❓อยากฝากคนที่อยากจะเรียนปริญญาโทมั้ย

ต้องตอบคำถามตัวเองว่าอยากเรียนเพราะอะไร เพราะความรู้ที่ลึกซึ้งขึ้น อยากเปลี่ยนสายงาน อยากเป็นอาจารย์มหาวิทยาลัย ต้องตอบให้ชัด เพราะเราจะต้องอยู่กับมันเป็นเวลานาน และต้องมีร่างกายและใจที่เข้มแข็ง เพราะจะต้องโดนความกดดัน ความไม่ดั่งใจในการเรียนและทำวิจัยจนนำไปสู่ความเครียด แล้วก็มีโอกาสเป็ยซึมเศร้าได้ ดังนั้นต้องมีความมั่นใจและหัวใจที่รักกับสายวิชาที่เราเลือกนะครับ ขอเป็นกำลังใจให้ทุกคนครับผม เจอกันตอนหน้ากับวิทยานิพนธ์เรื่อง "การจำแนกมะม่วงหวานและไม่หวานโดยใช้ภาพถ่ายร่วมกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก"