หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (หลักสูตรปรับปรุง เริ่มตั้งแต่ ปีการศึกษา 2566)

 

ชื่อปริญญา: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์) / วท.ม. (วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์)

รหัสหลักสูตร: 322205

ระยะเวลาการศึกษา: 2 ปี

ปีที่ออกหลักสูตร: พ.ศ.2566 (หลักสูตรปรับปรุง)

ปีที่เริ่มใช้หลักสูตร: พ.ศ.2566

 

เนื้อหาการสอน

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรการเรียนด้านคอมพิวเตอร์ที่เก่าแก่ที่สุดในประเทศไทย (ตั้งแต่พ.ศ.2514) มุ่งผลิตบุคลากรที่มีความรู้ทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ไปพัฒนาประเทศ โดยเป็นหลักสูตรต่อยอดสำหรับผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาคอมพิวเตอร์โดยตรงหรือในสาขาที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์โดยตรง เพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น ด้าน ระบบอัจฉริยะ (Intelligent Systems) ด้านระบบสารสนเทศเพื่อวิสาหกิจ (Enterprise Information Systems) ด้านข้อมูลใหญ่ (Big Data) หรือด้านอื่น ๆ

สำหรับวัตถุประสงค์ของหลักสูตร มีดังนี้

  1. เพื่อต่อยอดองค์ความรู้ และผลิตบุคลากรที่มีความรู้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และเป็นผู้มีคุณธรรม
  2. เพื่อผลิตผลงานวิจัยและสร้างองค์ความรู้ใหม่ด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
  3. เพื่อผลิตผลงานพัฒนาด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมโยงเข้าสู่อุตสาหกรรมเพื่อการพัฒนาวิชาชีพหรือเป็นไปตามความต้องการของสังคม

 

อาชีพที่สามารถประกอบได้หลังสำเร็จการศึกษา

  1. นักวิจัย นักวิชาการในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
  2. นักพัฒนาโปรแกรม
  3. นักวิเคราะห์และออกแบบระบบซอฟต์แวร์
  4. นักออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
  5. ผู้ดูแลระบบเครือข่ายและเครื่องแม่ข่าย
  6. ผู้บริหารศูนย์ข้อมูล
  7. วิศวกรระบบ
  8. ผู้จัดการโครงการเทคโนโลยีสารสนเทศ
  9. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

 

การเข้าศึกษา

  • หลักสูตรนี้เป็นแผนการเรียน ก2 คือ นิสิตต้องทำวิทยานิพนธ์ และต้องศึกษาวิชาเลือกเพิ่มเติม
  • เปิดรับสมัครนิสิตเข้าศึกษา ทั้ง ภาคปกติ (เรียนวันจันทร์ – ศุกร์) และ ภาคนอกเวลาราชการ (เรียนวันเสาร์ – อาทิตย์)
  • เปิดรับสมัครนิสิตเข้าศึกษา ทั้งภาคการศึกษาต้น และภาคการศึกษาปลาย

 

คุณสมบัติผู้สมัคร

ไม่ว่าจะเป็นภาคปกติ หรือภาคนอกเวลาราชการ ผู้สมัครต้องมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้

  1. สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ เทคโนโลยีสารสนเทศ คณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ สถิติ วิศวกรรมสาขาอื่น ๆ ที่คณะกรรมการบริหารหลักสูตรพิจารณาแล้วเห็นสมควรให้มีสิทธิสมัครเข้าศึกษาได้
  2. มีคุณสมบัติอื่น ๆ ที่เป็นไปตามประกาศที่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คณะวิศวกรรมศาสตร์ หรือ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ได้กำหนดไว้ ซึ่งบัณฑิตวิทยาลัยจะประกาศให้ทราบในปีการศึกษานั้น หรือคณะกรรมการบริหารหลักสูตรฯ พิจารณาแล้วเห็นสมควรให้มีสิทธิ์สมัครเข้าศึกษาได้
  3. ได้คะแนนการทดสอบความรู้ความสามารถทางภาษาอังกฤษ อย่างใดอย่างหนึ่ง ดังนี้
การสอบภาษาอังกฤษ คะแนนขั้นต่ำ
TOEFL 450 (PBT)
IELTS 4.0
CU-TEP 45

 

หรือได้รับการยกเว้นคะแนนภาษาอังกฤษตั้งแต่แรกเข้าและก่อนสำเร็จการศึกษาของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

หมายเหตุ

  1. คะแนนภาษาอังกฤษ ให้ดูประกาศแนบท้ายการสมัครอีกครั้ง โดยจะยึดคะแนนตามเว็บการรับสมัคร
  2. สำหรับผู้ที่ศึกษาอยู่ในภาคการศึกษาสุดท้าย จะต้องแสดงหลักฐานสำเร็จการศึกษาในวันลงทะเบียนแรกเข้า ซึ่งการรับเข้าศึกษาจะมีผลเมื่อผู้สมัครสำเร็จการศึกษาแล้ว
  3. รายละเอียดเพิ่มเติมในการเข้าศึกษาต่อ และการสมัครเข้าเรียน สามารถติดตามได้ที่เว็บไซต์ของบัณฑิตวิทยาลัย www.grad.chula.ac.th

 

ค่าเล่าเรียน

เป็นไปตามประกาศของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สามารถตรวจสอบได้โดย คลิกที่นี่

อนึ่ง สำหรับนิสิต ที่เข้าศึกษาภาคนอกเวลาราชการ ต้องชำระค่าธรรมเนียมการศึกษาที่ภาควิชา (นอกเหนือจากค่าเล่าเรียน) ในอัตรา 25,000 บาท/ภาคการศึกษา ด้วย โดยชำระเงินที่ภาควิชา

 

โครงสร้างหลักสูตร

มีจำนวนหน่วยกิตรวมตลอดหลักสูตร  36 หน่วยกิต ประกอบด้วย

  1. วิชาเรียน 24 หน่วยกิต ประกอบด้วย
    1. วิชาบังคับ 3 หน่วยกิต
    2. วิชาบังคับเลือก 9 หน่วยกิต
    3. วิชาเลือก 12 หน่วยกิต
  2. วิชาวิทยานิพนธ์ 12 หน่วยกิต

อนึ่ง นิสิตต้องเรียนรายวิชาสัมมนาทางวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ซึ่งประเมินผลเป็น S/U ไม่นับหน่วยกิต โดยรวมเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

 

รายวิชา

วิชาบังคับ

  • 2110607  วิธีวิจัยทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์   (Research Methods in Computer Science) 3(3-0-9)
  • 2110701  สัมมนาทางวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ 1 (Seminar in Computer Engineering I)  0(S/U) ประเมินผลเป็น S/U ไม่นับหน่วยกิต

 

วิชาบังคับเลือก

นิสิตต้องเลือกเรียน 3 วิชา จากวิชาดังนี้ (วิชาที่ไม่ได้เลือกในหมวดนี้ สามารถเลือกเรียนเพิ่มเติมเป็นรายวิชาเลือกได้)

  • 2110625*  สถาปัตยกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science Architecture) 3(3-0-9)
  • 2110626* โครงสร้างเครือข่ายสำหรับวิสาหกิจและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Enterprise and IoT Network Infrastructure) 3 (3-0-9)
  • 2110636   การวิเคราะห์และประเมินสมรรถนะ (Performance Analysis and Evaluation) 3(3-0-9)
  • 2110640   ความมั่นคงของสารสนเทศ (Information Security) 3(3-0-9)
  • 2110654   ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) 3(3-0-9)
  • 2110681   คอมพิวเตอร์อัลกอริทึม (Computer Algorithm) 3(3-0-9)
  • 2110682   ระบบควบคุมฝังตัวแบบทันกาล (Embedded and Real-Time Systems) 3(3-0-9)
  • 2110743   การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) 3(3-0-9)

* คือวิชาเปิดใหม่

 

วิชาเลือก

  • 2110512            คอมพิวเตอร์แอนิเมชั่น (Computer Animation) 3(3-0-9)
  • 2110514            เทคโนโลยีเซนเซอร์   (Sensor Technology) 3(2-3-7)
  • 2110515            วิทยาการหุ่นยนต์เบื้องต้น ( Introduction to Robotics)    3(3-0-9)
  • 2110521            สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์(SOFTWARE ARCHITECTURES) 3(3-0-9)
  • 2110522            ยูนิกซ์/ลีนุกซ์สำหรับองค์กร   ( UNIX/Linux for Enterprise Environment)  3(3-0-9)
  • 2110523            สถาปัตยกรรมโปรแกรมประยุกต์วิสาหกิจ   (Enterprise Application Architecture) 3(3-0-9)
  • 2110581            ชีวสารสนเทศ 1 (Bioinformatics I) 3(3-0-9)
  • 2110595            หัวข้อชั้นสูงในวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ( ADVANCED TOPICS IN COMPUTER ENGINEERING V)3.0 (3-0-6)
  • 2110625*            สถาปัตยกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science Architecture) 3(3-0-9)
  • 2110626*            โครงสร้างเครือข่ายสำหรับวิสาหกิจและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Enterprise and IoT Network Infrastructure) 3(3-0-9)
  • 2110627*            เครื่องมือสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Tools) 3(3-0-9)
  • 2110633*            นวัตกรรมและการเป็นผู้ประกอบการ (Innovation and Entrepreneurship)  3(3-0-9)
  • 2110636            การวิเคราะห์และประเมินสมรรถนะ (Performance Analysis and Evaluation)  3(3-0-9)
  • 2110637            ระบบสารสนเทศขนาดใหญ่ ( Large-Scale Information Systems) 3(3-0-9)
  • 2110638            เทคโนโลยีเชิงวัตถุ  (Object-Oriented Technology)    3(3-0-9)
  • 2110640            ความมั่นคงของสารสนเทศ   ( Information Security)   3(3-0-9)
  • 2110651            การประมวลภาพลักษณ์ดิจิทัล  (Digital Image Processing)   3(3-0-9)
  • 2110654            ปัญญาประดิษฐ์   ( Artificial Intelligence)  3(3-0-9)
  • 2110673            การจัดเก็บและการค้นคืนสารสนเทศ   (Information Storage and Retrieval)   3(3-0-9)
  • 2110678            เครือข่ายคอมพิวเตอร์เคลื่อนที่  ( Mobile Computing)  3(3-0-9)
  • 2110681            คอมพิวเตอร์อัลกอริทึม  (Computer Algorithm)  3(3-0-9)
  • 2110682            ระบบควบคุมฝังตัวแบบทันกาล (Embedded and Real-time Systems)   3(3-0-9)
  • 2110691            เอกัตศึกษาทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 1 (Individual Study 1) 3(0-0-12)
  • 2110692            เอกัตศึกษาทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 2 (Individual Study 2) 3(0-0-12)
  • 2110697           หัวข้อพิเศษทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 1 (Special Topics in Computer Science I)    3(3-0-9)
  • 2110698           หัวข้อพิเศษทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 2 (Special Topics in Computer Science II)    3(3-0-9)
  • 2110713            วิธีการหาค่าเหมาะที่สุด  (Optimization Methods)    3(3-0-9)
  • 2110714            ระบบเชิงเลข (  Digital Systems)      3(3-0-9)
  • 2110731**        ระบบกระจาย ( Distributed Systems)    3(3-0-9)
  • 2110732            การคำนวณเชิงขนาน (Parallel Computing)    3(3-0-9)
  • 2110741            ศาสตร์หุ่นยนต์   (Robotics) 3(3-0-9)
  • 2110742            การคำนวณเชิงวิวัฒน์ (Evolutionary Computation)  3(3-0-9)
  • 2110743            การเรียนรู้ของเครื่อง  (Machine Learning) 3(3-0-9)
  • 2110746            การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics)  3(3-0-9)
  • 2110747            การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม (Social Network Analysis) 3(3-0-9)
  • 2110773            การทำเหมืองข้อมูล   (Data Mining)   3(3-0-9)
  • 2110774*          นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Data-Driven Innovation 3(3-0-9)
  • 2110781**        หัวข้อพิเศษในระบบกระจาย (Special Topics in Distributed Systems)   3(3-0-9)
  • 2110792            เรื่องขั้นสูงทางปัญญาประดิษฐ์ (Advanced Topics in Artificial Intelligence)   3(3-0-9)
  • 2110795            เรื่องขั้นสูงทางเครือข่ายคอมพิวเตอร์  (Advanced Topics in Computer Network)   3(3-0-9)

หรือวิชาในหมวดวิชาเลือกอื่นๆ หรือหมวดอื่นๆ ของภาควิชา หรือวิชานอกภาควิชาที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ โดยความเห็นชอบของอาจารย์ที่ปรึกษาและกรรมการบริหารหลักสูตร

* คือวิชาเปิดใหม่

** คือวิชาที่ปรับปรุงเนื้อหา

 

วิชาวิทยานิพนธ์

  • 2110811  วิทยานิพนธ์​ (Thesis) 12 หน่วยกิต

 

แผนการศึกษา

รหัสรายวิชา ชื่อวิชา จำนวนหน่วยกิต   รหัสรายวิชา ชื่อวิชา จำนวนหน่วยกิต
             
  ภาคการศึกษาที่ 1       ภาคการศึกษาที่ 2  
2110607
RES METH CS
3
 
2110xxx
REQUIRED COURSES
6
  วิธีวิจัยทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์       วิชาบังคับเลือก  
2110xxx
REQUIRED COURSES
3
 
2110xxx
ELECTIVES
3
  วิชาบังคับเลือก       วิชาเลือก  
2110xxx
ELECTIVES
3
       
  วิชาเลือก          
 
รวม
9
   
รวม
9
  ภาคการศึกษาที่ 3       ภาคการศึกษาที่ 4  
2110701
SEMINAR COMP ENG I
1**
 
2110811
THESIS
9
  สัมมนาทางวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ 1       วิทยานิพนธ์  
2110xxx ELECTIVES 6        
  วิชาเลือก          
2110811 THESIS 3        
  วิทยานิพนธ์          
 
รวม
9
   
รวม
9
รวมจำนวนหน่วยกิตทั้งหมดตลอดหลักสูตร ไม่น้อยกว่า 36 หน่วยกิต
** วิชาต่อไปนี้ ประเมินผลเป็น S/U ไม่นับหน่วยกิต และรวมเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

 

ตัวอย่างแผนการศึกษา

1. สายนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
(Data Scientist)

2. ผู้ดูแลระบบ
(Systems / Network)

3. นักพัฒนาหุ่นยนต์
(Robotics / IoT)

วิชาบังคับเลือก

 

  • 2110625 Data Science Architecture
  • 2110654 Artificial Intelligence
  • 2110681 Computer Algorithm
วิชาบังคับเลือก

 

  • 2110625 Data Science Architecture
  • 2110626 Enterprise and IoT Network Infrastructure
  • 2110636 Performance Analysis and Evaluation
  • 2110640 Information Security
วิชาบังคับเลือก

 

  • 2110654 Artificial Intelligence
  • 2110681 Computer Algorithm
  • 2110682 Embedded and Real-Time Systems
วิชาเลือก

 

  • 2110627 Big Data Tools
  • 2110743 Machine Learning
  • 2110746 Big Data Analytics
  • 2110747 Social Network Analysis
วิชาเลือก

 

  • 2110522 UNIX/Linux for Enterprise Environment
  • 2110678 Mobile Computing
  • 2110731 Distributed Systems
  • 2110732 Parallel Computing

 

วิชาเลือก

 

  • 2110514 Sensor Technology
  • 2110713 Optimization Methods
  • 2110741 Robotics
  • 2110742 Evolutionary Computation

 

 


  • ***** หมายเหตุ หากลงวิชาวิทยานิพนธ์ครบหน่วยกิตตามหลักสูตรแล้วแต่ยังไม่สามารถจบการศึกษา นิสิตต้องลงทะเบียนวิชา 2110811 วิทยานิพนธ์
    จำนวน 0 หน่วยกิต ต่อไปในทุกภาคการศึกษาจนกว่าจะจบการศึกษา

  • ******เงื่อนไขการสำเร็จการศึกษา
    นิสิตจะต้องเผยแพร่บทความทางวิชาการตามประกาศของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย อย่างน้อย 1 บทความ