ป.โท วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (CS)

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