# data[].attributes.body
*ปีการศึกษา 2023/2

*วิชานี้เป็นวิชาเลือกได้ตามหลักสูตร 2566

ลักษณะการเรียน:วิชานี้จะเรียนสองวัน จันทร์บ่ายกับอังคารเช้า อาจารย์ที่สอนเนื้อหาหลักอยู่ต่างประเทศ จะมีหนึ่งวันเรียนคลิปกับอีกวันเรียนกับอาจารย์ผ่านซูม จะสลับวันกันแบบละครึ่งเทอม ถ้าใครไม่สะดวกเข้าซูมเวลานั้น ๆ สามารถไปคุยตกลงกับอาจารย์ได้ ก็จะเป็นการทำงานส่งแทน สามารถเลือกรูปแบบการประเมินผลได้ เกรดA-F, S/U หรือ V/W ในแต่ละสัปดาห์ก็จะมีคลิปเนื้อหาที่อาจารย์สอน ให้ดูประกอบกับอ่านหนังสือที่อาจารย์มอบหมายเป็นบท ๆ ไป แล้วไปทำการบ้านหรือควิซส่งก่อนเข้าคาบซูม ในคาบซูมก็จะเน้นทำกิจกรรม แบบฝึกหัดเพิ่มเติม ทบทวนความเข้าใจ ถาม-ตอบกับอาจารย์ ในเทอมนี้มีกิจกรรมนอกสถานที่ ไปล่องเรือย้อนรอยชุมชนโปรตุเกสในกรุงเทพฯ ด้วย ก็จะได้ไปเห็นตัวอย่างการใช้ภาษาละติน โปรตุเกส และฝรั่งเศสในพื้นที่กรุงเทพฯ

การเก็บคะแนน:

1. มีแบบฝึกหัดการบ้าน ควิซให้ทำทุกสัปดาห์ 50%

2. Module assessments 2 ชิ้น 25%

3. Presentation 10%

4. Participation (เข้าซูม ตอบอาจารย์ตลอดก็น่าจะเต็ม) 15%

5. มี Midterm ด้วยไม่แน่ใจรวมในไหน

A:85+

เนื้อหา: คาบแรกอาจารย์จะมาเกริ่นนำเกี่ยวกับภาษากลุ่มโรมานซ์คร่าว ๆ จากนั้นครึ่งเทอมแรกเรียนเกี่ยวกับเรื่องระบบเสียงกับการเปลี่ยนแปลงของเสียงจากภาษาละตินสู่ภาษาฝรั่งเศส สเปน อิตาเลียน จะเน้นสามภาษานี้เป็นหลัก แต่ก็จะมีพูดถึงภาษาอื่น ๆ บ้าง ข้อสอบมิดเทอมจะเป็นการเก็บข้อมูลภาษาจากผู้พูดภาษาที่อาจารย์เชิญมา เทอมนี้เป็นอาจารย์ Fabrizio จากสาขาภาษาอิตาเลียนมาเป็นผู้พูดภาษา Sicilian แล้วให้นำข้อมูลที่ได้มาไปวิเคราะห์ตอบคำถาม ครึ่งเทอมหลังจะเรียน Morphology รวมถึงแปลภาษาละตินเป็นอังกฤษและอังกฤษเป็นละตินด้วย ท้ายเทอมจะมีงานกลุ่ม 2-3 คนนำเสนอภาษากลุ่มโรมานซ์ที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จัก

ความรู้สึกหลังเรียน: ถ้ารู้ภาษากลุ่มโรมานซ์จะมีประโยชน์ช่วยในการเรียนของเรา แต่ถ้าไม่รู้ก็เรียนได้ สำหรับคนชอบภาษากลุ่มนี้น่าจะชอบวิชานี้ และทำให้เห็นยิ่งขึ้นว่ามันมีลักษณะอะไรร่วมกัน ผ่านการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างทั้งภายในกลุ่ม รวมถึงกับภาษานอกกลุ่มด้วย สามารถถามอาจารย์ได้เลยเกี่ยวกับเรื่องเนื้อหาถ้าไม่เข้าใจ อาจารย์พร้อมตอบมาก ๆ ควรอ่านหนังสือกับดูคลิปก่อนเข้าคาบมาทำกิจกรรม ถ้ายังไม่เข้าใจก็ถามอาจารย์เลย ไม่งั้นจะลำบากตอนทำ Module assessments บางทีเนื้อหาในหนังสือก็ไม่ถูกต้อง 100% เน้นตามที่อาจารย์สอนดีกว่า อีกทั้งการบ้านที่เป็นแบบฝึกหัดท้ายบทจากหนังสือไม่มีเฉลยและบางบทแอบยาก อาจทำให้เกิดอาการท้อได้ ในช่วงแรก ๆ ดังนั้นต้องวางแผนการทำงานหรือการบ้านให้ดี เพราะไม่สามารถทำแค่แป๊บเดียวละส่งได้ (ก็ทำได้ถ้าไม่สนคะแนน) อาจารย์สามท่านใจดีและพร้อมตอบคำถามนิสิตมาก ๆ สงสัยอะไรถามได้เลย

by Rq04

# data[].attributes.body
ปี2566/2 ป.โท

อันนี้ออกตัวก่อนเลยว่าเราลงเป็น v/w เพราะกลัวหนัก ก็เลยอาจจะไม่ได้ตั้งใจเรียนมากทุกคาบ😅 และรายละเอียดงานบางอันก็ไม่รู้เหมือนกัน

ภาษาศาสตร์สังคมก็คือเป็นวิชาที่ส่วนตัวมองว่าทฤษฎีแน่นแบบจุกมาก เรียกได้ว่ารู้ลึกรู้จริงสุดๆ โดยก็จะเริ่มตั้งแต่เรื่องการแปรระดับบุคคล สังคม ไปจนถึงทัศนคติ และก็นโยบายทางด้านภาษาของประเทศ ถ้าใครสนใจภาษาในแง่ที่เกี่ยวข้องกับสังคมด้วยแล้วก็เป็นอะไรที่แนะนำมากจริงๆ เพราะเราจะได้เห็นทุกมุมมองของสังคมต่อตัวภาษาเลย

หลักๆอาจารย์จะเน้นสอนทฤษฎีมาก่อนแล้วค่อยเอางานเปเป้อมาให้ดูอีกทีว่าพอเอามาจับกับสังคมจริงๆแล้วมันได้ผลวิเคราะห์ออกมาเป็นยังไง

ทีนี้มาที่งาน คือแม้จะลงเป็นv/wแต่จารก็อยากให้เราได้มีส่วนร่วมในคลาสด้วย ก็เลยจะมีงานบางอันที่เราก็ต้องทำ A 85

กลางภาค 30

ปลายภาค 30

โครงงาน 20

นำเสนอบทความ (อันนี้คือที่เราต้องทำ เป็นการให้หาบทความเกี่ยวกับภาษาศาสตร์สังคมมาแล้วเอามาเล่าให้เพื่อนฟัง) 20 มีสองครั้ง

by โฟกัส04

# data[].attributes.body
ปี2566/2 วิชาป.โท

บอกเลยว่าเป็นวิชาตัวต่อจาก mean lang ถ้าใครชอบสายความหมายก็แนะนำมากๆ เพราะแม้จะเป็นตัวปอโทแต่ว่าเนื้อหาที่เรียนก็แทบจะไม่ได้ต่างจากmean lang มาก เรียกได้ว่าครึ่งต่อครึ่งเลย ดังนั้นมันก็จะไม่ได้หนักเรามากเท่าไหร่ เพราะเหมือนเราได้เรียนไปแล้วรอบนึง อันนี้ก็คือมาทวน ทีนี้เนื้อหามันจะแบ่งเป็นสองช่วงครึ่งแรกครึ่งหลังตามมิดเทอมไฟนอล

ครึ่งแรกจะเป็นพวก set สะเยอะเรียกได้ว่าต่อยอดจากที่เราเรียนมาแล้ว แต่จะเป็นการนำสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์มาใช้ในการอธิบายความหมายของคำ รวมทั้งเรื่องของ logic (และ หรือ ก็ต่อเมื่อ) มาใช้ในการดูจริงเท็จของการอ้างเหตุผลจริงๆ ครึ่งนี้จะใหม่มากเพราะค่อนข้างเขียนสัญลักษณ์และก็ต้องพอรู้ระบบมาก แต่ถ้าใครที่ถนัดเรื่องset logic อยู่แล้วก็อาจจะไม่ได้รู้สึกว่ายากมาก

ครึ่งหลักจะคล้ายกับmean langมากอาจจะมีเพิ่มเรื่องของ ambiguity vagueness เข้ามา แต่ก็จะมีเรื่อง metaphor implicature entailment ด้วย ก็อันนี้ถ้าผ่านmean langมาได้ก็น่าจะไม่ยากมาก

ตัดเกรดแบบอิงเกณฑ์ A 85 ตามปกติ แต่วิชานี้ดีอย่างคือคะแนนเก็บเยอะมาก

การบ้านquizzเล็กๆ 45

participation 10

mid term 20

fianl 25

by โฟกัส04

# data[].attributes.body
ปี 2566/1 วิชาป.โทของบัญชี (เรียนวันศุกร์ 13:00-16:00)

อาจารย์ที่สอนคือคนเดียวกับ guest ที่สอนเรื่อง data visualization วิชา Tools digit human ในเอกเรา

เนื้อหา

ปูพื้นทฤษฎี data visualization ทุกอย่าง ตั้งแต่ perception, visual variables, univariate, bivariate, multivariate data visualization, spatial data ไปยัน visual analytics วีคสุดท้ายจะลึกมาก ไปถึง visual abstraction หรือ information theory เลย แต่ถ้าไม่เข้าใจขนาดนั้นไม่เป็นไรนะ เหมือนอาจารย์อยากเมนชั่นเฉย ๆ 55555555

มีวีคนึงที่อธิบาย visualization pipeline + มี resource เรื่อง data preparation ซึ่งตรงนี้ดีมากสำหรับคนสนใจสาย data เพราะ visualization มันก็เหมือนเป็นขั้นสุดท้ายของ analysis แล้ว เราเลยต้องเข้าใจพวกขั้นตอนแรกให้หมดก่อน

สอน d3.js + altair ก็คือได้เขียนทั้ง html, css, javascript, python

สอนถึงการใช้สี คู่สีที่ color-blind friendly และหลักเกณฑ์ที่ดีในการประกอบเป็น visualization

วิธีเรียนเป็น lecture-based ล้วน นั่งฟังอาจารย์วนไปปป แต่อาจารย์สอนดีมากๆ แบบมากที่สุด🥹

อาจารย์จะเอา visualization จากในเน็ตหรือเพจต่าง ๆ เนี่ยแหละมาวิจารณ์ based on ทฤษฎี ว่าอันไหนอันไหนดี/ไม่ดี ทำไมดี/ไม่ดี เรามีหลักเกณฑ์ยังไงในการตัดสิน (mostly จะเป็น visualization จากหน่วยงานรัฐ5555555)

ที่ชอบที่สุดคืออาจารย์จะเอา research มาเป็นตัวอย่างเยอะมาก บางทีสไลด์ 70 หน้า เป็น research ไปแล้ว 70 เปเป้อ5555555 มันจะได้เห็นทั้งแนวคิด, การมองโลก, การเมือง, hidden agenda ในการใช้ visualization เพื่อผลประโยชน์บางอย่าง, จนเรื่องการมี empathy ต่อทั้งคนออกแบบ/คนได้รับสารจาก visualization, ได้เห็นการ apply visualization ในทุกวงการ ตั้งแต่ business ไปยันวงการแพทย์ แม้แต่เอาไปเกี่ยวกับภาษาศาสตร์ยังมีเลย

อาจารย์มีขอ tableau สำหรับนักศึกษามาให้ใช้ แต่ไม่ได้สอนนะ อจบอกว่าถึงเวลาทำงานต้องไปเรียนรู้ tools เฉพาะของแต่ละบริษัทอยู่ดี ถ้าอยากใช้ต้องลองเรียนเอง

คะแนน

20% assignment - ช่วงต้นๆเทอมจะมีการบ้านทุกวีค เช่น ให้เขียนโค้ด d3.js หรือ altair เพื่อ visualize ข้อมูลเหรียญทอง sea game แสดงให้ว่าการเป็นเจ้าภาพสัมพันธ์กับจำนวนเหรียญที่ได้มั้ย

40% final project - เป็นโปรเจคใหญ่มากกก ตอนไปปรึกษาอาจารย์บอกว่าสำหรับเราที่เป็นป.ตรี อยากให้ทำ project นี้แล้วมีบริษัทรับเข้าทำงานเลยไรงี้ เพราะฉะนั้นงานจะใหญ่สุด ๆ ใช้พลังและความรู้ทุกวิชาที่เรียนมา5555555 ใหญ่กว่าโปรเจคพี่โต+ nlp3 ของพี่เต้55555555

หลัก ๆ คือให้สร้าง visualization ที่แสดงให้เห็นถึง insight ของ data ที่เราได้มา ปีเราได้ data ของ Netflix อาจารย์บอกว่าให้จำลองว่าเราจะ visualize ข้อมูลเพื่อเอาไปเสนอ strategy ให้ ceo Netflix ดู ต้องทำทุก process ที่เรียนมา ตั้งแต่ clean ยัน validate

งานเราใช้ทั้ง altair, tableau, html, css

20% midterm, 20% final - เขียนล้วน มีประมาณ 4-5 ข้อ และแต่ละข้อมีข้อย่อย 2 ข้อ รวมๆ แล้วประมาณ 10 ข้อ อาจารย์ให้โจทย์มาออกแบบหรือแก้ไข visualization สด ๆ ในห้องเลย เราต้องเอาทฤษฎีมา support visualization ที่เราวาดไปด้วย บางข้อคิดเลขเยอะ+ยากมาก😭 เพราะต้องออกแบบ visualization สิบกว่าอันภายในสองชั่วโมง

อาจารย์เขียนไว้เลยว่าคำตอบต้องกระชับ ถ้าตอบถูกเหมือนกับเพื่อน แต่ของเพื่อนสั้นกว่า/กระชับกว่า เพื่อนได้คะแนนมากกว่า

ขอโน้ตว่าอาจารย์เคร่ง อ่านโจทย์ดี ๆ ทั้งข้อสอบ, assignment, รวมถึง project

โดยรวมตัดคะแนนอิงกลุ่ม คนในคลาสมีสัก 20 คน เป็นพี่ป.โทบัญชีหมดเลย อาจารย์เหมือนจะโหดแต่จริง ๆ ให้คะแนนใจดี งานต่าง ๆ แค่ทำให้เขาเห็นถึงความตั้งใจของเราก็คือโอเคละะะ นี่ก็ได้ A มา ถึงแม้จะเกือบตุย🥹

เป็นวิชาที่เหนื่อยมาก แต่ส่วนตัวคิดว่าได้ความรู้ติดตัวเยอะมากด้วย แบบมากที่สุดแล้วจากที่เรียนวิชาสาย data มา + ไปหาเรียน data visualization ข้างนอกก็ไม่ได้แบบนี้ เพราะอาจารย์คือเบอร์หนึ่งในอาเซียน (แบบ literally) ด้านนี้จริง ๆ

*แต่พยายามลงเทอมที่ว่าง จะได้ไม่ซัพเฟอร์มาก5555555555

by โมจิ04 😽

# data[].attributes.body
ปี 2565/2

การออกแบบและพัฒนาเว็บในงานสารสนเทศ เขียนใส่มางั้นๆ ตอนนี้มันหายจากสารระบบหลักสูตรไปแล้ว บ๊ายบ่าย ไปซ๊าก

by anonymous

# data[].attributes.body
ปี 2566/1 วิชาป.โท

เหมือนมีอีกตัวนึงที่เหมือนกันคือ NLU แต่เน้น practical กว่า ส่วนตัวนี้เน้น research รึเปล่านะ ไม่แน่ใจ ใครก็ได้มาช่วย clarify ที TT

ชิวกว่า NLP II เยอะมากๆๆ คนเรียนน้อย เรียนห้องเล็ก พตเขียนกระดาน5555

ช่วงแรก lecture

คอนเซปที่เหลือคอมลิง แล้วก็ทวนๆ พวก Transformer model, LLM ไรต่างๆ ได้เจอโมเดลที่ specific มากขึ้น ลอง fine-tuning ต่อจากโมเดลคนอื่นแล้วมาพรีรายงานผล อ่าน NLP research paper มาตอบคำถาม มีการใช้ Langchain ที่เพิ่งมาใหม่ ลองทำ LLM application ใน streamlit มาพรี -> คนที่เรียน NLP I เทอมนี้น่าจะเรียนแล้ว แต่อันนี้จะลองให้ทำ chain อีกชั้น ก็แค่เพิ่มไปนิดหน่อย5555 แล้วก็จะมีวิทยากรมาให้ความรู้ จาก vistec นู้นนี่

ช่วงหลัง project

ไม่มีเรียนละ ไปอัพเดทโปรเจค only ก็คือทำโปรเจคเกี่ยวกับหัวข้อที่เรียน เช่น LLM, text representation, Question answering ไรงี้ ต้องทำออกมาเป็น research paper เลย มี literature review, experiment protocol, final report

คหสต

มีปยดี ได้ลองอ่าน research paper เกี่ยวกับ NLP มีวิทยากรมาให้ความรู้ ก็พอให้เห็นภาพว่าตอนนี้วงการ NLP ไปถึงไหนแล้ว เขาทำไรกันบ้าง ได้เห็น practical use ด้วยนิดนึงว่าสุดท้ายแล้วตอนทำงานบางทีก็อาจใช้แค่ maxent, fine-tuning จากโมเดลคนอื่น ไม่ต้องมาทำอะไรเยอะๆ อย่าง cnn, rnn, n-gram language model นู้นนี่ที่ทำในคอมลิง TwT

by นป04

# data[].attributes.body
ปี 2565/2

รีวิวเนื้อหาละเอียดไปดูแอคนี้ 5555555

รวมๆ คือเรียนเครื่องมือที่จะเอามาใช้กับงานด้านมนุษยศาสตร์ นิยามคำว่าเครื่องมือไม่ใช่แค่โปรแกรม อาจเป็นอย่างอื่นเช่น เว็บไซต์ archive ไรงี้ ได้เจออาจารย์ภาคบรรณารักษ์เยอะมาก เรียนแล้วก็เห็นภาพรวมว่าตอนนี้เขาใช้ไรกันทำงานอะไรคร่าวๆ ไม่ได้ว้าวเท่าไหร่ TwT แต่ชิวๆๆ ดี เรียนกับจารทิพยาน่ารักมาก คนเรียนน้อยมากด้วย การบ้านเยอะอยู่ แต่ผมชอบแถเลยพอได้5555 มีจารบัญชีมาพูดเรื่อง data visualization คาบนึงส่วนตัวสนุกอันนี้ 555545

by นป04

# data[].attributes.body
ปี 2566/2 วิชาป.เอก?ของภาควิศวคอม

เหมือนเป็นวิชาเลือกของป.โทวิทย์คอมด้วยมั้ง

เนื้อหา

spark เครื่องมือสำหรับประมวลผลข้อมูลเยอะๆ ได้

search&index คล้ายที่เรียนในคอมลิง แต่จะลงรายละเอียดตรง algorithm สำหรับ minimize พื้นที่เพื่อการประมวลผลข้อมูลบิ๊กๆ ได่เร็วขึ้นด้วย เช่น min-hashing, locality-sensitive hashing (lsh) ในงานค้นหา doc ที่คล้ายกับ query

recommender system: Content-based systems & collaborative filtering approach ลง algorithm เลยว่าคิดยังไงบ้าง

อื่นๆ สำหรับครึ่งเทอมหลัง ที่ยังไม่ได้เรียนเพราะถอนไปแล้ว555 regression, classification, clustering, PCA

ภาพรวม

เหมือนเป็นวิชาเลือกของป.เอก ป.โท ไรงี้มั้งมั้ย เลย ไม่ค่อยซีเรียสมาก เรียนเสริมเอาความรู้ มีอัดคลิปทุกครั้งลงยูทูป (เลยไป self-study ในยูทูปดีกว่า ไม่อยากสอบ) และมีซูม ไม่ต้องมาเรียนก็ได้

สอบ 70 แบ่งไฟนอลมิดเทอม assignment 30 ไม่ยาก (NLP คอมลิงยากกว่า) แต่เยอะและใช้เวลาอยุ่

ถอนไปแล้ว ยังไม่ได้สอบ ใครสอบแล้วมารีวิวด้วย 55455555

by นป04

# data[].attributes.headline
เปิดพื้นที่ให้เพื่อนๆ 

# data[].attributes.body
เปิดพื้นที่ให้เพื่อนๆ แลงเทคทุกคนสามารถมาเขียนรีวิววิชาเลือก หรือวิชาเสรี ที่น่าจะเหมาะกับเด็กแลงเทคของเรา เพื่อเป็นประโยชน์ให้กับเพื่อนรุ่นต่อไป!

ถ้าอยากรีวิววิชาไหนแต่มีคนรีวิวไปแล้วก็เขียนรีวิวเพิ่มใต้คอมเมนต์ได้เลยนะ

#การลงเรียนมีความเสี่ยง ผู้ลงเรียนควรศึกษาข้อมูลให้รอบคอบก่อนตัดสินใจลงเรียน

หากจะเก็บเป็นวิชาเลือกแลงเทค อย่าลืมถามอาจารย์ที่ปรึกษาและอาจารย์ประจำวิชานั้นๆ ด้วยนะ ว่าเรียนเก็บหน่วยกิตได้หรือไม่

# data[].attributes.body
ปี 2566/1 วิชาเลือกของภาควิศวะคอม

- ด้านเนื้อหา มีปยนะ สำหรับการทำงาน data sci ต่อไป เพราะมีสอน data preprocessing ว่าต้องทำอะไรกับ data ประเภทต่างๆ nominal numeric ไรงี้ก่อนเทรนโมเดล สอนวิธีคิด/คำนวณ algorithm ว่ามันคิดยังไง เหมือนเรียนคอมลิงก็มีพวกทำ z-score, min-max normalization แต่ไม่ได้ลงลึก พอเรียนอันนี้เลยรู้ว่ามันมีไว้เพื่ออะไร นอกจากนั้นก็เป็นการนำไปใช้ปยเช่น association, clustering, classification => เน้นสอนทฤษฎี เลยสอบ 40% มี lab ลงโค้ดแค่ครั้งเดียว แล้วก็ code assignment 60% เลย เทรนโมเดล ไม่ยาก

- ด้านบรรยากาศ คนเรียน 15 คน อจเลคเชอร์ล้วนออนไลน์ อจชอบเรียกตอบบ้างครั้ง

- ด้านเกรด คะแนนภาพรวมห้องออกมากระจาย อาจารย์ก็บอกจะช่วย5555 A ไม่เกินเอื้อมๆๆ code assignment พี่ TA เป็นคนตรวจ ทักไปถามบ่อยมาก พี่ก็ตอบตั้งใจ

- ด้านสอบ ออกตามที่สอนเลย เอาสูตรที่เรียนมาใช้กับโจทย์ เช่น การหา associative rule, k-mean clustering, hierarchy clustering, apriori algorithm ต้องเข้าใจและเขียนได้ว่าคิดยังไง มีทฤษฎีตอบถูกผิด เชื่อมโยงkeyword concept ต่างๆ เอาเครื่องคิดเลขเข้าได้ ไม่ยากมากเกินมือ แต่ก็ตึงอยู่ มันส์ๆ 555555

- คหสต: ถ้าถามว่าแนะนำให้เรียนมั้ยตอบยากมาก 555 เพราะเค้าค่อนข้างชอบเนื้อหาทฤษฎีที่เรียน มันเปิดโลกจากการเรียนคอมลิง แต่ก็รสว่ามันอ่านเอาได้ จาก textbook + ลงมือทำน้อย

รีวิวจากเด็กวิดวะ

by นป04