อาชีพที่เกี่ยวกับ AI มีอะไรบ้าง

อาชีพอะไรบ้างที่เกี่ยวข้องกับ AI

Data Scientist น่ะเหรอ? ก็เหมือนนักสืบยุคดิจิทัล ที่แกะรอยข้อมูลเป็นพันๆ ล้านชิ้น เพื่อหา "เบาะแส" ล้ำค่า ที่ซ่อนอยู่ในกองข้อมูลมหาศาลนั้นแหละ! ไม่ใช่แค่เก่งคณิตฯ สถิติ แต่ต้องมี "ญาณทิพย์" ในการมองเห็นแพทเทิร์น ที่คนธรรมดาเห็นแล้วร้อง "อ๋อ...อ๋ออะไรนะ?"

Machine Learning Engineer นี่ก็เหมือน "พ่อมด" แห่ง AI คอยปรุง "ยาวิเศษ" ให้ AI เรียนรู้เองได้ เหมือนให้เด็กน้อยหัดเดิน หัดวิ่ง แล้วก็วิ่งได้เร็วกว่าพ่อแม่ซะอีก! พวกเขาคือคนที่ทำให้ AI ฉลาดขึ้น ทำงานได้ซับซ้อนขึ้น เก่งกาจจนบางทีเราก็แอบกลัวนิดๆ ว่า "เอ๊ะ...นี่มันฉลาดเกินไปรึเปล่า?"

AI Researcher ก็เหมือน "นักสำรวจ" ค้นคว้าทฤษฎีใหม่ๆ ที่จะมากระตุ้นวงการ AI ให้ก้าวไปอีกขั้น เหมือนค้นพบทวีปใหม่ๆ หรือกฎฟิสิกส์ที่ไม่เคยมีใครรู้มาก่อน บางทีก็ไปไกลจนเรางงว่า "เค้ากำลังคุยเรื่องอะไรกันนะ?" แต่เชื่อเถอะ...นี่แหละคืออนาคต!

AI Ethicist อันนี้สำคัญมาก! เปรียบเสมือน "กรรมการ" ผู้ทรงคุณวุฒิ คอยดูว่า AI ที่เราสร้างขึ้นมาเนี่ย มัน "ดี" หรือ "ร้าย" กันแน่? จะไม่ทำให้ใครเดือดร้อน หรือสร้างความเหลื่อมล้ำให้สังคมเหรอ? ต้องคอยห้ามปราม ไม่ให้ AI พาเราไปสู่ "โลกที่หุ่นยนต์ครองเมือง" แบบในหนังไงล่ะ!

NLP Engineer คือผู้เชี่ยวชาญด้าน "ภาษา" ของ AI เหมือนเป็นนักแปลเอกแห่งยุค ที่ทำให้ AI เข้าใจภาษาคนได้ ไม่ว่าจะพูด จะพิมพ์ จะอ่าน ก็ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป! ทำให้เราคุยกับ Siri, Google Assistant ได้รู้เรื่องมากขึ้นเยอะเลย!

Computer Vision Engineer อันนี้ก็เจ๋ง! พวกเขาทำให้ AI "มองเห็น" เป็น เหมือนมีตาให้ AI คอยตรวจจับใบหน้า, วิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์, หรือแม้แต่รถยนต์ไร้คนขับก็ต้องพึ่งพาพวกเขา!

Robotics Engineer คือคนที่สร้าง "ร่าง" ให้ AI มีชีวิต! ไม่ใช่แค่สมอง แต่ต้องมีแขน มีขา มีล้อ ให้ AI เคลื่อนไหวได้จริง ๆ ทำงานแทนเราได้ในโลกจริง!

ข้อมูลเสริม:

• Data Scientist: วิเคราะห์ข้อมูล, สร้างโมเดลคาดการณ์, หา Insight ทางธุรกิจ
• Machine Learning Engineer: ออกแบบ, สร้าง, และปรับปรุงโมเดล ML ให้ทำงานได้จริง
• AI Researcher: พัฒนาอัลกอริทึมและทฤษฎีใหม่ๆ ในสาขา AI
• AI Ethicist: กำหนดกรอบจริยธรรมและกฎระเบียบในการพัฒนาและใช้งาน AI
• NLP Engineer: สร้างระบบที่เข้าใจและประมวลผลภาษาธรรมชาติของมนุษย์
• Computer Vision Engineer: พัฒนาระบบที่ทำให้คอมพิวเตอร์ "มองเห็น" และตีความรูปภาพได้
• Robotics Engineer: ออกแบบ, สร้าง, และควบคุมหุ่นยนต์ให้ทำงานอัตโนมัติ

จบ AI ทํางานอะไร

เมื่อวันอังคารที่ 21 พฤษภาคม 2567 ตอนบ่ายแก่ๆ ผมนั่งจิบกาแฟอยู่ Starbucks สาขา BTS อโศก มองผู้คนเดินผ่านไปมา พลันสายตาก็ไปเห็นน้องคนหนึ่ง น้องคนนี้เคยมาปรึกษาผมเรื่องจะเรียนต่อโท AI ดีไหมนะ จำได้ว่าน้องถามย้ำๆ เลยว่า จบ AI แล้วมันทำอะไรได้จริงๆ มันจะตกงานไหมเนี่ย ผมก็บอกน้องไปว่า โห น้องเอ๊ย โอกาสมันเยอะจะตายไป มันขึ้นอยู่กับว่าเราชอบอะไรมากกว่า โฟกัสตรงไหน

จริงๆ ผมเองก็เคยคิดนะว่า ถ้ากลับไปเรียนได้อีกครั้งจะเลือกเรียนด้านนี้เลยไหม เพราะผมเห็นเพื่อนสนิทผมคนนึง จบวิศวะคอมฯ ปี 2566 ไปได้งานเป็น นักพัฒนา AI เงินเดือนดีโคตร บอกเลยว่าโคตรอิจฉา แต่กว่าจะได้ก็หืดขึ้นคอเหมือนกัน มันต้องเรียนรู้เยอะมาก ไม่ใช่แค่โค้ดดิ้งอย่างเดียวจริงๆ

ที่เขาว่ากันว่า AI จะมาแย่งงานคนน่ะ ผมว่ามันไม่จริงทั้งหมดหรอก มันมา เปลี่ยนรูปแบบการทำงาน มากกว่านะ อย่างตอนที่ผมไปช่วยงานโปรเจกต์หนึ่งเมื่อเดือนเมษา ปีนี้แหละ ที่บริษัทซอฟต์แวร์แถวรัชดาฯนะ โอ้โห เห็นเลยว่า AI มันเข้ามาช่วยงานที่น่าเบื่อ ซ้ำซากได้เยอะมาก ทำให้คนไปโฟกัสงานที่ ต้องใช้สมองและความคิดสร้างสรรค์ มากขึ้น โคตรมีประโยชน์

บางทีผมก็นั่งคิดไปเรื่อยนะตอนดึกๆ ตีสองตีสามในห้องนอนเงียบๆ ว่าโลกมันหมุนเร็วขนาดไหนแล้ว ไอ้พวกอาชีพที่เราเคยคิดว่ามันไม่น่าจะมีจริง ตอนนี้มันกลับกลายเป็น ตำแหน่งสำคัญ ในบริษัทใหญ่ๆ ไปแล้วนะ มันน่าทึ่งสุดๆ อะ

ถ้าถามว่า จบ AI ทำอะไรได้บ้าง เอาแบบชัดๆ นะ ที่เห็นๆ เลย และมีคนกำลังทำงานอยู่ตอนนี้ก็มีประมาณนี้แหละ

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
• วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Engineer)
• นักวิเคราะห์และออกแบบระบบ AI (AI System Analyst & Designer)
• นักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI (AI Software Developer)
• ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI (AI Product Manager)
• ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม AI (AI Ethicist)
• วิศวกรพร้อมท์ (Prompt Engineer)
• นักวิจัย AI (AI Researcher)
• ที่ปรึกษา AI (AI Consultant)
• ผู้ประกอบการสตาร์ทอัพ AI (AI Startup Entrepreneur)

AI แทนอาชีพอะไรได้บ้าง

โอ้ยยย อาชีพที่ทำอะไรซ้ำๆ ซากๆ น่ะแหละ เตรียมตัวหนาวได้เลยพ่อคุณเอ๊ยยย! พวกนั่งพิมพ์ดีดทั้งวัน คีย์ข้อมูลจนนิ้วล็อก พวกนี้โดนก่อนเพื่อนเลยจ้ะ AI มันทำได้เร็วกว่าคนเมาแล้วขับรถอีกนะ

ไอ้พวกตอบแชทลูกค้าที่ถามแต่คำถามเดิมๆ "ของถึงวันไหนคะ" "ร้านอยู่ไหนคะ" น่ะ AI มันตอบได้เร็วกว่าคนกระพริบตาอีกนะ ไม่ต้องมานั่งอารมณ์เสียกับลูกค้าด้วย ส่วนงานแปลเอกสารพื้นๆ นี่ก็เหมือนกัน AI มันแปลปรื๊ดๆๆๆ เหมือนผีสิงเครื่องพิมพ์เลยคุณ

แล้วไม่ต้องห่วงนะ มันกำลังเล็งงานที่ยากขึ้นไปอีกขั้นด้วยแหละ หลานชายฉันที่เพิ่งเรียนจบบัญชีมาหน้าซีดเป็นไก่ต้มเลย

• พนักงานคีย์ข้อมูล: บอกลาได้เลยจ้ะ AI มันทำได้ 24 ชั่วโมง ไม่ต้องพักกินข้าว ไม่ต้องลาไปหาหมอด้วยนะเออ
• เจ้าหน้าที่บริการลูกค้า (แบบเบสิก): โดยเฉพาะพวกตอบแชทตามสคริปต์เป๊ะๆ น่ะ ตัวดีเลย AI ชอบมากกก
• นักแปลเอกสารพื้นฐาน: เอกสารคู่มือ สัญญาที่ไม่ซับซ้อนโดนแน่ๆ เหลือแต่งานแปลวรรณกรรมนู่นที่ยังรอดอยู่
• คนเขียนคอนเทนต์ SEO จ๋าๆ: พวกบทความฟาร์มๆ ที่เขียนเพื่อให้ติดกูเกิ้ลอย่างเดียว AI ปั่นได้เร็วกว่าชาวบ้านตำส้มตำอีก
• นักวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น: งานจัดเรียงข้อมูล ทำกราฟง่ายๆ AI จัดให้สวยๆ เลย ไม่ต้องมานั่งตาลายใน Excel แล้วจ้า

AI คือตําแหน่งอะไร

AI คือตำแหน่งอะไร?

วิศวกร AI หรือวิศวกรปัญญาประดิษฐ์เนี่ย เค้าก็คือคนที่เก่งมากๆ เรื่อง วิศวกรรมศาสตร์ ผสมกับ วิทยาการคอมพิวเตอร์ เลยแหละ หน้าที่หลักๆ ของเค้าคือสร้างระบบ AI ที่มันฉลาดๆ เองได้

ระบบพวกนี้จะสามารถ เรียนรู้ ปรับตัวได้เอง คิด ตัดสินใจ แล้วก็ แก้ปัญหา ต่างๆ ได้แบบอัตโนมัติเลยนะ ไม่ต้องมีคนมานั่งบอกตลอดเวลา

เค้าจะใช้เทคนิคที่แบบ ล้ำๆ เลย อย่างเช่น Machine Learning ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเยอะๆ หรือ Deep Learning ที่ซับซ้อนขึ้นไปอีก แล้วก็ Natural Language Processing (NLP) ที่ทำให้คอมเข้าใจภาษาคนได้ อันนี้เจ๋งมาก!

ข้อมูลเพิ่มเติม:

• หน้าที่ของวิศวกร AI:
  • ออกแบบและพัฒนาโมเดล AI
  • เก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับเทรนโมเดล
  • ทดสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ AI
  • ทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ เพื่อนำ AI ไปใช้ในผลิตภัณฑ์หรือบริการ
• ทักษะที่จำเป็น:
  • ความเข้าใจในคณิตศาสตร์และสถิติ
  • ทักษะการเขียนโปรแกรม (Python, R, Java)
  • ความรู้เกี่ยวกับ Machine Learning และ Deep Learning
  • ทักษะการแก้ปัญหาและการคิดวิเคราะห์
• การประยุกต์ใช้ AI:
  • รถยนต์ไร้คนขับ: AI ช่วยให้รถยนต์รับรู้สภาพแวดล้อมและตัดสินใจในการขับขี่
  • ผู้ช่วยเสมือน: Siri, Alexa, Google Assistant ใช้ NLP ในการโต้ตอบกับผู้ใช้
  • ระบบแนะนำ: Netflix, YouTube แนะนำคอนเทนต์ที่ผู้ใช้น่าจะชอบ
  • การแพทย์: AI ช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ค้นหาวิธีรักษาโรคใหม่ๆ
  • การเงิน: AI ใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกง วิเคราะห์ตลาดหุ้น

สาขาของ AI มีอะไรบ้าง

เรื่องของ AI? หลักๆ ก็มีแค่นี้

แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) หัวใจของเรื่องทั้งหมด ยัดข้อมูลให้มันเรียนรู้รูปแบบ แล้วตัดสินใจเอง

โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) สมองของ AI ของจริง เลียนแบบการทำงานของเซลล์ประสาทมนุษย์

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ให้มันเข้าใจว่าคนพูดเหี้ยไรกัน อ่านออก เขียนได้ เหมือนคน

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) สอนให้คอมพิวเตอร์ "เห็น" และตีความภาพหรือวิดีโอได้ ไม่ใช่แค่ไฟล์ดิจิทัลโง่ๆ

หุ่นยนต์ (Robotics) เอาสมอง AI มาใส่ในร่างจริง ให้มันขยับได้ ทำงานได้ในโลกกายภาพ

• พวกนี้ไม่ได้แยกกันเด็ดขาด แม่งทำงานด้วยกันตลอดเวลา หุ่นยนต์ ต้องมี Computer Vision ถึงจะมองเห็น แล้วก็ใช้ Machine Learning เพื่อเรียนรู้งาน
• Deep Learning คือ Neural Networks ที่ซับซ้อนขึ้นไปอีกชั้น โคตรลึก ทำให้ AI ฉลาดแบบก้าวกระโดด
• ตอนนี้ที่บูมๆ ก็คือ Generative AI พวกสร้างรูป สร้างเสียง สร้างข้อความเองได้ ไม่ใช่แค่ทำงานตามสั่ง แต่มัน "สร้าง" ของใหม่ขึ้นมาเลย
• ส่วน Genetic Algorithms มันเป็นแขนงย่อย อยู่ในกลุ่ม Evolutionary Computation คือการแก้ปัญหาโดยลอกไอเดียจากวิวัฒนาการ ไม่ใช่สายหลักที่คนทั่วไปต้องรู้จัก

เรียน AI ต้องเก่งอะไร

Python ภาษาโปรแกรมที่เปรียบเสมือนแสงดาวนำทางในห้วงอวกาศแห่ง AI, R อันแสนหวานชื่นในโลกแห่งสถิติ

คณิตศาสตร์ หัวใจหลัก, สถิติ เส้นเลือดหล่อเลี้ยง, ทุกอย่างล้วนเชื่อมโยงกันในจักรวาลแห่งปัญญาประดิษฐ์.

อัลกอริทึม คือมนตรา, Machine Learning คือการร่ายเวทย์, Deep Learning คือพลังอันลึกล้ำไร้ขีดจำกัด.

การวิเคราะห์ข้อมูล เปรียบดั่งนักสำรวจ, การจัดการข้อมูล คือการจัดระเบียบดาวเคราะห์น้อย, ทุกอย่างต้องเป็นระเบียบเพื่อความเข้าใจอันถ่องแท้.

Neural Networks โครงข่ายอันซับซ้อน, Deep Learning Frameworks เครื่องมือมหัศจรรย์, สร้างสรรค์โลกใหม่ด้วยสมองกล.

การแก้ปัญหา คือนักรบผู้กล้าหาญ, การคิดวิเคราะห์ คือคมดาบแห่งปัญญา, ฟันฝ่าอุปสรรคไปสู่แสงแห่งความจริง.

ข้อมูลเพิ่มเติม:

• Python: เป็นที่นิยมอย่างสูงในวงการ AI เนื่องจากความยืดหยุ่นและไลบรารีที่หลากหลาย เช่น TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• R: เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการสร้างภาพข้อมูล (data visualization).
• คณิตศาสตร์และสถิติ: ความเข้าใจในแคลคูลัส, พีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็น, และสถิติเชิงอนุมานเป็นพื้นฐานสำคัญ.
• อัลกอริทึม: รู้จักและเข้าใจหลักการทำงานของอัลกอริทึมพื้นฐาน เช่น Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Support Vector Machines (SVM).
• Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL): การสร้างโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูล, และการใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นเพื่อการเรียนรู้ที่ซับซ้อนขึ้น.
• การวิเคราะห์และจัดการข้อมูล: การทำความสะอาดข้อมูล (data cleaning), การแปลงข้อมูล (data transformation), และการเลือกคุณลักษณะ (feature selection).
• Neural Networks: การทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น Convolutional Neural Networks (CNNs) สำหรับรูปภาพ, Recurrent Neural Networks (RNNs) สำหรับข้อมูลลำดับ.
• Deep Learning Frameworks: การใช้งานเครื่องมือ เช่น Keras, TensorFlow, PyTorch เพื่อสร้างและฝึกฝนโมเดล DL.
• การแก้ปัญหาและคิดวิเคราะห์: ความสามารถในการระบุปัญหา, การออกแบบแนวทางแก้ไข, และการประเมินผลลัพธ์อย่างเป็นระบบ.

AI Engineer ต้องเรียนคณะอะไร

อยากเป็น AI Engineer สินะ... เรียนคณะอะไรดี. ส่วนใหญ่เลยนะ ก็ต้อง คณะวิศวกรรมศาสตร์ นั่นแหละ.

แต่เดี๋ยวก่อน ชื่อสาขามันจะแล้วแต่มหาลัยเลยนะ บางทีก็เรียกไม่เหมือนกันเป๊ะๆ.

หลักๆ คือ วิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการข้อมูล (Artificial Intelligence Engineering and Data Science). ชื่อตรงตัวสุดๆ แล้ว.

แล้วถ้าไม่มีชื่อนี้ล่ะ? ทำไง. ไม่ต้องกังวล. สายคอมพิวเตอร์ก็เป็นได้หมดนั่นแหละ. จริงๆ นะ.

• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (Computer Engineering): อันนี้คือคลาสสิกเลย พื้นฐานแน่นปึ้ก ไปต่อยอดได้สบายมาก.
• วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science): สายนี้จะเน้นไปที่ซอฟต์แวร์ อัลกอริทึม ทฤษฎีคอมพิวเตอร์จ๋าๆ เลย.
• เทคโนโลยีสารสนเทศ (Information Technology): บางที่ก็ต่อยอดจากสายนี้ได้เหมือนกัน.

คือ วิศวะคอม กับ วิทยาคอม นี่แหละตัวหลักเลยถ้าไม่มีสาขา AI ตรงๆ. หลายคนที่เป็น AI Engineer ก็จบจากสองสาขานี้กันทั้งนั้น. พื้นฐานการเขียนโปรแกรม โครงสร้างข้อมูล อัลกอริทึม คือหัวใจสำคัญ.

อย่างหลักสูตร วิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ ที่เปิดใหม่ๆ ที่ KMITL หรือ ม.มหิดล อันนั้นคือสร้างมาเพื่อเป็น AI Engineer โดยตรงเลย เนื้อหาจะเน้นพวก Machine Learning, Deep Learning, Data Science ไปเลยตั้งแต่ปีแรกๆ. แต่ถ้าจบวิศวะคอมมาก็ต้องไปเรียนรู้เรื่องพวกนี้เพิ่มเอง ซึ่งก็ทำได้ ไม่ยาก.

อาชีพใด จะเป็นอาชีพที่เกิดขึ้นใหม่ในยุค AI

อาชีพใหม่ ยุค AI

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist): เข้าใจโลกผ่านตัวเลข. ข้อมูล คือทุกสิ่ง.
• วิศวกร AI/Machine Learning: สร้างสมองกล. เรียนรู้ คือการพัฒนา.
• ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ (Cybersecurity Specialist): เฝ้าระวัง. ความเสี่ยง อยู่รอบตัว.
• วิศวกรคลาวด์ (Cloud Engineer): จัดการโลกดิจิทัล. ระบบ คือโครงสร้าง.
• วิศวกรหุ่นยนต์ (Robotics Engineer): สร้างแขนขา. จักรกล มีชีวิต.
• เจ้าหน้าที่จริยธรรม AI (AI Ethics Officer): กำหนดขอบเขต. มนุษย์ คือผู้กำหนด.
• ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ (AI) (Product Manager (AI)): พัฒนาให้ตอบโจทย์. นวัตกรรม คืออนาคต.
• ผู้เชี่ยวชาญ AI ด้านสุขภาพ (Healthcare AI Specialist): รักษาชีวิต. เทคโนโลยี เพื่อสุขภาพ.

ข้อมูลเพิ่มเติม:

• ความต้องการสูง: แต่ละอาชีพล้วนมี ความต้องการ เพิ่มขึ้นตามการเติบโตของ AI.
• ทักษะเฉพาะ: ต้องมี ความรู้ และ ทักษะ ที่ เฉพาะเจาะจง.
• การเรียนรู้ตลอดชีวิต: โลก AI เปลี่ยนแปลงเร็ว ปรับตัว คือกุญแจสำคัญ.
• รายได้ดี: อาชีพเหล่านี้มีแนวโน้ม รายได้สูง เนื่องจากเป็นที่ต้องการและขาดแคลนบุคลากร.