ประมวลภาพกิจกรรม
ย้อนกลับหน้าหลัก
วันที่เผยแพร่: 12 ธันวาคม 2568
อ่าน: 75
นักศึกษาโลจิสติกส์ SPU ชลบุรี ฝึกสร้างโมเดล AI - Machine Learning ด้วย CiRA CORE ในกิจกรรม Active Learning
รายละเอียด:
คณะโลจิสติกส์และซัพพลายเชน มหาวิทยาลัยศรีปทุม วิทยาเขตชลบุรี จัดกิจกรรม Active Learningในรายวิชา LSM21367 เทคโนโลยีดิจิทัลและนวัตกรรมในการจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน อาจารผู้สอน อาจารย์เสริมพงษ์ เนียมสกุล
สถานีที่ 4 AI - Machine Learning ด้วย CiRA Core
การเรียนรู้พื้นฐานการใช้ CiRA CORE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับงานอุตสาหกรรม ภายใต้รูปแบบการสอนแบบ Active Learning ให้นักศึกษาได้ “ลงมือทำจริง” ตั้งแต่การสแกนวัตถุไปจนถึงการสร้างโมเดล AI สำหรับงานโลจิสติกส์ กิจกรรมเริ่มต้นด้วยการแนะนำแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ประเภท Computer Vision และขั้นตอนการนำไปใช้ในโลกจริง เช่น การตรวจจับสินค้า (Object Detection), การคัดแยกชิ้นงาน (Classification), การอ่านข้อมูลจากภาพถ่ายในระบบคลังและขนส่ง หลังจากนั้น นักศึกษาได้ฝึกปฏิบัติจริงผ่าน สถานีสแกนวัตถุ (Object Scanning Station) โดยใช้กล้องหรือสมาร์ทโฟนถ่ายภาพสิ่งของในหลากหลายมุม เพื่อให้ได้ข้อมูลชุดภาพ (Dataset) ที่มีคุณภาพสำหรับการสอน AI
ในช่วงการสอน AI นักศึกษาได้ทำกิจกรรมดังนี้
1. อัปโหลดรูปเข้าระบบ CiRA CORE
2. กำหนดฉลาก (Labeling) ให้วัตถุ เช่น กล่องพัสดุ อะไหล่ชิ้นส่วน อาหาร สติ๊กเกอร์บาร์โค้ด
3. ฝึกโมเดล (Training) และทดสอบความแม่นยำ
กิจกรรมนี้ช่วยให้นักศึกษาเข้าใจหลักการทำงานของ AI ด้านการรู้จำภาพ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับกระบวนการโลจิสติกส์ เช่น
1. การตรวจสอบสินค้าขาเข้า–ขาออก
2. การคัดแยกพัสดุอัตโนมัติ
3. การระบุประเภทสินค้าในคลัง
4. การลดความผิดพลาดของงานด้านเอกสารและบาร์โค้ด
5. การเตรียมความพร้อมสำหรับระบบ Digital Twin และ Smart Logistics
บรรยากาศกิจกรรมเต็มไปด้วยความสนุก การทดลอง และการเรียนรู้ด้วยตนเอง นักศึกษาสามารถสร้างโมเดล AI ที่ “รู้จำสิ่งของตามโจทย์ของตนเอง” และเข้าใจวิธีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในงานโลจิสติกส์ยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง คณะฯ ยังคงมุ่งมั่นพัฒนากิจกรรมการเรียนรู้ที่ทันสมัย เพื่อเสริมทักษะด้านดิจิทัลให้พร้อมสู่สายงานโลจิสติกส์อัจฉริยะ (Smart & AI-Driven Logistics)
สถานีที่ 4 AI - Machine Learning ด้วย CiRA Core
การเรียนรู้พื้นฐานการใช้ CiRA CORE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับงานอุตสาหกรรม ภายใต้รูปแบบการสอนแบบ Active Learning ให้นักศึกษาได้ “ลงมือทำจริง” ตั้งแต่การสแกนวัตถุไปจนถึงการสร้างโมเดล AI สำหรับงานโลจิสติกส์ กิจกรรมเริ่มต้นด้วยการแนะนำแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ประเภท Computer Vision และขั้นตอนการนำไปใช้ในโลกจริง เช่น การตรวจจับสินค้า (Object Detection), การคัดแยกชิ้นงาน (Classification), การอ่านข้อมูลจากภาพถ่ายในระบบคลังและขนส่ง หลังจากนั้น นักศึกษาได้ฝึกปฏิบัติจริงผ่าน สถานีสแกนวัตถุ (Object Scanning Station) โดยใช้กล้องหรือสมาร์ทโฟนถ่ายภาพสิ่งของในหลากหลายมุม เพื่อให้ได้ข้อมูลชุดภาพ (Dataset) ที่มีคุณภาพสำหรับการสอน AI
ในช่วงการสอน AI นักศึกษาได้ทำกิจกรรมดังนี้
1. อัปโหลดรูปเข้าระบบ CiRA CORE
2. กำหนดฉลาก (Labeling) ให้วัตถุ เช่น กล่องพัสดุ อะไหล่ชิ้นส่วน อาหาร สติ๊กเกอร์บาร์โค้ด
3. ฝึกโมเดล (Training) และทดสอบความแม่นยำ
กิจกรรมนี้ช่วยให้นักศึกษาเข้าใจหลักการทำงานของ AI ด้านการรู้จำภาพ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับกระบวนการโลจิสติกส์ เช่น
1. การตรวจสอบสินค้าขาเข้า–ขาออก
2. การคัดแยกพัสดุอัตโนมัติ
3. การระบุประเภทสินค้าในคลัง
4. การลดความผิดพลาดของงานด้านเอกสารและบาร์โค้ด
5. การเตรียมความพร้อมสำหรับระบบ Digital Twin และ Smart Logistics
บรรยากาศกิจกรรมเต็มไปด้วยความสนุก การทดลอง และการเรียนรู้ด้วยตนเอง นักศึกษาสามารถสร้างโมเดล AI ที่ “รู้จำสิ่งของตามโจทย์ของตนเอง” และเข้าใจวิธีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในงานโลจิสติกส์ยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง คณะฯ ยังคงมุ่งมั่นพัฒนากิจกรรมการเรียนรู้ที่ทันสมัย เพื่อเสริมทักษะด้านดิจิทัลให้พร้อมสู่สายงานโลจิสติกส์อัจฉริยะ (Smart & AI-Driven Logistics)