จากนโยบาย Thailand 4.0 ที่มุ่งเน้นการใช้เทคโนโลยี เพื่อการพัฒนาประเทศด้วยการใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรมนั้น เทคโนโลยีดิจิตอลเป็นกลไกสำคัญที่ทำให้บรรลุเป้าหมายดังกล่าว และการจะบรรลุเป้าหมายตามนโยบายดังกล่าว จำเป็นต้องใช้บุคลากรด้านเทคโนโลยีดิจิตอลเป็นจำนวนมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งการส่งเสริมให้เกิดวิสาหกิจเริ่มต้น (Startup) ในปัจจุบัน ยิ่งต้องการบุคลากรในสาขานี้เพิ่มมากขึ้นหลายเท่าตัว และจากข้อมูลการสำรวจจากผู้ให้บริการ JobDB.com (เดือน ม.ค.-เม.ย. 2560) เพียงแห่งเดียวในสี่เดือนพบว่า มีความต้องการบุคลากรด้านดิจิตอลมากถึง 21,000 คน และขาดแคลนคิดเป็น 43% หรือขาดแคลน 9,030 คน และจากข้อมูลตลาดซอฟต์แวร์และบริการซอฟต์แวร์ ประจำปี 2558 พบว่าจากจำนวนนักศึกษาที่จบการศึกษาในสาขาที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีดิจิตอลมีจำนวน 55,873 คนแต่มีการรับเข้าทำงานเพียง 55-60% ของผู้จบการศึกษาเท่านั้น จะเห็นได้ว่าผู้จบการศึกษาในระดับอุดมศึกษาในสาขานี้ในปัจจุบัน นอกจากจะมีจำนวนไม่เพียงพอกับความต้องการของตลาดแล้ว คุณสมบัติของผู้จบการศึกษายังไม่สอดคล้องต่อความต้องการของภาคอุตสาหกรรมเนื่องจากไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหลักสูตรได้ทันต่อเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ดังนั้นคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น จึงได้ร่วมมือกับเขตอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ประเทศไทย สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติกระทรวงวิทยาศาสตร์ จัดโครงการพัฒนาศักยภาพบุคลากรด้านดิจิตอล (Software Park Digital Academy) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อมุ่งหวังที่จะบรรเทาปัญหาความขาดแคลนบุคลากรดังกล่าว เพื่อยกระดับศักยภาพของนักศึกษาที่กำลังศึกษาอยู่หรือผู้ที่จบการศึกษาด้านเทคโนโลยีดิจิตอลสายตรง (Upskill) หรือบุคคลทั่วไปที่ไม่ได้จบการศึกษาด้านนี้โดยตรงแต่มีความสนใจและต้องการพัฒนาศักยภาพของตนเอง (Reskill) ให้สอดคล้องกับความต้องการของอุตสาหกรรมโดยใช้ความร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรมร่วมกันพัฒนาหลักสูตรและใช้วิทยากรผู้สอนจากภาคอุตสาหกรรมที่มีประสบการณ์จริง เพื่อมุ่งเน้นคุณภาพของผู้จบการหลักสูตรที่สามารถทำงานได้จริง ซึ่งหัวข้อบรรยายอาทิเช่น ความรู้พื้นฐานด้านสถิติและแบบจำลองเส้นตรง การประมวลผลข้อมูล การสกัดข้อมูล และวิชวลไลเซชันหรือการแสดงผล เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับ Machine learningภาพรวมการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python ภาพรวมคุณลักษณะเด่นของภาษา Python การจัดการข้อมูลและวิชวลไลเซชัน โดย Humpy และ matplotlib Machice Learning โดย Scikit-learn พื้นฐาน Machine learning ทฤษฎีการเรียนรู้เชิงคำนวณ หลักการเรียนรู้และการลำดับสมมุติฐาน วิธีการตรวจสอบและเมตริก ความแม่นยำของแบบจำลอง เทคนิคพื้นฐานของ Machine learning เป็นต้น โดยมีผู้เข้าร่วมอบรมเป็นจำนวนมาก
จารุณี/ข่าว
