ผลการค้นหา: 3324
วิชาบังคับก่อน (Prerequisite):
ENG22 3007 วิศวกรรมจราจร และ
ENG22 3008 ปฏิบัติการวิศวกรรมจราจร
คำอธิบายรายวิชา (Course Description):
ระบบและหน้าที่ของทางหลวง เกณฑ์การออกแบบซึ่งประกอบด้วยลักษณะของ ยานพาหนะ ผู้ใช้ถนน และการจราจร ระยะมองเห็นปลอดภัยส าหรับองค์ประกอบของถนนและบริเวณทางแยก การวิเคราะห์ความจุและระดับการให้บริการของถนน การออกแบบองค์ประกอบของสายทางเชิงเรขาคณิต หลักการออกแบบทางแยกและทางต่างระดับ
ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่คาดหวังระดับรายวิชา (Course Learning Outcomes):
- อธิบายและจำแนกทางหลวงตามหน้าที่
- อธิบายเกณฑ์การออกแบบซึ่งประกอบด้วยลักษณะของยานพาหนะ ผู้ใช้ถนน และการจราจร
- ประยุกต์ใช้หลักการทางวิทยาศาสตร์พื้นฐานในการประมาณระยะมองเห็นปลอดภัยสำหรับองค์ประกอบของถนนและบริเวณทางแยกได้
- วิเคราะห์หาความจุและระดับการให้บริการของถนน
- ออกแบบองค์ประกอบเชิงเรขาคณิตของสายทาง
- อธิบายหลักการออกแบบทางแยกและทางต่างระดับ
การศึกษาโครงงานด้านวิศวกรรมขนส่งและโลจิสติกส์ นักศึกษาจะต้องศึกษา ค้นคว้า หัวข้อเรื่องที่น่าสนใจทั้งจากสถานประกอบการ หรืองานวิจัยที่เกี่ยวข้อง โดยต้องสามารถเขียนข้อเสนอโครงการวิจัย พร้อมทั้งนำเสนอโครงร่างของงานวิจัย ให้แล้วเสร็จภายในหนึ่งภาคการศึกษา โดยรายวิชาส่งเสริมให้เกิดทักษะในการทำโครงร่างของการศึกษาโครงงานด้านวิศวกรรมขนส่งและโลจิสติกส์ ผู้เรียนจะสามารถเขียนข้อเสนอโครงงานและนำเสนอโครงร่างของการศึกษาได้
Decision making system, transport planning, non-linear inventory model, logistic planning based on the fundamental knowledge on management programming and transport system.
สังเขปรายวิชา
มโนทัศน์ของฐานข้อมูล เช่น จุดมุ่งหมาย ความอิสระของข้อมูล โครงสร้างทางตรรกะและกายภาพ สคีมา สคีมาย่อย รูปแบบข้อมูล เช่น แบบไฮราคี แบบเครือข่าย แบบสัมพันธ์ การทํานอร์มอลไลเซชันของข้อมูล ภาษาอธิบายข้อมูล คําสั่งสอบถาม ความปลอดภัยของแฟ้มข้อมูล ความถูกต้องและความเชื่อถือได้ของ ข้อมูล ทําปฏิบัติการในห้องทดลอง
ผลการเรียนรู้ที่คาดหวังของวิชานี้
• นักศึกษาสามารถออกแบบฐานข้อมูลได้อย่างเหมาะสม
• นักศึกษาสามารถใช้งานระบบการจัดการฐานข้อมูลได้
• นักศึกษาสามารถใช้งานคําสั่งSQLเบื้องต้นได้อย่างถูกต้อง
• นักศึกษาสามารถเขียนแอปพลิเคชั่นทํางานร่วมกับฐานข้อมูลได้

Computer evolution and performance, computer function and interconnection, cache memory, internal memory, external memory, input/output, OS system support
PLO ที่ได้รับจากรายวิชานี้
PLO5: สามารถอธิบายทฤษฎีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ สังคมศาสตร์ และเศรษฐศาสตร์ ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ
> PLO6 สามารถประยุกต์ความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ พื้นฐานทางด้านวิศวกรรม และความรู้เฉพาะทางวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ เพื่อกำหนดกรอบความคิดของแบบจำลองทางวิศวกรรม นิยาม หรือประยุกต์วิธีการ กระบวนการ หรือระบบงานทางวิศวกรรมในการทำงาน
- PI 6.2 สามารถประยุกต์ความรู้พื้นฐานทางด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์เพื่อแก้ไขปัญหาทางวิศวกรรม
> PLO7 เลือกใช้เครื่องมือและ/หรือประยุกต์ใช้เครื่องมือ เทคนิค ทรัพยากร ในกระบวนการทำงานได้อย่างเหมาะสม
- PI 7.1 สามารถใช้เครื่องมือทางวิศวกรรมศาสตร์สมัยใหม่ด้วยเทคนิคที่ถูกต้อง
> PLO9 ประยุกต์ใช้ทฤษฎีด้านวิศวกรรมศาสตร์ ในการออกแบบและสังเคราะห์วงจรอิเล็กทรอนิกส์ และ/หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทางในภาคปฏิบัติได้เป็นผลสำเร็จ
- PI 9.1 สามารถออกแบบหรือค้นหาวิธีแก้ปัญหาโดยใช้ฮาร์ดแวร์ และ/หรือซอฟต์แวร์ ตามความต้องการผู้ใช้
- PI 9.2 สามารถนำฮาร์ดแวร์ และ/หรือซอฟต์แวร์ มาใช้สู่การปฏิบัติ
คำอธิบายรายวิชา
โครงสร้างของคอมพิวเตอร์และระบบปฏิบัติการ หลักการออกแบบ ภาวะพร้อมกัน การจัดการโพรเซสและเทร็ด การทำงานประสานกันและการติดต่อสื่อสารกันของโพรเซส การจัดกำหนดการและการเลือก จ่ายงาน ความมั่นคงและการป้องกัน การจัดการหน่วยความจำ การจัดการหน่วยความจำเสมือน การจัดการ ระบบแฟ้มข้อมูล การจัดการอุปกรณ์อินพุต/เอาต์พุต การประเมินประสิทธิภาพของระบบ การทำปฏิบัติการในห้องทดลอง

523414 เครือข่ายประสาทเทียม 4(4-0-8)
(Artificial Neural Networks)
วิชาบังคับก่อน : ไม่มี
พื้นฐานเครือข่ายประสาทเทียม แบบจำลองนิวรอนและสถาปัตยกรรมเครือข่าย การเรียนรู้ของเพอร์เซ็พตรอน การเรียนรู้แบบแพร่กลับ เครือข่ายของฟังก์ชันฐานรัศมี การเรียนรู้เชิงลึก เครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน การประยุกต์เครือข่ายประสาทเทียมและเครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชันเพื่อแก้ปัญหา
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
ผู้เรียนสามารถอธิบายเกี่ยวกับ พื้นฐานเครือข่ายประสาทเทียม แบบจำลองนิวรอนและสถาปัตยกรรมเครือข่าย การเรียนรู้ของเพอร์เซ็พตรอน การเรียนรู้แบบแพร่กลับ เครือข่ายของฟังก์ชันฐานรัศมี การเรียนรู้เชิงลึก และเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ผู้เรียนสามารถออกแบบแต่ละแบบจำลองของเครือข่ายประสาทเทียม และสามารถเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมไปประยุกต์ใช้กับปัญหาแต่ละประเภทได้
แนวคิดเบื้องต้นของการประมวลผลภาพดิจิตอล(Overview of Digital Image Processing)
การใช้งานโปรแกรม MATLAB เบื้องต้น (Introduction to MATLAB)
พื้นฐานการประมวลผลภาพดิจิตอลด้วยโปรแกรม MATLAB (Fundamental of DIPUM)
การปรับปรุงคุณภาพของภาพในโดเมนระยะทาง (Image Enhancement in Spatial Domain)
การเปลี่ยนรูปร่างของภาพ (Image Morphology)
การประมวลผลภาพสี (Color Image Processing)
การแยกส่วนภาพ (Image Segmentation)
การรู้จำวัตถุ (Object Recognition)
Advanced Techniques for Image Processing Applications
การเรียนเกี่ยวกับ คุณสมบัติของของไหล ของไหลสถิต ปรากฏการณ์การไหลของของไหล เช่น สนามความเร็ว การไหลแบบราบเรียบ การไหลแบบปั่นป่วน สมการพื้นฐานสำหรับการไหลของของไหล เช่น สมดุลมวลสาร สมดุลโมเมนตัม กฎการอนุรักษ์พลังงาน สมการเบอร์นูลลี่ การไหลในท่อและการสูญเสียในระบบท่อ การขนถ่ายของไหลโดยปั๊มหรือพัดลม เครื่องมือวัดอัตราการไหล การเคลื่อนที่ของอนุภาคของแข็งในของไหล การลดขนาดและการวัดการกระจายขนาดอนุภาค การประยุกต์ทฤษฎีการถ่ายเทโมเมนตัมสำหรับการออกแบบอุปกรณ์เฉพาะหน่วยต่าง ๆ เช่น การตกตะกอน การกรอง ระบบฟลูอิไดเซชัน การกวนและการผสม การแยกอนุภาคของแข็งออกจากก๊าซโดยใช้เครื่องดักจับประเภทต่าง ๆ เช่น ไซโคลน หรือ สครับเบอร์ เป็นต้น
To study the theory, operation and design calculation of important chemical engineering unit operations on heat and mass transfer.
Laboratory study of heat transfer and chemical reaction systems heat exchanger, conduction and convection heat transfer, natural and forced convection heat transfer, boiling heat transfer, fixed bed and fluidized bed heat transfer, batch and continuous reactors.




