บรรยากาศ workshop ทั้ง 2 ครั้ง LOC Hackathon ครั้งที่ 1

• เกิดอะไรขึ้นบ้างใน Workshop วันแรก
• Recap บรรยากาศ Workshop วันแรก
• เกิดอะไรขึ้นบ้างใน Workshop วันที่สอง
• Recap บรรยากาศ Workshop วันที่สอง
• ส่งท้าย

สวัสดีครับพี่อาร์ม และพี่ภู จาก Leagues of Code TH นะครับ วันนี้เราจะมา Recap บรรยากาศการ workshop Hackathon ทั้ง 2 รอบกัน

เกิดอะไรขึ้นบ้างใน Workshop วันแรก

เราเริ่มวันกันมาด้วยบรรยากาศที่ครึกครื้นจากผู้เข้าร่วม Onsite กว่า 70 คนและ Online กว่าอีก 100 คน workshop ช่วงเช้าเราได้รับเกียรติโดยมีการกล่าวเปิดงานโดยดร.พันธิตรา ปัทมานนท์ หรือ อาจารย์โอ หลังจากนั้นพี่เวได้เริ่ม workshop อธิบายหลักการคิดและวิธีสร้าง project สำหรับผู้เข้าร่วม hackathon พร้อมกับแจกการบ้านเพื่อให้น้องๆได้ลองกลับไปตกผลึกกับ project ของตัวเอง ต่อด้วยตอนบ่ายน้องๆได้ลองร่างหัวข้อ Idea ขึ้นมา โดยมีพี่เวและพี่ดิว สอนหลักการและให้คอมเม้นท์ในการกรอง คัดเลือกว่าเราควรจะเลือก Idea ไหนขึ้นมาเพื่อให้ทำได้จริงในการแข่ง แล้วก็จบ workshop วันที่ 1 ไปแล้วครับ

Recap บรรยากาศ

ช่วงเช้าที่น้องๆได้ทำกิจกรรมเพื่อสร้างหลักการคิดในการแข่ง Hackathon ด้วยตัวอย่างสุดปั่นจากพี่เว และน้องๆยังได้ตกแต่งบอร์ด miro ของตัวเองแบบสุดว้าว✨ ต่อด้วยช่วงบ่ายที่หลายคนได้แชร์ Idea ของตัวให้เพื่อนๆได้ฟัง ซึ่งมีหลาย Idea ที่ทำให้พี่ๆถึงกับต้องร้อง “โหหห!!!” ถ้าอยากรู้ว่าเป็นยังไงสามารถไปดูย้อนหลังกันได้ที่ youtube นะคับ AI Hackathon | Workshop ครั้งที่ 1

เกิดอะไรขึ้นบ้างใน Workshop วันที่ 2

Workshop วันที่สองของ LOC AI Hackathon ได้พานักเรียนดำดิ่งเข้าสู่โลกของ AI ที่ลึกขึ้นและจริงจังยิ่งกว่าเดิม โดยเน้นให้เข้าใจขั้นตอนการพัฒนาโมเดลอย่างครบวงจร ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการเทรนและประเมินผลโมเดล

หัวข้อแรกที่ถูกหยิบยกขึ้นมา คือ “ความสำคัญของข้อมูล (Data)” ซึ่งเป็นหัวใจของการสร้างโมเดล AI ที่ดี ผู้สอนเน้นว่าการใช้ข้อมูลที่ เชื่อถือได้และสะอาด ไม่เพียงช่วยให้โมเดลแม่นยำขึ้น แต่ยังส่งผลโดยตรงต่อ “จริยธรรม” ของ AI ด้วย เช่น หากข้อมูลมีอคติ โมเดลก็จะตอบสนองด้วยอคติเช่นกัน

มีการพูดถึงการทำ Data Cleaning และการเลือกเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ในตัวอย่างของการสร้างโมเดลจำแนกพันธุ์แมว นักเรียนจะต้องลบภาพของสัตว์อื่น ๆ หรือฉากหลังที่ไม่เกี่ยวข้องออก เพื่อให้โมเดลเข้าใจสิ่งที่ควรเรียนรู้จริง ๆ ไม่ใช่สิ่งรบกวน

หลังจากเข้าใจเรื่องข้อมูล นักเรียนก็ได้เรียนรู้เกี่ยวกับ การเลือกโมเดล AI, การตั้งค่าพารามิเตอร์, และการเทรนโมเดลให้มีประสิทธิภาพสูงสุด พร้อมอธิบายเรื่อง “Loss Function” และกระบวนการปรับปรุงโมเดลแบบ Backpropagation เพื่อให้เข้าใจว่าการเรียนรู้ของ AI คือการลดข้อผิดพลาดลงเรื่อย ๆ จนกว่าจะถึงจุดที่ดีที่สุด

ช่วงกลางของเวิร์กช็อปยังมีการแนะนำ อัลกอริธึมพื้นฐาน อย่าง K-Nearest Neighbor (KNN) พร้อมเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง Classical ML และ Modern ML ทำให้ผู้เรียนเห็นภาพว่ามีหลายแนวทางในการแก้ปัญหาด้วย AI

ในช่วงท้าย Workshop ได้เปิดโลกผู้เรียนด้วยการแนะนำเทคโนโลยี Large Language Models (LLM) และ Generative AI ซึ่งกำลังเป็นที่นิยมในวงการ AI ทั้งด้านการสร้างภาษา ภาพ และวิดีโอ พร้อมกับคำเตือนว่า "แม้ AI จะเก่งแค่ไหน ก็ไม่ควรเชื่อแบบไม่ตั้งคำถาม" — การใช้งานอย่างมีวิจารณญาณจึงเป็นสิ่งสำคัญ

Recap บรรยากาศ

บรรยากาศของ Workshop วันที่สองเต็มไปด้วยการเรียนรู้และความกระตือรือร้นของผู้เข้าร่วม แม้เนื้อหาจะลึกขึ้น แต่ก็ยังคงสอดแทรกอารมณ์เบาสบาย มีเสียงหัวเราะจากการหยอกล้อเล็ก ๆ ระหว่างผู้เรียนและวิทยากร

เมื่อเนื้อหาเริ่มเข้าสู่จุดที่มีความเชื่อมโยงกับโลกจริง หลายคนเริ่มตั้งคำถามเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในชีวิตประจำวัน และเริ่มมองเห็นภาพว่า “AI ไม่ได้ไกลตัวอย่างที่คิด”

นอกจากนี้ยังมีการพูดถึงเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นอย่าง Generative AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ได้อย่างน่าทึ่ง หลายคนเริ่มสนใจและอยากรู้ว่าโมเดลเหล่านี้ทำงานอย่างไร และจะต่อยอดได้อย่างไรในโปรเจกต์ของตน

ส่งท้าย

หลังจากครั้งนี้ Leagues of Code TH จะมีการจัด Hackathon ขึ้นอีก ทางเราอยากมอบประสบการณ์ที่ดีและความรู้ให้กับน้องๆ พวกเรากำลังรอทุกคนอยุ่ หวังว่าจะได้เจอกันนะครับ

สามารถรับชมคลิปเต็มได้ทาง YouTube: Leagues of Code TH

link: Workshop ครั้งที่ 1 , Workshop ครั้งที่ 2

| ขอให้ทุกคนเต็มที่กับการคัดเลือกเข้ารอบ 15 ทีมสุดท้ายนะคับ 💖

(ผู้เขียน: พี่ภู ภูวดล และ พี่อาร์ม พัทธดนย์)