อาชีพ AI Engineer กำลังเป็นที่ความต้องการของบริษัทระดับโลก

อาชีพ AI Engineer กำลังเป็นที่ความต้องการของบริษัทระดับโลก

AI (Artificial Intelligence) หรือ ปัญญาประดิษฐ์ หลายคนอาจจะนึกถึงโลกอนาคตสุดล้ำ เรื่องสุดสนุกเกี่ยวกับการเป็น ‘AI Engineer’ อาชีพสุดฮอตที่กำลังมาแรงในไทยและทั่วโลกกันเถอะ! เจ้า AI เนี่ยกำลังพลิกโฉมโลกของเราแบบสุดยอด จนหลายคนอดสงสัยไม่ได้ว่า “AI Engineer ต้องเรียนจบอะไร?” หรือ “ทักษะที่จำเป็นต้องมี” ในเส้นทางนี้คืออะไรบ้าง? แล้ว “หลักสูตรมหาวิทยาลัย” ที่ไหนเปิดสอนเจ๋งๆ ช่วยให้ก้าวเป็นยอด AI Engineer ได้บ้าง? งานนี้จะเล่าให้ฟังเอง พร้อมแนะแนว “หน้าที่ AI Engineer” ว่าทำอะไรกันบ้าง บอกเลยว่าน้องๆ ม.ปลายที่สนใจด้านเทคโนโลยีไม่ควรพลาด!

---

1. ทำไม AI ถึงเปลี่ยนโลกได้ขนาดนี้?

AI คือศาสตร์ทางคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบให้เครื่องจักรหรือซอฟต์แวร์ฉลาดเหมือนมนุษย์ สามารถวิเคราะห์รูปภาพ ฟังเสียง คุยโต้ตอบ ตัดสินใจ หรือแปลภาษาได้เก่งกาจ ไม่ว่าจะเป็นแอปแชตบอทแสนรู้ ระบบแนะนำหนังใน Netflix หรือการสแกนใบหน้าปลดล็อกมือถือ ล้วนมี AI อยู่เบื้องหลังทั้งสิ้น!
และไม่ใช่แค่บริษัทยักษ์ใหญ่ต่างประเทศที่ใช้ AI นะครับ—ตั้งแต่ธนาคารจนถึงโรงงาน เกษตรกรรม หรือการศึกษาในไทยก็เริ่มเอา AI ไปเสริมทัพสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ เพิ่มประสิทธิภาพ และลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ บอกเลยว่านี่เป็นเทรนด์แรงที่สร้างงานสร้างรายได้มูลค่ามหาศาลในอนาคต และ “ทักษะที่ต้องมี” สำหรับผู้ทำงานด้าน AI Engineer ยิ่งใครที่ตั้งใจเรียนรู้สายนี้บอกเลยว่ามีอนาคตสดใสรออยู่แน่นอน

---

2. เป็น AI Engineer ทำไมมันเจ๋งขนาดนั้น?

• โอกาสเติบโตสูง พร้อมเงินเดือนงาม
  เนื่องจากเทคโนโลยี AI กำลังบูมสุดๆ ไม่ว่าจะในไทยหรือต่างประเทศ ก็ต้องการคนมีฝีมือทำงานด้านนี้ทั้งนั้น เรียกว่ามี Demand สูงปรี๊ด พอมี Demand เยอะ เงินเดือนก็ย่อมดึงดูด ตามมาด้วยสวัสดิการสุดปังอีกมากมาย นี่แหละคือเหตุผลที่หลายคนวาดฝันไว้เลย
• ได้พัฒนาตัวเองตลอดเวลา
  AI ก้าวหน้าเร็วมาก ไม่ว่าจะเป็น Machine Learning, Deep Learning หรือการวิจัยสุดล้ำอย่าง Reinforcement Learning ยิ่งเราอยู่ในวงการ ก็ยิ่งต้องฝึกตัวเองให้เก่งขึ้นตลอด เป็นงานที่ไม่หยุดนิ่ง ยิ่งเรียนรู้ก็ยิ่งเก่ง จนกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ใครๆ ก็ต้องการตัว
• สร้างผลกระทบเชิงบวกต่อสังคม
  อยากใช้ AI วิเคราะห์โรคให้คนในพื้นที่ห่างไกล ช่วยเกษตรกรเพิ่มผลผลิต ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์เพื่อวินิจฉัยโรคเร็วขึ้น หรือพัฒนาระบบจัดการภัยพิบัติในไทย บอกเลยว่าทุกอย่างทำได้ในฐานะ AI Engineer นอกจากเติบโตในอาชีพ ยังได้ช่วยพัฒนาสังคมไปพร้อมกันเลย
• มีเส้นทางอาชีพหลากหลาย
  สายนี้ไม่ได้จำกัดแค่การเขียนโค้ดซ้ำๆ นะครับ “หน้าที่ AI Engineer” สามารถเลือกลงลึกได้หลายด้าน เช่น Natural Language Processing (NLP) ทำให้คอมเข้าใจภาษา ออกเสียงได้ หรือ Computer Vision เน้นวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอ ใครจะชอบหุ่นยนต์ หรืออยากพัฒนาระบบ Data Analytics ก็เลือกได้ตามใจชอบ และมันยังใช้ได้ในทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่การเงิน การแพทย์ ไปจนถึง e-commerce เลยทีเดียว

---

3. วางแผนเตรียมตัวเป็น AI Engineer อย่างไรดี? (AI Engineer ต้องเรียนอะไร และ ทักษะที่ต้องมี)

• ขั้นแรก: ติวพื้นฐานคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์ให้แน่น
  • คณิตศาสตร์: ฝึกให้เก่งเรื่องพีชคณิต แคลคูลัส สถิติ ความน่าจะเป็น เพราะโมเดล Machine Learning และ AI ต้องใช้สูตรและทฤษฎีเหล่านี้คำนวณ
  • การเขียนโปรแกรม: เริ่มจากภาษา Python นี่เลย เพราะใช้กันแพร่หลายมากในวงการ AI
• ขั้นที่สอง: ทำความรู้จัก AI ตั้งแต่เนิ่นๆ
  • เรียนคอร์สเบื้องต้น: อาจดูฟรีคอร์สจาก Coursera, edX หรือคอร์สในไทยที่สอน Machine Learning ขั้นต้น
  • ลงมือทำโปรเจกต์ง่ายๆ: เช่น เขียนโปรแกรมตรวจจับเมลขยะ แชตบอทง่ายๆ หรือแอปจดจำใบหน้า การได้ทดลองทำจริงจะทำให้เข้าใจภาพรวมของ AI ได้ชัดขึ้น
  • ศึกษาจากคอร์สฟรีบน YouTube: @IBMTechnology
• ขั้นที่สาม: ฝึกการแก้ปัญหาและตรรกะ
  • แข่งขันคณิตหรือเขียนโปรแกรม: จะเป็นโอลิมปิกคณิตศาสตร์ หรือแข่งขันเขียนโค้ด ก็ช่วยฝึกกระบวนการคิดเชิงตรรกะได้เยี่ยม
  • ร่วมคลับหรือชมรม: ถ้าที่โรงเรียนมีชมรมหุ่นยนต์หรือชมรมโค้ดดิ้ง ลองไปเข้าร่วมดู ได้ฝึกคิด หัดทำงานเป็นทีม เพิ่มความคิดสร้างสรรค์
• ขั้นที่สี่: เลือกเส้นทางมหาวิทยาลัยที่ใช่ (หลักสูตรมหาวิทยาลัย)
  • มหาวิทยาลัยไทยหลายแห่งมีหลักสูตรคอมพิวเตอร์หรือวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ที่สอน AI, Data Science หรือ Robotics โดยเฉพาะ
  • สำรวจหลักสูตร: ดูว่าเค้ามีวิชาพวก Machine Learning, Deep Learning, Data Mining หรือ AI อื่นๆ ในหลักสูตรไหม เพื่อให้มั่นใจว่าได้เรียนสิ่งที่ชอบ
  • ทุนการศึกษาและแลกเปลี่ยน: ถ้ามีทุนเรียนต่อหรือแลกเปลี่ยนต่างประเทศ ก็ลองสมัครดู ได้เปิดมุมมองใหม่ๆ ไม่หยุดอยู่แค่ในไทย
  • สังเกตุ: ชื่อหลักสูตรมันใช้คำว่าปัญญาประดิษฐ์ เช่น วิศวกรรมหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์, ปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์และเทคโนโลยีอัจฉริยะ
• ขั้นที่ห้า: กิจกรรมเสริมและฝึกงาน
  • งานแฮกกาธอน (Hackathon) และเทคแฟร์: เจอเพื่อนร่วมทีม สร้างโปรเจกต์แข่งกับเวลา ได้ประสบการณ์จริงที่ไม่มีในห้องเรียน
  • ฝึกงาน: ลองฝึกที่บริษัทเทคโนโลยีในไทยหรือไปต่างประเทศ ยิ่งได้ประสบการณ์โลกจริง ก็ยิ่งโดดเด่น
  • สร้างผลงาน (Portfolio): อย่าลืมอัปโค้ดไว้ใน GitHub หรือโชว์โปรเจกต์ที่ทำ ให้บริษัทหรือมหาวิทยาลัยเห็นทักษะรอบด้าน
• ขั้นที่หก: เรียนรู้ต่อยอดไม่มีสิ้นสุด
  • ลงลึกเฉพาะทาง: ใครชอบประมวลผลภาษา (NLP) หรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) ก็โฟกัสด้านนั้นเป็นพิเศษได้
  • อัปเดตตลอดเวลา: ติดตามงานวิจัย วารสาร เข้าร่วมสัมมนาในวงการ AI อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ตามเทรนด์ได้ทัน ไม่ตกยุค อย่าง MIT, ML Papers of The Week

---

4. เทคโนโลยี AI ที่ควรรู้จักในงานสายนี้

ก่อนเลือกเรียนหรือสอบใบรับรองใดๆ น้องๆ ควรประเมินปัจจัยต่อไปนี้:

• พื้นฐานทางเทคนิค: บางคอร์สต้องรู้สถิติและโปรแกรมมิ่งค่อนข้างแน่น
• เวลาที่ต้องลงทุน: คอร์สส่วนมากใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์ถึงหลายเดือน
• ชื่อเสียงและการยอมรับในวงการ: ค้นหาว่าใบรับรองแบบไหนตรงสายงานที่เล็งไว้
• เป้าหมายอาชีพ: อยากเป็น AI Engineer แบบเจาะลึก หรือเสริมสกิลจากอาชีพอื่น? เลือกเส้นทางให้เหมาะกับเป้าหมาย

---

5. เลือกใบรับรอง AI ที่ใช่สำหรับคุณ (AI Certification)

ในตลาดมีใบรับรองเยอะมาก แต่จะขอยกตัวอย่างเด่นๆ ที่น่าสนใจ:

สำหรับมือใหม่

• IBM’s AI Engineering Professional Certificate หรือ Google’s Machine Learning Crash Course
  • เน้นลงมือทำเบื้องต้น ยังไม่ต้องใช้คณิตฯ ระดับสูง
  • ค่อยๆ ปูพื้นฐาน จนพัฒนาไปสู่การสร้างโปรเจ็กต์

สำหรับสาย Advance

• Stanford’s AI Graduate Certificate หรือ NVIDIA’s Deep Learning Institute
  • เจาะลึกเทคนิคใหม่ๆ เช่น Deep Learning, Computer Vision
  • เหมาะกับคนพร้อมลุยโค้ดจริงจังและวิจัยเชิงลึก

---

6. ใบรับรอง AI Certification เด่นๆ ปี 2025

DataCamp’s AI Fundamentals Certification

• สอนแนวคิด AI ตั้งแต่เบื้องต้นจนถึง Generative AI อย่าง ChatGPT
• เหมาะกับคนที่อยากเห็นภาพรวมธุรกิจจาก AI แบบไม่ต้องโค้ดเยอะ

NVIDIA Deep Learning Institute Certification

• ของค่ายผู้ผลิต GPU ยักษ์ใหญ่ เน้นงาน Deep Learning ที่ใช้ประสิทธิภาพ GPU
• เหมาะกับสาย Computer Vision และการ Optimize โมเดล

USAII Certified AI Transformation Leader (CAITL)

• เน้นนำ AI ไปประยุกต์เชิงกลยุทธ์สำหรับองค์กร
• เหมาะกับคนที่มีประสบการณ์ธุรกิจ และอยากเป็นผู้นำในการเปลี่ยนองค์กรด้วย AI

Microsoft Azure AI Engineer Associate

• เจาะงาน AI บน Azure โดยเฉพาะ เช่น Cognitive Services, Bot Service และ Azure Machine Learning
• ใบรับรองมีชื่อเสียงในกลุ่มองค์กรที่ใช้ Microsoft

AWS Certified Machine Learning - Specialty

• ครอบคลุมด้าน ML บน AWS ตั้งแต่ Data Engineering ถึงการ Deploy โมเดล
• เหมาะกับผู้เชี่ยวชาญ AWS ที่ต้องการก้าวสู่ระดับ ML/AI

IBM AI Engineering Professional Certificate

• สอนการสร้างโมเดล AI จริงจังด้วย TensorFlow, PyTorch
• เหมาะกับคนที่อยากเพิ่ม “ทักษะที่ต้องมี” ให้แน่นในการสร้างและสเกลโปรเจ็กต์ AI

Google Professional Machine Learning Engineer

• เน้นวิธีสร้างระบบ ML ที่ Production-ready บน Google Cloud
• ใครอยากเชี่ยวชาญ MLOps และระบบคลาวด์ครบวงจรต้องลอง

---

สรุป: เส้นทางไปสู่อนาคตกับ AI Engineer

AI นั้นเปลี่ยนโลกไปแบบไม่หยุดนิ่ง และเปิดโอกาสให้น้องๆ ได้สร้างอนาคตที่น่าตื่นเต้นและมั่นคงไปพร้อมๆ กัน ถามว่า หน้าที่ AI Engineer คืออะไร? ก็คือการสร้าง พัฒนา และวิเคราะห์ระบบ AI ที่เราเห็นกันในหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าอยากมีงานมั่นคง อยากเจอความท้าทายใหม่ๆ หรืออยากเปลี่ยนสังคมให้น่าอยู่ขึ้น อาชีพนี้ตอบโจทย์ได้ครบ!

สิ่งสำคัญคืออย่ากลัว! เริ่มจากสร้างฐานคณิต วิทย์ คอมพิวเตอร์ ฝึกทำโปรเจกต์สนุกๆ ให้รู้จักตัวเองว่าเราถนัดอะไร ชอบแบบไหน แล้วเมื่อเข้ามหาวิทยาลัย (หลักสูตรมหาวิทยาลัย) ก็จะยิ่งต่อยอดได้สบายขึ้น เพราะ ทักษะที่ต้องมี อยู่ในมือเราแล้ว! รับรองว่าเส้นทาง AI นั้นเปิดกว้างรอให้ทุกคนออกไปคว้า อย่ารอช้า ลุยไปด้วยกันเลยน้องๆ!

“อนาคตสดใสของสายงาน AI Engineer กำลังรอพวกเราอยู่…ขอให้โชคดีทุกคน!”