wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

AI & DATA Analytic

Total questions: 20

Worksheet time: 10mins

Name
Class
Date
1.

แนวทางเทคโนโลยีใดถูกกล่าวว่าเป็น “สมอง” ของระบบอัจฉริยะในบริบทอุตสาหกรรมสมัยใหม่

a)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง

b)

การกระจายงานแบบใช้แรงงานคน

c)

ระบบไอน้ำและเครื่องจักรกลหนัก

d)

การผลิตจำนวนมากแบบแมส

2.

วิทยากรชื่อ

a)

อ.แบงค์ ผศ.ดร.สรายุทธ กรวิรัตน์

b)

อ.แบงค์ ผศ.ดร.สราวุทธ กรวิรัตน์

c)

คิมซอนโฮ

d)

เจมีไนน์ นรวิชญ์

3.

หน้าที่หุ่นยนต์ นอกจาก เอาไว้ใช้ทำครัว ใช้กรีดยาง ตัดอ้อย ขุดมัน ทำอะไรได้อีก ได้ในยุคอุตสาหกรรม 5.0

a)

ใช้เฉพาะในระบบอัตโนมัติที่ไม่มีการปรับแต่ง

b)

ทำงานแยกจากมนุษย์เพื่อลดการสื่อสาร

c)

แทนที่มนุษย์ทั้งหมดเพื่อลดความเสี่ยง

d)

ทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อยกระดับประสบการณ์การผลิต

4.

ข้อใดอธิบายความแตกต่างระหว่าง Machine Learning กับ Deep Learning ได้แม่นยำที่สุด

a)

ML เรียนรู้จากข้อมูลมีป้ายกำกับและไม่ใช้เครือข่าย

b)

ML คือการค้นหารูปแบบ ส่วน DL ใช้เครือข่ายหลายชั้น

c)

DL ใช้ข้อมูลน้อยกว่า ML และไม่ต้องปรับพารามิเตอร์

d)

DL ใช้กฎเชิงตรรกะแทนข้อมูล และ ML ใช้รางวัล

5.

Generative AI ในบริบทอุตสาหกรรมมีคุณสมบัติหลักอย่างไร

a)

ลดความเร็วการประมวลผลให้ต่ำลง

b)

แทนที่การเรียนรู้แบบเสริมแรงทั้งหมด

c)

ผลิตเนื้อหาใหม่จากรูปแบบที่เรียนรู้

d)

สร้างคำตอบเฉพาะงานด้วยกฎตายตัว

6.

Reinforcement Learning เหมาะกับสถานการณ์ใดมากที่สุด

a)

การตัดสินใจผ่านการลองผิดลองถูกและรางวัล

b)

การเรียนรู้จากฉลากจำนวนมาก

c)

การสร้างเนื้อหาที่ไม่ใช้โค้ด

d)

การค้นหากลุ่มโดยไม่มีป้ายกำกับ

7.

ข้อใดอธิบายบทบาทของ Big Data ต่อการทำงานของ AI ได้ถูกต้อง

a)

ทำให้ไม่ต้องใช้คลาวด์หรือเอดจ์คอมพิวติ้ง

b)

ช่วยให้ AI ทำงานช้าลงแต่แม่นขึ้น

c)

เป็นระบบนิเวศข้อมูลที่เพิ่มปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย

d)

ลดความจำเป็นของการเชื่อมต่อ IoT

8.

ข้อใดเป็นตัวอย่างการประยุกต์ AI ในโรงงานอัจฉริยะที่สอดคล้องที่สุด

a)

การตรวจสอบคุณภาพภาพสินค้าแบบเรียลไทม์

b)

การลดความเร็วเครื่องจักรด้วยมือ

c)

การออกแบบกราฟิกสำหรับสื่อสังคม

d)

การสร้างบทความโฆษณาอัตโนมัติ

9.

ข้อใดสรุปความหมายของ “Data is the New Oil” ในบริบทอุตสาหกรรมได้ดีที่สุด

a)

ข้อมูลคือทรัพยากรใหม่ที่มีค่าและขับเคลื่อนนวัตกรรม

b)

ข้อมูลไม่มีผลต่อการตัดสินใจเชิงปฏิบัติ

c)

ข้อมูลแทนที่ความรู้มนุษย์ทั้งหมด

d)

ข้อมูลใช้ได้เฉพาะงานวิชาการเท่านั้น

10.

ข้อใดเป็นประโยชน์สำคัญของ Predictive Maintenance (PdM) ที่กล่าวถึงบ่อยในอุตสาหกรรมการผลิต

a)

เพิ่ม ROI จากการบำรุงรักษา

b)

เพิ่มความหน่วงของเครือข่ายโรงงาน

c)

ลดค่าใช้จ่ายอะไหล่โดยหยุดผลิต

d)

ลด Downtime ของเครื่องจักร

11.

เหตุผลสำคัญที่องค์กรหันไปใช้ Agentic AI มากขึ้นในปี 2026 คืออะไร

a)

หลีกเลี่ยงการใช้หลายเอเจนต์ร่วมกัน

b)

ลดความซับซ้อนของข้อมูลให้เหลือขั้นต่ำ

c)

ต้องการรายงานผลแบบสรุปเท่านั้น

d)

ต้องการระบบที่ปฏิบัติการได้เองและรับผิดชอบงาน

12.

ข้อใดกล่าวถึงผลกระทบของ GenAI ต่อกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ใกล้เคียงจริงที่สุด

a)

ลดเวลาและต้นทุนการพัฒนาบางส่วนอย่างมีนัย

b)

เพิ่มขั้นตอน SDLC โดยทั่วไปทุกกรณี

c)

ทำให้ทีมไม่ต้องทดสอบระบบเลย

d)

ทำให้คุณภาพโค้ดลดลงเสมอทุกงาน

13.

ผลของการใช้เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot ต่อประสิทธิภาพนักพัฒนาโดยเฉลี่ยคือข้อใด

a)

ทำให้ทีมต้องใช้เวลาฝึกเพิ่มมากขึ้น

b)

ทำให้คุณภาพโค้ดดีขึ้นแต่ไม่เพิ่มความเร็ว

c)

เพิ่มความเร็วการทำงานสูงสุด 30 นาทีต่อชั่วโมง

d)

ลดเวลาทำงานลงประมาณ 10 นาทีต่อชั่วโมง

14.

Human-in-the-loop ในการพัฒนาโดยใช้ GenAI มีจุดมุ่งหมายหลักคืออะไร

a)

สร้างข้อมูลจำลองเพื่อทดสอบโมเดลเท่านั้น

b)

แทนที่นักพัฒนาด้วยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

c)

ลดการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ทั้งหมด

d)

ตรวจสอบความถูกต้องและลดอคติของระบบ

15.

หลักการใดต่อไปนี้สอดคล้องกับแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรม AI ในงานวิศวกรรมมากที่สุด

a)

ยอมรับโมเดลปิดเพื่อหลีกเลี่ยงตรวจสอบ

b)

ลดความโปร่งใสเพื่อความเร็วการตัดสินใจ

c)

ผลักภาระทั้งหมดให้ระบบอัตโนมัติ

d)

Fairness และ Human Safety เป็นแกนสำคัญ

16.

ความโปร่งใส (Transparency) ในระบบ AI มีผลดีอย่างไรในโรงงาน

a)

ช่วยให้งานบำรุงรักษาไม่ต้องมีขั้นตอน

b)

ช่วยตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์กับข้อมูล

c)

ทำให้บุคลากรไม่ต้องฝึกอบรมเพิ่มเติม

d)

ลดความจำเป็นของการบันทึกข้อมูลทั้งหมด

17.

ข้อใดเป็นลำดับขั้นตอนการทำงานของ Teachable Machine ที่ถูกต้องสำหรับการตรวจสอบคุณภาพสินค้า

a)

Training → Export → Preview & Test → Gathering Data

b)

Export → Preview & Test → Training → Gathering Data

c)

Gathering Data → Training → Preview & Test → Export

d)

Gathering Data → Preview & Test → Export → Training

18.

เครื่องมือใดช่วยเชื่อมโยงข้อมูลจาก Google Sheets มาสร้างระบบ Dashboard แบบ Live Server ได้

a)

MATLAB และ Simulink

b)

Google Apps Script และ Tailwind CSS

c)

Excel VBA และ PowerPoint

d)

RStudio และ Shiny

19.

โครงการใดต่อไปนี้เป็นตัวอย่างกรณีศึกษา AI ในอุตสาหกรรมไทยที่เน้นการวิเคราะห์สายการผลิต

a)

ABB Remote Insights

b)

Universal Robots Cobots

c)

IoT & AI Manufacturing Line Analysis (TGI)

d)

Durable Foundations Initiative

20.

เป้าหมายสำคัญปี 2026 ของการใช้ AI ในอุตสาหกรรมคืออะไรตามเอกสาร

a)

เป็นส่วนประกอบหลักของอุตสาหกรรมสมัยใหม่

b)

ลดการใช้หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ

c)

ยังคงเป็นส่วนช่วยงานแบบ Reactive

d)

เน้นเฉพาะงานวิเคราะห์เชิงสถิติเท่านั้น