ภาษา Python
บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้”| บทเรียน | หลักสูตร | พัฒนาถึงระดับ |
|---|---|---|
| ลงมือทำ: เก็บ dataset ที่สมดุลบนบอร์ดแล้วแบ่งบน PC | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: เติมสคริปต์ฝึกแล้วรันใน Docker | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: verdict บนเว็บให้ตรงกับ PC และเรื่องราว Cortex-A | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: เทียบสามเป้าหมาย MCU, Web และ PC | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้”ยังไม่มีบทเรียน
บทบาทที่ใช้ทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทบาทที่ใช้ทักษะนี้”| บทบาท | ระดับขั้นต่ำ | ในบทบาทนี้ |
|---|---|---|
| วิศวกร Edge AI | L3 ทำได้เอง | จำเป็น (R) · ยกจาก Rec ในแผนที่ |
ระดับความสามารถ
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ระดับความสามารถ”- L1 รู้จัก · Bloom: remember/understand
- L2 ทำตามแนวทาง · Bloom: apply (scaffolded)
- L3 ทำได้เอง · Bloom: apply/analyse
- L4 มืออาชีพ · Bloom: analyse/evaluate
- L5 ออกแบบและนำทีม · Bloom: evaluate/create
ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE”UUID: 2679f378-371e-5404-aa41-100d208b4f8b
{ "type": [ "Alignment" ], "targetName": "Python", "targetUrl": "https://tesaiot.github.io/tesa-qualification-program/skills/lang.python/", "targetCode": "lang.python", "targetFramework": "TESA Embedded Systems Skill Map 0.1.0", "targetType": "CFItem"}ข้อมูลแผนที่ทักษะเผยแพร่ภายใต้ CC BY-SA 4.0 ดัดแปลงจาก Embedded Systems Engineering Roadmap ของ Meysam Parvizi
TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0
เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ โปรดอ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง · วิธีอ้างอิง TESA