Game Theory with Python (Foundation)
อัปเดตล่าสุด: 2026-08-29
คำอธิบายคอร์ส
คุณจะลดราคาสินค้าหรือไม่ ไม่ได้ขึ้นกับคุณคนเดียว แต่ขึ้นกับว่าคู่แข่งจะทำอะไรด้วย — แล้วจะตัดสินใจอย่างไร? คนทั่วไปวางแผนกลยุทธ์โดยคิดถึงแค่ฝั่งตัวเอง ("ถ้าฉันทำแบบนี้ผลจะเป็นแบบนั้น") โดยลืมไปว่าอีกฝ่ายก็กำลังคิดและตอบโต้อยู่เช่นกัน ทำให้กลยุทธ์ที่ดูดีที่สุดในสายตาตัวเองอาจแย่ที่สุดเมื่อคู่แข่งตอบโต้กลับ
ระดับ Foundation: จุดเริ่มต้นสำหรับคนที่ไม่มีพื้นฐานด้านนี้มาก่อนเลย ออกแบบให้เข้าใจแนวคิดหลักผ่านอุปมาและตัวอย่างที่จับต้องได้ก่อนแตะโค้ดหรือสูตรคณิตศาสตร์ใดๆ จบคอร์สนี้แล้วคุณจะ "เห็นภาพ" ว่าเรื่องนี้ทำงานอย่างไร แม้จะยังไม่ต้องใช้กับงานจริงก็ตาม
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: เข้าใจ payoff matrix; หา Nash Equilibrium ของเกมง่ายๆ; แยกเกม cooperative กับ non-cooperative.
แผนการเรียนโดยย่อ: Strategic Interaction → Nash Equilibrium เบื้องต้น → โปรเจกต์จริง (Capstone POC).
ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: ทฤษฎีเกม (Game Theory) คือกรอบคิดที่ใช้วิเคราะห์สถานการณ์ที่ผลลัพธ์ขึ้นกับการตัดสินใจของหลายฝ่ายพร้อมกัน ตั้งแต่สงครามราคา การเจรจาต่อรอง ไปจนถึงการออกแบบนโยบายที่จูงใจให้คนบอกความจริง (mechanism design) — ใช้ได้ตั้งแต่ห้องประชุมธุรกิจไปจนถึงการออกแบบนโยบายสาธารณะ
การใช้งานที่เป็นไปได้ (เชื่อมกับเป้าหมายของคุณแบบ GDLA — Goal-Directed Learning Activation): ช่วยให้คุณเข้าใจว่าทำไมกลยุทธ์ที่ดีที่สุดของคุณขึ้นกับสิ่งที่คนอื่นจะทำด้วย เหมาะกับใครก็ตามที่ต้องเจรจาต่อรองหรือแข่งขันกับคู่แข่ง
คำค้นหาที่เกี่ยวข้อง: เรียน ทฤษฎีเกม ออนไลน์, ทฤษฎีเกม คืออะไร, สอน Game Theory ด้วย Python ภาษาไทย, คอร์ส Game Theory ระดับเริ่มต้น, Game Theory tutorial ภาษาไทย | English keywords: game theory, Nash equilibrium, payoff matrix, prisoners dilemma, repeated games, tit-for-tat, mechanism design, evolutionary game theory, replicator dynamics, strategic interaction || คำถามที่พบบ่อย — Nash Equilibrium คืออะไร และใช้กับธุรกิจอย่างไร? Nash Equilibrium คือสถานะที่ไม่มีผู้เล่นคนไหนได้ประโยชน์จากการเปลี่ยนกลยุทธ์ฝ่ายเดียว ใช้วิเคราะห์สงครามราคา การเจรจาต่อรอง และการออกแบบกลไกจูงใจ (mechanism design) ในธุรกิจและนโยบายสาธารณะ
ผู้สอน
ศักดา เลิศพิพัฒน์วาณิชย์

