คุณจะลดราคาสินค้าหรือไม่ ไม่ได้ขึ้นกับคุณคนเดียว แต่ขึ้นกับว่าคู่แข่งจะทำอะไรด้วย — แล้วจะตัดสินใจอย่างไร? คนทั่วไปวางแผนกลยุทธ์โดยคิดถึงแค่ฝั่งตัวเอง ("ถ้าฉันทำแบบนี้ผลจะเป็นแบบนั้น") โดยลืมไปว่าอีกฝ่ายก็กำลังคิดและตอบโต้อยู่เช่นกัน ทำให้กลยุทธ์ที่ดูดีที่สุดในสายตาตัวเองอาจแย่ที่สุดเมื่อคู่แข่งตอบโต้กลับ

ระดับ Master: ระดับความเชี่ยวชาญเชิงลึก สำหรับคนที่ต้องรับมือกับความซับซ้อน ความไม่แน่นอน และข้อจำกัดของโลกจริงที่ระดับ Practitioner ยังไม่ครอบคลุม พร้อมเชื่อมโยงความรู้เข้ากับคอร์สอื่นในแทร็ก Computational Futures

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: จำลอง evolutionary game dynamics; รวม game theory เข้ากับ agent-based simulation; เชื่อมโยงกับ multi-agent reinforcement learning.

แผนการเรียนโดยย่อ: Evolutionary Game Theory → Game Theory ผสาน ABM → เชื่อมโยงกับ Multi-Agent RL → โปรเจกต์จริง (Capstone).

ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: ทฤษฎีเกม (Game Theory) คือกรอบคิดที่ใช้วิเคราะห์สถานการณ์ที่ผลลัพธ์ขึ้นกับการตัดสินใจของหลายฝ่ายพร้อมกัน ตั้งแต่สงครามราคา การเจรจาต่อรอง ไปจนถึงการออกแบบนโยบายที่จูงใจให้คนบอกความจริง (mechanism design) — ใช้ได้ตั้งแต่ห้องประชุมธุรกิจไปจนถึงการออกแบบนโยบายสาธารณะ

การใช้งานที่เป็นไปได้ (เชื่อมกับเป้าหมายของคุณแบบ GDLA — Goal-Directed Learning Activation): เหมาะกับ Senior Strategist หรือนักออกแบบนโยบายที่ต้องวิเคราะห์พฤติกรรมกลุ่มที่เชื่อมโยงกับ ABM และ multi-agent RL

คำค้นหาที่เกี่ยวข้อง: เรียน ทฤษฎีเกม ออนไลน์, ทฤษฎีเกม คืออะไร, สอน Game Theory ด้วย Python ภาษาไทย, คอร์ส Game Theory ระดับเชี่ยวชาญ, 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