คัดจากหน้าเจ้าของหลักสูตร ครบทั้งสายเริ่มต้น องค์กร Coding, Machine Learning, Agent และ Open-source เนื้อหาด้านล่างเป็นคำแปลแบบสรุปโดย BOO AI — การเรียนฟรีไม่ได้แปลว่าใบรับรองหรือแล็บทุกชนิดฟรี จึงควรตรวจเงื่อนไขที่หน้าหลักสูตรก่อนสมัคร
เรียนการใช้ Claude โดยตรงจาก Anthropic — สร้างงานด้วย Claude, เขียน Prompt ให้ได้ผลดีขึ้น, ออกแบบ Workflow กับ AI และนำไปใช้งานจริง ถ้าใช้ Claude ทำงานอยู่แล้วควรดูมาก เพราะเรียนจากต้นทาง
เข้าเรียนฟรี → anthropic.skilljar.comพื้นฐาน AI และ Machine Learning แบบเข้าถึงง่าย ไม่หนักเกินไป — พื้นฐาน AI, การใช้ AI ในงาน, แนวคิด ML และบางคอร์สมี Certificate ใส่ LinkedIn ได้
เข้าเรียนฟรี → grow.google/aiโลกของ Open-source AI โดยเฉพาะ Llama — ข้อมูลโมเดล, งานวิจัย, เครื่องมือนักพัฒนา และแนวคิดการใช้ AI ระดับระบบ จุดเริ่มต้นที่ดีถ้าอยากรู้ว่า AI แบบเปิดกำลังไปทางไหน
เข้าเรียนฟรี → ai.meta.com/resourcesเข้าใจ Deep Learning, Generative AI, GPU Computing และ CUDA — เหมาะกับคนที่อยากไปไกลกว่าแค่ใช้ AI คืออยากเข้าใจเบื้องหลังการประมวลผล เหมาะกับสาย Data Science / AI Engineer / ML Engineer
เข้าเรียนฟรี → developer.nvidia.com/cudaAzure AI, Copilot, AI สำหรับธุรกิจ, Cloud, Data — เนื้อหาเป็นทางการ มีเส้นทางการเรียนชัด และหลายหลักสูตรผูกกับการสอบ Certificate ของ Microsoft ได้ ทำงานองค์กรควรมีในลิสต์แรก ๆ
เข้าเรียนฟรี → learn.microsoft.com/trainingใช้ ChatGPT, GPT models หรือ OpenAI API ควรเรียนจากต้นทาง — การใช้ GPT, ออกแบบ Prompt, ใช้งาน API และแนวคิดสร้างแอป/Workflow ด้วย AI เหมาะทั้งคนใช้ประจำวันและคนอยากสร้างระบบเอง
เข้าเรียนฟรี → academy.openai.comคอร์สพื้นฐาน AI, Digital Skills, Data และทักษะอาชีพ — โครงสร้างเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นมาก ไม่ต้องมีพื้นฐานเทคนิคหนักก็เริ่มได้ หลายคอร์สมี Certificate เหมาะสร้างฐานก่อนขยับไปเรื่องยาก
เข้าเรียนฟรี → skillsbuild.orgหนึ่งในแหล่งเรียน AI/ML ที่ได้รับความเชื่อถือมากที่สุด ก่อตั้งโดย Andrew Ng — ตั้งแต่ Neural Networks, ML, Deep Learning ถึง Generative AI (บางคอร์สฟรี บางคอร์สเสียเงิน แต่คุ้มมากถ้าอยากวางฐานให้แน่น)
เข้าเรียนฟรี → deeplearning.aiTransformers, NLP, LLM, Datasets — จุดแข็งคือลงมือทำจริง ไม่ได้สอนแค่แนวคิด แต่พาไปใช้โมเดล เครื่องมือ และไลบรารีที่คนทำ AI ใช้กันจริง ห้ามพลาดถ้าสนใจโลกโมเดลเปิด
เข้าเรียนฟรี → huggingface.co/learnAWS มีสื่อเรียนฟรีจำนวนมาก ครอบคลุม พื้นฐาน AI, Generative AI, Prompt Engineering, Amazon Bedrock และ Responsible AI เหมาะทั้งผู้บริหารและนักพัฒนาที่ต้องการเข้าใจการนำ AI ขึ้นระบบ Cloud จริง ส่วนแล็บเชิงลึกบางรายการอยู่ในแผนสมาชิก
ดูหลักสูตร → aws.amazon.com/training/digitalเรียนผ่าน Notebook แบบลงมือทำ ตั้งแต่ Python, Pandas, Machine Learning, Computer Vision และ AI Agents บทเรียนสั้นและทดลองโค้ดได้ใน Browser เหมาะกับคนที่อยากสร้างผลงานจริงมากกว่านั่งดูวิดีโออย่างเดียว
เข้าเรียนฟรี → kaggle.com/learnหลักสูตรมหาวิทยาลัยสำหรับคนทั่วไป อธิบายว่า AI คืออะไร ทำอะไรได้และไม่ได้ รวมถึงผลกระทบต่อสังคม มีทั้ง Introduction to AI และ Building AI เหมาะกับผู้เริ่มต้น ผู้บริหาร ครู และคนที่อยากเข้าใจ AI ก่อนเลือกเครื่องมือ
ดูคอร์สฟรี → helsinki.fi · AI MOOCsคอร์ส Deep Learning แบบเน้นสร้างของจริง สอน Computer Vision, NLP, Tabular, Recommendation, PyTorch และการ Deploy โมเดล หนังสือและ Notebook อ่านฟรี เหมาะกับ Developer ที่อยากข้ามจากการใช้ API ไปสู่การฝึกและประยุกต์โมเดล
เข้าเรียนฟรี → course.fast.aiOpenCourseWare 7 สัปดาห์ เจาะ Search, Knowledge, Uncertainty, Optimization, Machine Learning, Neural Networks และ Language พร้อม Project Python จริง ควรผ่าน CS50x หรือเขียน Python มาอย่างน้อยหนึ่งปี; ใบ CS50 มีเส้นทางฟรี ส่วน verified certificate ของ edX มีค่าใช้จ่าย
เข้าเรียนฟรี → cs50.harvard.edu/aiคอร์ส ML ภาคปฏิบัติจาก Google ครอบคลุม Regression, Classification, Data, Neural Networks, Embeddings, LLM, Production ML, AutoML และ Fairness มีภาพอธิบายและแบบฝึก Colab เหมาะกับผู้เริ่มเทคนิคที่พร้อมเรียนคณิตศาสตร์และ Python พื้นฐาน
เริ่ม Crash Course → developers.google.com/machine-learningเหมาะกับคนที่สร้างโมเดลได้แล้วและต้องการพาไปสู่ระบบจริง เนื้อหาครอบคลุม Infrastructure, Testing, Data Management, Deployment, Monitoring และ Continual Learning วิดีโอ Lecture และ Lab เปิดให้เรียนฟรี
ดูบทเรียน → fullstackdeeplearning.comแบบฝึก Interactive จาก GitHub เรียนผ่าน Issue, Actions และ Codespaces มีเส้นทาง Getting Started with GitHub Copilot, MCP with Copilot และการทำงานร่วมกับ Coding Agent เหมาะกับ Developer ที่ต้องการเรียนจาก Workflow จริงภายใน GitHub
เปิด GitHub Skills → github.com/skillsวิชา 6.034 ของ MIT เน้นรากฐาน Knowledge Representation, Problem Solving, Learning, Vision และ Language มี Lecture, แบบฝึกและข้อสอบ เหมาะกับคนที่ต้องการความเข้าใจเชิงวิชาการมากกว่าการจำวิธีใช้เครื่องมือ
เปิด MIT OCW → ocw.mit.edu · 6.034| เพิ่งเริ่มต้น | เริ่มจาก Google, IBM, OpenAI |
| ไม่เขียนโค้ด แต่อยากเข้าใจ AI | เริ่มจาก Elements of AI และ OpenAI Academy |
| ใช้ Claude บ่อย | ไปดู Anthropic (แล้วต่อด้วยเด็ค ClaudeDuc + ข้อสอบจำลองในเว็บนี้) |
| สายองค์กร / Cloud | ไปที่ Microsoft Learn และ AWS Skill Builder |
| เริ่มเขียน ML | เลือก Kaggle Learn และ Google ML Crash Course |
| สายเทคนิคจริงจัง | ไปที่ CS50 AI, fast.ai และ DeepLearning.AI |
| Production ML | ต่อด้วย Full Stack Deep Learning |
| สาย Open-source | ไปที่ Meta, Hugging Face และ GitHub Skills |
| สายวิชาการ | อ่าน MIT OpenCourseWare |
เรียนพื้นฐานฟรีแล้วอยากลงมือเปลี่ยนความรู้เป็น Skill, Workflow และ AI Agent จริงกับโค้ชคนไทย? ดูรอบเรียน รูปแบบ และรายละเอียดล่าสุดได้จากหน้าคอร์สของ BooAI BootCamp
รวบรวมและสรุปภาษาไทยโดย BOO AI BootCamp · ตรวจล่าสุด 7 ตุลาคม 2026 · ลิงก์ไปยังแหล่งเรียนรู้ทางการหรือผู้จัดหลักสูตรโดยตรง โปรดตรวจภาษา ค่า Certificate และเงื่อนไขบัญชีที่หน้าปลายทาง