ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่—ขับเคลื่อนทุกสิ่งตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงเครื่องมือสร้างโค้ด ระบบแนะนำ และเครื่องมืออัตโนมัติ
สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเพิ่มทักษะโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายมาก มีหลักสูตร AI ฟรีมากมายให้เลือกเรียนทางออนไลน์ โปรแกรมเหล่านี้ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมไปจนถึงวิศวกรรมพร้อมต์ (prompt engineering) และการสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
คู่มือนี้จะสำรวจ 20 หลักสูตร AI ฟรียอดนิยมที่นักพัฒนาทุกคนควรพิจารณาเรียนรู้—ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นสำรวจ AI เป็นครั้งแรก หรือวิศวกรที่มีประสบการณ์ที่ต้องการเชี่ยวชาญหัวข้อขั้นสูง
ก่อนที่คุณจะลงลึกในหลักสูตร AI ฟรีเหล่านี้ ให้ตั้งค่าสแต็กการพัฒนาของคุณให้ถูกต้อง หลักสูตร AI เกือบทั้งหมดในรายการนี้เกี่ยวข้องกับการเรียกใช้ ทดสอบ หรือรวม API จากโมเดลต่างๆ เช่น OpenAI, Anthropic หรือ Hugging Face แทนที่จะใช้เครื่องมือหลายอย่าง ให้ใช้ Apidog — แพลตฟอร์ม API แบบครบวงจรที่ช่วยให้คุณออกแบบ จำลอง ทดสอบ ดีบัก และจัดทำเอกสาร API ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้ในที่เดียว ช่วยลดความยุ่งยากทั้งหมด คุณจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะจริงๆ แทนที่จะต้องเชื่อมต่อเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกัน
1. Elements of AI — University of Helsinki & MinnaLearn
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น
- ระยะเวลา: ประมาณ 6 สัปดาห์ (5–10 ชั่วโมง/สัปดาห์)
- ใบรับรอง: ฟรี
- การเข้าถึง: เว็บไซต์ทางการของ Elements of AI
หลักสูตรยอดนิยมระดับโลกนี้แนะนำพื้นฐานของ AI ด้วยภาษาที่เรียบง่ายและเข้าถึงได้ เหมาะสำหรับทุกคนที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค และเน้นสิ่งที่ AI สามารถ และ ไม่สามารถ ทำได้
ทำไมถึงควรเรียน: เป็นก้าวแรกที่สมบูรณ์แบบก่อนที่จะเข้าสู่หลักสูตร AI ที่เน้นการเขียนโค้ด
2. AI for Everyone — DeepLearning.AI / Andrew Ng (Coursera)
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น
- ระยะเวลา: ประมาณ 6 ชั่วโมง
- การเข้าถึง: AI for Everyone บน Coursera
หลักสูตรนี้สอนโดยผู้บุกเบิก AI Andrew Ng โดยเน้นว่า AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรม จริยธรรม และการทำงานร่วมกันของทีมอย่างไร นักพัฒนาจะได้รับความเข้าใจภาพรวมเกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจและสังคมของ AI
เคล็ดลับมือโปร: เลือกตัวเลือก "Audit" เพื่อเข้าถึงได้ฟรี
3. Introduction to Generative AI — Google Cloud Skills Boost
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น
- ระยะเวลา: ประมาณ 8 ชั่วโมง
- การเข้าถึง: Introduction to Generative AI (Google Skill Badge)
บทนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการออกแบบพร้อมต์ (prompt design), AI แบบหลายโมดอล (multimodal AI) และเครื่องมือแปลงข้อความเป็นรูปภาพ (text-to-image) นักพัฒนาที่เรียนจบหลักสูตรนี้จะได้รับป้ายทักษะ Google อย่างเป็นทางการ ซึ่งแสดงถึงความรู้ด้าน Generative AI ของพวกเขา
4. Machine Learning Crash Course — Google for Developers
ระดับ: ผู้เริ่มต้น–ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 15 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Machine Learning Crash Course (Google)
หนึ่งในหลักสูตร ML ฟรีที่เน้นการปฏิบัติมากที่สุด เรียนรู้พื้นฐาน TensorFlow ผ่านการแสดงภาพแบบโต้ตอบและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด
เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่พร้อมจะเริ่มเขียนโค้ดโมเดล ML แบบง่ายๆ
5. CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python — Harvard University
ระดับ: ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 7 สัปดาห์ (10–30 ชั่วโมง/สัปดาห์)
การเข้าถึง: CS50 AI บน Harvard OpenCourseWare
หลักสูตรเชิงลึกที่เน้น Python ในด้าน อัลกอริทึมการค้นหา, โครงข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ Python อย่างน้อยหนึ่งปี
ทำไมถึงพิเศษ: สอนโดยทีม CS50 ของ Harvard ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านคุณภาพการสอนระดับโลก
6. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI + OpenAI
ระดับ: ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 1.5 ชั่วโมง
การเข้าถึง: ChatGPT Prompt Engineering บน DeepLearning.AI
หลักสูตรระยะสั้นนี้สอนนักพัฒนาวิธีสร้างแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาดขึ้นด้วย LLM เช่น ChatGPT โดยใช้การออกแบบพร้อมต์ (prompt design) ที่มีประสิทธิภาพ
นำไปใช้ได้ทันที: เรียนรู้วิธีรวม OpenAI API เข้ากับโปรเจกต์ของคุณ
7. Generative AI Full Course — freeCodeCamp
ระดับ: ผู้เริ่มต้น
ระยะเวลา: 30+ ชั่วโมง
การเข้าถึง: Generative AI Full Course บน YouTube (freeCodeCamp)
โปรแกรมที่ครอบคลุมบน YouTube ซึ่งครอบคลุม Gemini Pro, OpenAI, Llama, LangChain และ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เรียนรู้ด้วยตนเองได้อย่างสมบูรณ์และฟรี 100%
เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการเรียนรู้ผ่านวิดีโอเชิงปฏิบัติแบบยาว
8. Introduction to Machine Learning with Azure — Microsoft (Udacity)
ระดับ: ผู้เริ่มต้น–ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 22 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Introduction to Machine Learning with Azure บน Udacity
เรียนรู้การรวมพื้นฐาน ML เข้ากับ เครื่องมือ AI บนคลาวด์ของ Azure รวมถึงการฝึกปฏิบัติจริงโดยใช้บริการ ML ของ Microsoft
9. Secure and Private AI — Udacity + Facebook AI
ระดับ: ขั้นสูง
ระยะเวลา: ประมาณ 120 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Secure and Private AI บน Udacity
โปรแกรมขั้นสูงสำหรับนักพัฒนาที่สนใจใน AI ที่รักษาความเป็นส่วนตัว, การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ (federated learning) และ ความเป็นส่วนตัวเชิงอนุพันธ์ (differential privacy)
ข้อกำหนดเบื้องต้น: ความคุ้นเคยกับ PyTorch และแมชชีนเลิร์นนิง
10. Introduction to Deep Learning (MIT 6.S191)
ระดับ: ขั้นสูง
ระยะเวลา: ประมาณ 20 ชั่วโมง
การเข้าถึง: MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning
หลักสูตร Deep Learning เรือธงของ MIT สำรวจ โครงข่ายประสาทเทียม, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) และ NLP รวมถึงสไลด์การบรรยาย ห้องปฏิบัติการ และโครงการโอเพนซอร์ส
11. AI Text Summarization with Hugging Face — LinkedIn Learning
ระดับ: ขั้นสูง
ระยะเวลา: ประมาณ 2 ชั่วโมง
การเข้าถึง: AI Text Summarisation with Hugging Face บน LinkedIn Learning
หลักสูตรที่รวดเร็วและเน้นการปฏิบัติเพื่อสร้างโมเดลสรุปข้อความโดยใช้ Hugging Face Transformers
เคล็ดลับ: ใช้การทดลองใช้ฟรี 1 เดือนของ LinkedIn เพื่อเข้าถึงได้ฟรี
12. AWS Machine Learning Foundations — AWS x Udacity
ระดับ: ผู้เริ่มต้น–ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 11 ชั่วโมง
การเข้าถึง: AWS Machine Learning Foundations บน Udacity
ครอบคลุมแนวคิด ML, SageMaker และการจำลอง DeepRacer เป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมในการปรับใช้โมเดล AI ในระบบคลาวด์
13. Artificial Intelligence for Robotics — Stanford x Udacity
ระดับ: ปานกลาง
ระยะเวลา: 8 สัปดาห์ (ประมาณ 6 ชั่วโมง/สัปดาห์)
การเข้าถึง: AI for Robotics บน Udacity
สอนโดย Sebastian Thrun หลักสูตรนี้สำรวจหุ่นยนต์, SLAM และการอนุมานเชิงความน่าจะเป็น (probabilistic inference)
ข้อกำหนดเบื้องต้น: Python + คณิตศาสตร์ (พีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็น)
14. Open Source Models with Hugging Face — DeepLearning.AI
ระดับ: ผู้เริ่มต้น
ระยะเวลา: ประมาณ 2 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Open Source Models with Hugging Face บน DeepLearning.AI
สอนนักพัฒนาวิธีใช้ โมเดล AI โอเพนซอร์ส สำหรับแอปพลิเคชันแบบหลายโมดอล ไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้น
15. Machine Learning Interview Preparation — Udacity
ระดับ: ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 4 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Machine Learning Interview Preparation บน Udacity
เตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งาน ML ด้วยการฝึกปฏิบัติอัลกอริทึมและคำถามจำลอง
16. AI Fluency: Framework & Foundations — Anthropic
ระดับ: ผู้เริ่มต้น
ระยะเวลา: ประมาณ 4 ชั่วโมง
การเข้าถึง: AI Fluency โดย Anthropic
หลักสูตรการรู้เท่าทัน AI เชิงจริยธรรมที่สร้างโดยผู้สร้าง Claude AI สอนการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบและการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
17. Using OpenAI APIs with Python — Codecademy
ระดับ: ผู้เริ่มต้น
ระยะเวลา: ประมาณ 2 ชั่วโมง
การเข้าถึง: การใช้ OpenAI APIs บน Codecademy
เรียนรู้วิธีเรียกใช้ API ไปยัง OpenAI โดยใช้ Python หรือ cURL, แยกวิเคราะห์การตอบกลับ และรวมคุณสมบัติ AI เข้ากับแอปพลิเคชันในโลกจริง
รวมถึง: ใบรับรองการสำเร็จหลักสูตรฟรี
18. Machine Learning I: Building LLMs — Stanford Online
ระดับ: ผู้เริ่มต้น–ปานกลาง
ระยะเวลา: ประมาณ 2 ชั่วโมง
การเข้าถึง: Building LLMs (Stanford Online)
ภาพรวมของวิธีการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT โดยใช้เทคนิค การฝึกอบรมล่วงหน้า (pretraining), การปรับแต่งละเอียด (fine-tuning - SFT) และ RLHF
เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่กำลังสำรวจพื้นฐานสถาปัตยกรรม LLM
19. AIoT Foundations — Udacity x Bosch
ระดับ: ปานกลาง
ระยะเวลา: 2 เดือน (6–10 ชั่วโมง/สัปดาห์)
การเข้าถึง: AIoT Foundations บน Udacity
รวม AI และ IoT เพื่อสร้างอุปกรณ์อัจฉริยะที่เชื่อมต่อกัน เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่สนใจ AI ที่ขอบ (edge AI) และระบบฝังตัว
20. Machine Learning for Beginners — Microsoft (GitHub)
ระดับ: ผู้เริ่มต้น
ระยะเวลา: 12 สัปดาห์ (เรียนรู้ด้วยตนเอง)
การเข้าถึง: Machine Learning for Beginners (Microsoft GitHub)
หลักสูตรโอเพนซอร์สที่มีโครงสร้างครอบคลุม การถดถอย (regression), NLP และการพยากรณ์อนุกรมเวลา (time-series forecasting) พร้อมสมุดบันทึก Jupyter และชุดข้อมูลจริง
โบนัส: ทำให้โปรเจกต์ AI & API ของคุณคล่องตัวขึ้นด้วย Apidog
ในขณะที่หลักสูตร AI ฟรีเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาเรียนรู้ทฤษฎีและสร้างทักษะพื้นฐาน การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักจะต้องมีการจัดการ API หลายตัว, การตรวจสอบสิทธิ์ และเวิร์กโฟลว์การทดสอบ
นั่นคือจุดที่ Apidog เข้ามามีบทบาท
Apidog เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา API แบบครบวงจรที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถ ออกแบบ, จำลอง, ทดสอบ, ดีบัก และ จัดทำเอกสาร API ได้ง่ายขึ้น—ทำให้เหมาะสำหรับนักพัฒนา AI ที่ต้องการรวมโมเดลต่างๆ เช่น OpenAI, Anthropic หรือ Hugging Face APIs
ประโยชน์หลักของ Apidog สำหรับนักพัฒนา AI:
- เวิร์กโฟลว์ API แบบครบวงจร: กำหนดสเปก → จำลอง → ทดสอบ → จัดทำเอกสาร → เผยแพร่
- การออกแบบ API ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การสร้างเอนด์พอยต์ที่มองเห็นได้และชาญฉลาด
- การดีบัก API อัจฉริยะ: สภาพแวดล้อม, ตัวแปร, การตรวจสอบ, ข้อมูลเชิงลึก, ประวัติคำขอ
- การจำลอง API ในคลิกเดียว: จำลอง API โดยไม่ต้องตั้งค่าเพิ่มเติม และปลดบล็อกการพัฒนาส่วนหน้าและแบบขนานได้ในไม่กี่วินาที
- การทดสอบ API อัตโนมัติ: การยืนยัน, สถานการณ์การทดสอบแบบต่อเนื่อง, ฟังก์ชันการทำงาน, ประสิทธิภาพ, CI/CD
- เอกสาร API แบบสดที่แปลงได้: โต้ตอบได้, ขับเคลื่อนด้วย AI, ซิงค์อยู่เสมอพร้อมการควบคุมการเข้าถึง (สาธารณะ, รหัสผ่าน, IP, อีเมล, การเข้าสู่ระบบแบบกำหนดเอง)
- การทำงานร่วมกันในตัวด้วยความมั่นใจ: ความคิดเห็น, การแบ่งปัน, การแตกแขนง, การตรวจสอบ, การรวม, บทบาท
- พื้นที่ออฟไลน์: ทำงานได้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่แยกจากเครือข่าย
- การเผยแพร่ด้วย API Hub: เพิ่มการนำ API สาธารณะของคุณไปใช้
- การย้ายข้อมูลที่ราบรื่น: นำเข้าคอลเลกชัน Postman ได้ในไม่กี่นาที
ด้วย Apidog นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะได้มากขึ้น—และลดภาระงานการตั้งค่าที่ซ้ำซาก
ข้อคิดสุดท้าย
ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ ไม่ว่าเป้าหมายของคุณคือการสร้างแชทบอท AI, ฝึกโมเดล หรือรวม Generative AI เข้ากับแอปพลิเคชัน หลักสูตร AI ฟรี 20 หลักสูตรนี้มีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อเริ่มต้น
รวมการเรียนรู้ของคุณเข้ากับเครื่องมืออย่าง Apidog เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ API และสร้างต้นแบบคุณสมบัติ AI ได้เร็วขึ้น
เริ่มต้นเรียนรู้ตั้งแต่วันนี้—และสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะแห่งอนาคต