LearnVibeCode
AI Education

สอน AI: คอร์สและแหล่งเรียนรู้ AI ที่ดีที่สุดในปี 2025

วิรุฬห์ เก่งธัญการ x Claude •
#ai-education#machine-learning#deep-learning#online-courses#ai-training

สอน AI: คอร์สและแหล่งเรียนรู้ AI ที่ดีที่สุดในปี 2025

AI (Artificial Intelligence) เป็นทักษะที่ร้อนแรงที่สุดในตอนนี้ ความต้องการ AI Professionals เพิ่มขึ้น 300% ในปีที่ผ่านมา และเงินเดือนสูงถึง 60,000-150,000 บาท/เดือน

บทความนี้จะรวม คอร์สสอน AI และแหล่งเรียนรู้ที่ดีที่สุด ทั้งฟรีและเสียเงิน เหมาะกับทุกระดับ!

ทำไมต้องเรียน AI?

1. ความต้องการสูงมาก

สถิติปี 2025:

2. เงินเดือนสูง

ในไทย:

Remote (International):

3. อนาคตสดใส

AI จะเข้ามาเปลี่ยนทุกอุตสาหกรรม:

เส้นทางเรียนรู้ AI (Roadmap)

Level 1: Foundation (1-2 เดือน)

ต้องเรียน:

  1. Math พื้นฐาน

    • Linear Algebra
    • Probability & Statistics
    • Calculus (พื้นฐาน)

  2. Python Programming

    • Syntax และ data structures
    • NumPy, Pandas
    • Matplotlib, Seaborn

  3. AI Concepts

    • AI vs ML vs DL
    • Supervised vs Unsupervised learning
    • Model evaluation

Level 2: Machine Learning (2-3 เดือน)

ต้องเรียน:

  1. Classical ML Algorithms

    • Linear/Logistic Regression
    • Decision Trees, Random Forest
    • SVM, K-Means
    • Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

  2. Feature Engineering

    • Data preprocessing
    • Feature selection
    • Dimensionality reduction

  3. Model Training & Evaluation

    • Train/Test split
    • Cross-validation
    • Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1)

Level 3: Deep Learning (2-3 เดือน)

ต้องเรียน:

  1. Neural Networks

    • Perceptron, MLP
    • Backpropagation
    • Optimization algorithms

  2. CNN (Computer Vision)

    • Convolutional layers
    • Popular architectures (ResNet, VGG)
    • Transfer learning

  3. RNN/Transformer (NLP)

    • LSTM, GRU
    • Attention mechanism
    • BERT, GPT

Level 4: Specialization (3+ เดือน)

เลือก 1-2 ทาง:

คอร์สสอน AI ที่แนะนำ

ฟรี (Free Courses)

1. Fast.ai - Practical Deep Learning

เหมาะสำหรับ: ผู้เริ่มต้นที่รู้ Python พื้นฐาน

เนื้อหา:

จุดเด่น:

เวลา: 7 weeks

ลิงก์: course.fast.ai

2. Google Machine Learning Crash Course

เหมาะสำหรับ: ผู้เริ่มต้นที่มี Python พื้นฐาน

เนื้อหา:

จุดเด่น:

เวลา: 15 hours

ลิงก์: developers.google.com/machine-learning/crash-course

3. Stanford CS229 - Machine Learning

เหมาะสำหรับ: คนที่ต้องการเข้าใจลึก (มี math background)

เนื้อหา:

จุดเด่น:

เวลา: 10 weeks

ลิงก์: cs229.stanford.edu

4. MIT Introduction to Deep Learning

เหมาะสำหรับ: คนที่รู้ ML พื้นฐานแล้ว

เนื้อหา:

จุดเด่น:

เวลา: 7 lectures

ลิงก์: introtodeeplearning.com

เสียเงิน (Paid Courses) - คุ้มค่า

1. Coursera - Deep Learning Specialization (Andrew Ng)

เหมาะสำหรับ: ทุกระดับ (แนะนำมากที่สุด!)

เนื้อหา:

จุดเด่น:

ราคา: $49/month (จบภายใน 3 เดือน = $147)

ลิงก์: coursera.org/specializations/deep-learning

2. Udacity - AI Programming with Python

เหมาะสำหรับ: ผู้เริ่มต้นที่ไม่มี background

เนื้อหา:

จุดเด่น:

ราคา: $399/month (แนะนำ 3 เดือน)

ลิงก์: udacity.com/course/ai-programming-python-nanodegree

3. DataCamp - Machine Learning Scientist Track

เหมาะสำหรับ: คนที่ชอบเรียนแบบ interactive

เนื้อหา:

จุดเด่น:

ราคา: $25/month (ใช้ได้ทุกคอร์ส)

ลิงก์: datacamp.com

4. Zero to Mastery - Machine Learning & Data Science

เหมาะสำหรับ: คนที่ต้องการเรียน end-to-end

เนื้อหา:

จุดเด่น:

ราคา: $39/month หรือ $279/year (คุ้มสุด)

ลิงก์: zerotomastery.io

ในไทย (Thai Courses)

1. AI UNLOCK INNOVATIONS (แนะนำ!)

เหมาะสำหรับ: คนไทยที่ต้องการเรียนภาษาไทย + mentorship

คอร์สยอดนิยม:

A. AI Fundamentals

B. Full Stack AI Developer

C. Vibe Coding Bootcamp

จุดเด่น:

ติดต่อ:

2. Chula MOOC - Data Science และ Machine Learning

จุดเด่น:

ข้อจำกัด:

3. Skooldio - Data Science & AI

จุดเด่น:

ราคา: 2,000-15,000฿/คอร์ส

University Programs (ปริญญา)

1. Chulalongkorn - Data Science Master

ระยะเวลา: 2 ปี

ค่าเทอม: ~200,000฿/ปี

จุดเด่น:

2. KMUTT - AI Engineering

ระยะเวลา: 4 ปี (ป.ตรี)

ค่าเทอม: ~40,000฿/ปี

จุดเด่น:

แหล่งเรียนรู้เพิ่มเติม

YouTube Channels

1. 3Blue1Brown

2. Sentdex

3. Two Minute Papers

4. StatQuest

5. Yannic Kilcher

Blogs & Websites

1. Towards Data Science (Medium)

2. Distill.pub

3. Papers with Code

4. ML Mastery (Jason Brownlee)

Podcasts

1. Lex Fridman Podcast

2. The TWIML AI Podcast

3. Data Skeptic

Communities

1. Kaggle

2. Reddit

3. Discord Servers

4. Facebook Groups (ไทย)

แผนการเรียนรู้ 6 เดือน (ฟรี!)

เดือนที่ 1: Python & Math

Week 1-2: Python

Week 3-4: Math

เดือนที่ 2-3: Machine Learning

Week 5-8:

Week 9-12:

เดือนที่ 4-5: Deep Learning

Week 13-16:

Week 17-20:

เดือนที่ 6: Specialization & Portfolio

Week 21-24:

Week 25-26:

Tips สำหรับเรียน AI ให้สำเร็จ

1. Practice > Theory

2. Build Portfolio

3. Stay Updated

4. Join Community

5. Be Patient

เปรียบเทียบคอร์ส

คอร์สราคาระยะเวลาระดับจุดเด่น
Fast.aiฟรี7 weeksBeginner+Practical, ฟรี
Andrew Ng DL$1473 monthsAllBest overall
Udacity Nano$1,1973 monthsBeginnerMentorship
DataCamp$25/moFlexibleAllInteractive
AI Unlocked9,900-49,900฿4-16 weeksAllThai, 1-on-1
Stanford CS229ฟรี10 weeksAdvancedRigorous

สรุป

เส้นทางเรียน AI ที่แนะนำ:

ฟรี (งบน้อย):

  1. Google ML Crash Course
  2. Fast.ai
  3. Stanford CS229
  4. Kaggle

เสียเงิน (คุ้มค่า):

  1. Andrew Ng Deep Learning
  2. DataCamp subscription
  3. Udacity Nanodegree

ในไทย:

  1. AI UNLOCK INNOVATIONS (แนะนำสุด!)
  2. Skooldio
  3. Chula MOOC

สำหรับ Career Changers:

อยากเรียน AI แบบมี Mentor? AI UNLOCK INNOVATIONS มี:

📚 ลงทะเบียนคอร์สที่นี่

ติดต่อสอบถาม:

อ่านบทความอื่นๆ:

← Back to Blog