10 फ्री AI कोर्स जिन्हें 2025-26 में हर किसी को ज़रूर करना चाहिए | हिंदी

Updated On : 21-09-2025

10 फ्री AI कोर्स जिन्हें 2025-26 में हर किसी को ज़रूर करना चाहिए

कौन पढ़े: छात्र, नौकरीशुदा प्रोफेशनल, डेटा/AI में करियर बदलने वाले और स्टार्टअप फाउंडर — जो बिना निवेश के उच्च-गुणवत्ता AI सीखना चाहते हैं।

क्यों अभी फ्री AI कोर्स करें? (2025-26 का परिप्रेक्ष्य)

Generative AI, LLMs और AI-first products की तेज़ माँग ने 2025 में AI स्किल्स को सबसे मूल्यवान बना दिया है। छोटे निवेश (समय + फोकस) से आप नौकरी में बेहतर भूमिका, फ्रीलांसिंग प्रोजेक्ट या अपना AI-संबंधित प्रोडक्ट बना सकते हैं। फ्री कोर्स्स आपको low-risk entry देते हैं और concept + hands-on exposure मिलती है।

फ्री कोर्स चुनते समय ध्यान देने योग्य बातें

• लेवल: Beginner/Intermediate/Advanced — अपने बैकग्राउंड के अनुसार चुनें।
• Hands-on प्रोजेक्ट्स: लागू करने योग्य प्रोजेक्ट अधिक महत्वपूर्ण हैं।
• सर्टिफिकेट: फ्री audit में सर्टिफिकेट नहीं मिलता — पर सीखने के लिए यह पर्याप्त है; जरूरत हो तो बाद में भुगतान पर सर्टिफिकेट लें।
• Platform credibility: Google, DeepLearning.AI, Fast.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म भरोसेमंद होते हैं।

2025-26 के लिए 10 बेस्ट फ्री AI कोर्स — विस्तृत सूची

1) Google – Machine Learning Crash Course (MLCC)

Duration: Self-paced (20–40 hours) • Level: Beginner-Intermediate

Key Topics: Linear models, classification, neural nets basics, TensorFlow introductory labs.

Why recommended: Google द्वारा बनाया गया बुनियादी और hands-on कोर्स जो ML के मूल सिद्धांत जल्दी समझाता है। प्रोडक्ट-फोकस्ड उदाहरण मिलते हैं।

Direct Link (Google MLCC)

2) DeepLearning.AI – Generative AI with LLMs (Coursera Audit)

Duration: 20–50 hours • Level: Intermediate

Key Topics: LLM architecture, prompt engineering, fine-tuning basics, multimodal generation.

Why recommended: DeepLearning.AI की टीम द्वारा LLM-centric आधुनिक कोर्स; Coursera में audit mode फ्री है — आप वीडियो और reading तक पहुंच सकते हैं।

Coursera Audit Link

3) Microsoft – AI For Beginners (GitHub + Microsoft Learn)

Duration: 15–30 hours • Level: Beginner

Key Topics: Basics of ML, responsible AI, Azure AI intro, simple labs.

Why recommended: Practical labs और Microsoft ecosystem का exposure; क्लाउड-पर AI integration समझने के लिए अच्छा।

Microsoft Learn / GitHub

4) Harvard – CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python (edX)

Duration: 8–12 weeks (self-paced) • Level: Intermediate

Key Topics: Search algorithms, ML basics, knowledge representation, practical Python projects.

Why recommended: Strong academic rigor + real assignments — edX audit free option उपलब्ध है।

edX / CS50 AI

5) Stanford – Machine Learning (Andrew Ng) (Coursera Audit)

Duration: 11 weeks (estimated) • Level: Beginner-Intermediate

Key Topics: Supervised learning, SVMs, neural networks basics, unsupervised learning.

Why recommended: Andrew Ng का क्लासिक कोर्स — सिद्धांत के साथ स्पष्ट व्याख्या। Coursera में audit free है।

Coursera – Andrew Ng

6) Kaggle – Intro to Machine Learning

Duration: 10–20 hours • Level: Beginner

Key Topics: Supervised models, baseline models, feature engineering, Kaggle notebooks.

Why recommended: Practical Kaggle notebooks और competitions के साथ hands-on experience मिलता है — portfolio बनाने के लिए बेस्ट।

Kaggle Learn

7) OpenAI – Prompt Engineering (Free modules / docs)

Duration: 5–15 hours • Level: Beginner-Intermediate

Key Topics: Prompt design, chain-of-thought, safety prompts, evaluation metrics.

Why recommended: LLM के साथ काम करने के लिए prompt engineering सबसे तेज-तर्रार स्किल है; OpenAI docs practical हैं।

OpenAI Docs

8) IBM – AI Engineering (Audit / Free modules)

Duration: Variable • Level: Intermediate

Key Topics: Model deployment, MLOps basics, AI lifecycle.

Why recommended: Deployment और MLOps पर फोकस — प्रोडक्शन-रेटेड स्किल्स सीखने के लिए जरूरी।

IBM AI Courses

9) Meta – AI For Business Leaders (Free resources)

Duration: 6–12 hours • Level: Beginner

Key Topics: Business applications of AI, strategy, product decisions.

Why recommended: तकनीकी नॉन-टेक founders और managers के लिए बेहतरीन; AI strategy सीखने में मदद करता है।

Meta AI Resources

10) Fast.ai – Practical Deep Learning for Coders

Duration: 6–12 weeks (self-paced) • Level: Intermediate-Advanced

Key Topics: Deep learning pipelines, transfer learning, practical projects.

Why recommended: Very practical course — जल्दी results दिखता है; community active और free material excellent है।

Fast.ai

सर्वेक्षण/तुलना तालिका — Quick Comparison

कोर्स	Level	Duration (approx)	Best For
Google MLCC	Beginner	20–40 hrs	ML fundamentals
DeepLearning.AI (LLMs)	Intermediate	20–50 hrs	LLM fundamentals
Microsoft AI For Beginners	Beginner	15–30 hrs	Cloud + intro
CS50 AI (Harvard)	Intermediate	8–12 wks	Academic rigor
Andrew Ng (Stanford)	Beginner	11 wks	Theory foundations
Kaggle Intro	Beginner	10–20 hrs	Hands-on notebooks
OpenAI Prompt	Beginner	5–15 hrs	LLM usage
IBM AI Eng	Intermediate	Variable	MLOps / deployment
Meta AI For Leaders	Beginner	6–12 hrs	Strategy
Fast.ai	Inter/Adv	6–12 wks	Practical DL

कैसे नामांकन करें (Step-by-Step)

1. Platform चुनें: Coursera/edX/Kaggle/Fast.ai/Google Learn — पहले course का landing page खोलें।
2. Audit Mode/Free Option: Coursera/edX पर “Audit” या “Enroll for free” विकल्प चुनें — वीडियो और readings बंदरहित पढ़ें।
3. Hands-on सामग्री: GitHub repo/Notebooks clone करें और अपने environment (Colab / local) में रन करें।
4. Portfolio बनाएं: Kaggle notebooks या GitHub पर अपने प्रोजेक्ट सहेजें — यह नौकरी/फ्रीलांसिंग के लिए जरूरी है।
5. सर्टिफिकेट (Optional): जब ज़रूरत हो तो पेमेंट करके प्रमाणपत्र लें — पर पहले skills पर फोकस करें।

टिप: वीडियो देखते समय न सिर्फ़ नोट्स बनाएं — एक छोटा प्रोजेक्ट 24–72 घंटों में पूरा करें; यह आपकी सीख को स्थिर करता है।

12-महीने का AI सीखने का रोडमैप (Suggested)

1. माह 1–2: Python, Numpy, Pandas और बेसिक ML (Google MLCC / Kaggle Intro)।
2. माह 3–4: Deep learning basics (Fast.ai / Andrew Ng) — छोटे प्रोजेक्ट्स बनाएं।
3. माह 5–6: NLP fundamentals, tokenization, embeddings (CS50 AI, OpenAI tutorials)।
4. माह 7–8: LLM और prompt engineering (DeepLearning.AI modules, OpenAI docs)।
5. माह 9–10: Deployment & MLOps (IBM / Microsoft materials) — छोटा वेब-app बनाकर डिप्लॉय करें।
6. माह 11–12: Capstone project + portfolio, job/freelance outreach और interviews।

यह रोडमैप practical है — हर चरण में 1–2 छोटे प्रोजेक्ट्स और GitHub commits जोड़ें।

AI स्किल सीखने का ROI — क्या यह नौकरी दिलवाएगा?

फ्री कोर्स केवल शुरुआत है। पर अभ्यास-प्रोजेक्ट, GitHub पोर्टफोलियो और एक दो छोटे freelance/part-time प्रोजेक्ट से आप वास्तविक नौकरी की योग्यता प्रदर्शित कर सकते हैं। 2024-25 रिपोर्ट्स दिखाती हैं कि AI/ML स्किल रखने वाले उम्मीदवारों को 20%+ higher starting salaries मिल रही हैं — इसलिए सही दिशा में समय निवेश करने वाले का ROI अच्छा रहता है।

स्रोत सुझाव: Coursera / LinkedIn Workforce Report / Upwork reports 

Monetization & Next Steps (आप कैसे पैसा बना सकते हैं)

• फ्रीलांसिंग: ML model building, data cleaning, prompt engineering gigs
• प्रोडक्ट: छोटे SaaS / automation tools या Fine-tuned models बेचें
• एजुकेट: कोर्स, टेम्पलेट या निर्देशात्मक सामग्री बेचें
• कंसल्टिंग: SMBs के लिए AI strategy बनाएं (Meta / Google materials refer किया हुआ हो तो बेहतरीन pitch बनती है)

Tip: शुरुआती महीनों में अपना समय content + small paid projects में बांटें — इससे सीखते-सिखाते हुए आय भी आएगी।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)

Q: क्या ये कोर्स बिल्कुल मुफ्त हैं?

A: अधिकतर प्लेटफ़ॉर्म पर audit या free content उपलब्ध है — पर प्रमाणपत्र (certificate) पाने के लिए भुगतान करना पड़ सकता है।

Q: मैं नया हूँ — कौन सा कोर्स पहले करूँ?

A: Python और Google MLCC या Kaggle Intro से शुरू करें। ये बेस मजबूत करते हैं।

Q: क्या कोर्स पूरा करने के बाद नौकरी मिलना पक्का है?

A: नहीं — पर प्रोजेक्ट, GitHub और सक्रिय आउटरीच से आपकी जॉब-प्रोबेबिलिटी बढ़ती है।

अभी शुरू करें — 

आपके लिए मेरा सुझाव: आज Google MLCC खोलें और पहला hands-on lab पूरी करें — फिर 7 दिनों में एक छोटा प्रोजेक्ट बनाकर GitHub पर डालें।

Google MLCC शुरू करें (Free)

📌 Further reading

• Large Language Models (LLM) कैसे काम करते हैं | Transformer आर्किटेक्चर समझें
• LLM Explained Simply – LLM क्या है? आसान शब्दों में पूरी जानकारी
• फ्रीलांसिंग से फुल-टाइम जॉब से ज्यादा कमाई कैसे करें? अपना फ्रीलांस करियर शुरू करने के स्टेप्स

🧑‍💻 About the Author

Anurag Rai एक टेक ब्लॉगर और नेटवर्किंग विशेषज्ञ हैं जो Accounting, AI, Game, इंटरनेट सुरक्षा और डिजिटल तकनीक पर गहराई से लिखते हैं।