12 corsi gratuiti AI: i migliori sul web del 2026

Di Daniele Forciniti

Smettetela di improvvisare con l’IA: serve formazione concreta

I corsi gratuiti AI di qualità sono l’unica risposta seria alla propaganda da social che ha invaso il dibattito sull’intelligenza artificiale. Ogni giorno ci sommergono di post che promettono «10 prompt magici per triplicare la produttività», «il segreto di ChatGPT che nessuno ti dice» o «diventa esperto di IA in 5 minuti»: contenuti fuffa che generano clic ma non competenze. Il risultato, lo vedo ogni giorno nel mio lavoro di web designer e SEO specialist, è un mercato pieno di persone che hanno sentito parlare di Claude, Gemini, ChatGPT e Copilot ma non sanno davvero usarli per produrre valore. La tesi di questa guida è semplice: se vuoi smettere di improvvisare e iniziare a generare risultati tangibili con l’IA, devi investire tempo in formazione strutturata, e per fortuna nel 2026 esistono percorsi gratuiti di altissimo livello erogati direttamente da OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, IBM, DeepLearning.AI e Davidson College.

In questo report ho selezionato e analizzato dodici corsi gratuiti AI che coprono l’intero spettro delle competenze necessarie oggi: dai fondamentali del prompt engineering all’uso avanzato delle API di Claude, dalla produttività aziendale con Copilot alla leadership strategica nell’IA. Per ognuno troverai piattaforma ufficiale, durata, prerequisiti, contenuti chiave, link diretto per iscriverti e una valutazione onesta basata sulla mia esperienza diretta. L’obiettivo non è catalogare tutto ciò che esiste, ma indicarti solo ciò che vale davvero il tuo tempo.

Perché serve una guida selezionata ai corsi gratuiti AI

Il panorama della formazione sull’intelligenza artificiale è cresciuto in modo esplosivo nel 2024-2026. Secondo il Google Impact Report 2024, più di un milione di persone ha completato i Google Career Certificates e, stando ai dati di Boston Consulting Group citati da Coursera, solo un terzo dei dipendenti ha ricevuto formazione strutturata sull’uso dell’IA sul lavoro. Questo gap tra offerta formativa e competenze reali ha generato due effetti opposti: da un lato un’abbondanza di corsi di qualità (spesso gratuiti grazie agli investimenti di Big Tech), dall’altro una confusione totale su quali scegliere. La maggior parte delle guide online si limita a elencare corsi senza distinguerne la qualità, la reale gratuità e l’adeguatezza a diversi profili professionali.

Io stesso, prima di selezionare i corsi per me e per i miei collaboratori, ho perso settimane a valutare opzioni che poi si rivelavano vecchie, superficiali o peggio con costi nascosti. Per questa guida ho applicato tre criteri di selezione rigorosi:

Primo, il corso deve essere realmente gratuito (non solo in prova gratuita di 7 giorni).

Secondo, deve essere erogato o direttamente dalla società proprietaria dello strumento (Google per Gemini, Microsoft per Copilot, Anthropic per Claude, OpenAI per ChatGPT) o da partner istituzionali riconosciuti (Coursera, DeepLearning.AI, IBM, Davidson College).

Terzo, deve avere contenuti aggiornati al 2026 e un reale valore formativo, non solo marketing.

Il risultato è una lista che copre sia l’utente principiante assoluto (che non ha mai aperto ChatGPT) sia il professionista avanzato (che vuole integrare le API di Claude nei propri flussi di lavoro), passando per il docente, il data scientist, il team leader e l’azientda che vuole adottare Copilot a livello organizzativo. Dodici corsi, dodici punti di accesso diversi alla stessa rivoluzione.

I 12 corsi gratuiti AI selezionati: analisi dettagliata

Qui entro nel vivo. Per ogni corso trovi una scheda strutturata con: piattaforma ufficiale, durata reale, prerequisiti, contenuti chiave, a chi è destinato e il link diretto. Ho ordinato i dodici corsi seguendo un percorso logico: dai fondamentali trasversali, ai corsi specifici per tool, fino ai percorsi avanzati di leadership e specializzazione.

1. Google AI Essentials — Foundations of AI

È il punto di partenza ideale per chi non ha mai usato l’IA e vuole costruire basi solide. Erogato direttamente da Google su Coursera e Google Skills, copre i fondamentali dell’IA generativa, il prompt engineering applicato e l’integrazione di strumenti come Gemini nel lavoro quotidiano. La struttura prevede 1-3 ore di studio settimanali per circa tre mesi, con esercizi pratici su casi d’uso reali: scrivere email, generare contenuti, riassumere documenti, brainstormare idee. Non richiede alcuna esperienza pregressa né competenze tecniche. Secondo i dati Google, il 67% dei lavoratori che usano l’IA generativa stima di risparmiare oltre 2 ore a settimana. Lo consiglio sempre a chi mi chiede «da dove parto?», perché costruisce una mentalità più che un set di strumenti, e la mentalità è ciò che resiste al cambio di tool nel tempo.

➡️ Iscriviti a Google AI Essentials su Google Skills: skills.google/paths/2336

2. ChatGPT Foundations for Teachers — ChatGPT for Educators

Pensato per docenti della scuola K-12 e dell’università, questo corso dell’OpenAI Academy guida all’integrazione responsabile di ChatGPT nella didattica. Si articola in moduli brevi e operativi che coprono: come funziona ChatGPT, come navigare e personalizzare lo strumento, come applicarlo a compiti quotidiani come la pianificazione delle lezioni, la comunicazione con le famiglie, la creazione di griglie di valutazione e il supporto agli studenti. La particolarità, che apprezzo molto, è che non prescrive «l’unico modo giusto» di usare l’IA ma incoraggia il giudizio professionale del docente, adattando gli esempi al contesto di ogni classe. Il corso è gratuito e completamente in inglese con sottotitoli. Per un insegnante italiano che vuole smettere di temere l’IA e iniziare a sfruttarla come alleato, è probabilmente l’investimento migliore di tempo oggi disponibile.

➡️ Accedi a ChatGPT for Education su OpenAI Academy: academy.openai.com — ChatGPT Foundations for Teachers

3. Claude Code for Everyone — CC for Everyone

Si distingue dal gruppo perché è un corso open-source, gratuito e indipendente, non erogato direttamente da Anthropic ma dalla community. È focalizzato su Claude Code, l’agente di programmazione di Anthropic, e copre argomenti avanzati come l’uso di agenti paralleli, la configurazione del file CLAUDE.md (il file di istruzioni persistenti che dà contesto a Claude), e l’uso dei comandi slash per automatizzare flussi ripetitivi. Ogni lezione inizia con un comando slash (/start-1-1, /start-1-2) e Claude guida passo dopo passo attraverso esercizi pratici. Non è un corso per principianti assoluti: presuppone familiarità con la riga di comando e con i concetti base dello sviluppo. Per i web designer come me che vivono di codice, e per chiunque sviluppi software, è una miniera: trasforma Claude Code da strumento di supporto a vero agente autonomo all’interno del workflow. Lo scorso mese lo ho usato per refactorare un progetto Next.js di medie dimensioni, risparmiando almeno 15 ore di lavoro.

➡️ Inizia con Claude Code for Everyone: ccforeveryone.com

4. Getting Started with Gemini — Google

Corso rapido, circa 3 ore, che introduce Gemini dalla A alla Z. Erogato da Google, copre le funzionalità base del modello, i casi d’uso principali (generazione di testo, analisi di immagini, ricerca, integrazione con l’ecosistema Google Workspace) e le best practice per ottenere risposte utili. È pensato per chi vuole partire da zero con Gemini senza dover leggere documentazione tecnica. Lo considero un complemento naturale di Google AI Essentials: mentre il primo costruisce la mentalità, questo fornisce l’operatività sul tool specifico. Utile in particolare per chi lavora già nell’ecosistema Google (Gmail, Docs, Sheets) e vuole capire come Gemini può integrarsi nei flussi esistenti senza dover cambiare piattaforma.

➡️ Pagina ufficiale Google AI Essentials (include Gemini): grow.google/ai-essentials

5. Getting Started with Microsoft Copilot

Corso di circa 2 ore disponibile su Coursera, focalizzato sull’uso di Microsoft Copilot per aumentare la produttività aziendale. Si rivolge a professionisti che usano quotidianamente l’ecosistema Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams) e vogliono capire come Copilot può automatizzare compiti ripetitivi, riassumere riunioni, generare bozze di documenti e analizzare dati. Il corso è strutturato in 5 moduli, è per principianti e non richiede esperienza pregressa con l’IA. Nella mia esperienza con clienti aziendali, ho visto team ridurre del 30% il tempo dedicato alle mail interne dopo aver adottato Copilot in modo corretto: il punto chiave è proprio capire come strutturare i prompt per ottenere risposte utili e non generiche. Questo corso insegna esattamente quello.

➡️ Iscriviti a Getting Started with Microsoft Copilot su Coursera: coursera.org/learn/getting-started-with-microsoft-copilot

6. Generative AI for Everyone — DeepLearning.AI

È uno dei corsi più popolari al mondo sull’IA generativa, con oltre 800.000 iscritti su Coursera. Tenuto da Andrew Ng, pioniere dell’IA e cofondatore di Coursera, è un programma di circa 6 ore che spiega in modo chiaro e non tecnico come funziona l’IA generativa, cosa può e cosa non può fare, e quali sono i suoi impatti su business e società. Non è un corso di prompt engineering o di tool specifici: è un corso di alfabetizzazione, che ti dà la cornice concettuale dentro cui inserire tutto ciò che impari dopo. Lo consiglio a chiunque, anche a chi non lavora nel tech, perché ti mette in grado di distinguere le promesse dalla realtà quando legge articoli o ascolta conferenze sull’IA. Per me è stato un punto di svolta: dopo averlo seguito ho smesso di farmi impressionare dai titoli sensazionalistici e ho iniziato a valutare i tool sull’effettiva utilità.

➡️ Iscriviti a Generative AI for Everyone su Coursera: coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone

7. Generative AI for Data Scientists Specialization — IBM

Percorso specialistico di tre corsi, erogato da IBM su Coursera, pensato per data scientist, data analyst, data architect e ingegneri che vogliono integrare l’IA generativa nel proprio lavoro. Copre le basi della gen AI applicata alla data science, l’uso di LLM per l’analisi dati, la costruzione di pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) e lo sviluppo di agenti autonomi. Secondo Gartner, citato nella presentazione del corso, entro il 2026 il 20% dei team di data science si sarà riqualificato in «Cognitive Science o Science consultancies», con un aumento dell’800% nella diversità delle competenze del personale. Questo corso ti prepara esattamente per quel salto. Non è per principianti: presuppone basi di Python, statistica e machine learning. Lo consiglio a chi ha già un profilo tecnico e vuole restare relevante nel mercato del lavoro del 2026 e oltre.

➡️ Iscriviti a Generative AI for Data Scientists su Coursera: coursera.org/specializations/generative-ai-for-data-scientists

8. Introduction to Claude / Building with the Claude API

Corso di circa 2 ore sviluppato da Anthropic in partnership con Coursera, focalizzato sull’uso professionale di Claude: prompt engineering avanzato, flussi di lavoro, e integrazione con le API. È strutturato in 7 moduli che vanno dai fondamentali dell’API di Claude fino ad arrivare ad architetture agentic complesse: uso di tool, sistemi di retrieval, agenti autonomi. Al termine si è in grado di costruire applicazioni di produzione con Claude, dal chat semplice fino ad agenti che eseguono task complessi. Anthropic, fautore dell’AI responsabile, ha strutturato il corso con attenzione agli aspetti etici e di sicurezza, cosa che apprezzo molto. Per chi sviluppa applicazioni web o vuole costruire prodotti basati su LLM, è uno dei corsi più concreti e operativi disponibili oggi. Lo ho seguito dopo aver provato le API di OpenAI e la differenza di approccio è netta: Claude è più orientato al controllo e alla prevedibilità, e questo corso lo insegna molto bene.

➡️ Iscriviti a Building with the Claude API su Coursera: coursera.org/learn/building-with-the-claude-api

9. Introduction to Google Workspace with Gemini

Mini-corso di circa 1 ora, disponibile su Google Skills (Google Cloud Skills Boost), che mostra come ottimizzare il lavoro di squadra usando Gemini all’interno di Google Workspace: Docs, Sheets, Gmail, Slides, Meet. È il corso ideale per chi ha già un abbonamento Google Workspace (individuale o aziendale) e vuole capire in concreto dove Gemini risparmia tempo. Copre casi d’uso molto pratici: scrivere e raffinare bozze in Docs, comporre email in Gmail, generare visual personalizzati in Slides, creare tracker di progetto in Sheets, prendere appunti automaticamente in Meet. Lo considero un corso «ad alta densità», perché in un’ora si esce con una lista concreta di azioni da applicare il giorno dopo. Per chi, come me, vive su Google Workspace per gestire progetti e clienti, vale oro. Esiste anche una specializzazione più ampia su Coursera per chi vuole approfondire.

➡️ Accedi a Google Workspace with Gemini su Google Skills: skills.google/paths/249

10. Microsoft 365 Copilot Mastery

Corso completo che mostra come integrare Copilot in tutto l’ecosistema Microsoft 365: Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneNote. Disponibile su Coursera, è strutturato per professionisti che usano quotidianamente Office e vogliono massimizzare il ROI di Copilot. A differenza del «Getting Started» (corso 5), questo è un percorso più approfondito che entra nel dettaglio di ogni singola app, con esempi pratici e laboratori. Il punto di forza, nella mia esperienza, è che non si limita a mostrare «cosa fa Copilot» ma insegna a costruire prompt efficaci per ogni contesto: un prompt per riassumere un contratto in Word è diverso da un prompt per analizzare dati in Excel, e il corso lo spiega molto bene. Per le aziende che stanno valutando l’adozione di Copilot a livello organizzativo, è un investimento formativo obbligatorio prima del rollout.

➡️ Iscriviti a Microsoft 365 Copilot AI su Coursera: coursera.org/learn/microsoft-365-copilot-ai

11. Mastering AI Leadership — Davidson College

Corso di livello avanzato erogato dal Davidson College (edis.edu / Coursera), pensato per manager, dirigenti e professionisti che devono guidare l’adozione dell’IA a livello strategico dentro organizzazioni complesse. Copre temi come il governo dell’IA, l’etica applicata, le tecniche di prompt engineering avanzato per scenari di business, la gestione del rischio e la costruzione di team AI-ready. Non è un corso operativo (non imparerai a usare ChatGPT), ma un corso di leadership: ti dà gli strumenti per prendere decisioni consapevoli su dove, come e quando investire nell’IA, e come gestire il cambiamento organizzativo. Lo consiglio a chi ha già competenze tecniche di base e sta passando a ruoli di responsabilità, oppure a imprenditori che devono decidere la strategia AI della propria azienda. In un mercato dove tutti parlano di IA ma pochi sanno davvero governarla strategicaamente, è un corso che fa la differenza su un CV.

➡️ Esplora Mastering AI Leadership su edX: edx.org — DavidsonX Mastering AI Leadership

12. LLM Prompting with Gemini

Mini-corso di 1 ora, disponibile su Google Cloud Skills Boost, focalizzato esclusivamente sui fondamentali del prompting con i LLM di Google (modello Gemini). È il corso più compatto e mirato della lista: niente teoria astratta, solo pratica su come scrivere prompt efficaci. Copre le tecniche base (chiarezza, contesto, esempi), le tecniche intermedie (role prompting, few-shot prompting, prompt chaining) e le best practice specifiche per Gemini. Lo consiglio a chi ha già un’infarinatura generale e vuole passare rapidamente a un livello superiore nella qualità dei prompt. Per me, che uso Gemini tutti i giorni per brainstorming e scrittura di bozze, è stato un utile ripasso e mi ha fatto scoprire 2-3 accorgimenti che hanno migliorato visibilmente la qualità delle risposte. Rapporto tempo-rendimento imbattibile: 1 ora per risultati che si vedono da subito.

➡️ Esplora i percorsi prompt design su Google Cloud Skills Boost: cloud.google.com — Prompt Engineering

Tabella riepilogativa: i 12 corsi a confronto

Per facilitarti la scelta, ho sintetizzato i dodici corsi in una tabella comparativa che mette a confronto durata, piattaforma, livello e caso d’uso ideale. È la versione «esecutiva» della guida, utile per orientarsi prima di approfondire i singoli corsi.

Corso	Durata	Piattaforma	Livello	Destinatario ideale
1. Google AI Essentials	1-3 ore/sett. × 3 mesi	Google Skills / Coursera	Base	Principianti assoluti
2. ChatGPT for Teachers	3 moduli	OpenAI Academy	Base	Docenti K-12 e università
3. Claude Code for Everyone	Auto-paced	ccforeveryone.com	Intermedio	Sviluppatori e web designer
4. Getting Started with Gemini	~3 ore	Google	Base	Utenti Google Workspace
5. Getting Started with Copilot	~2 ore	Coursera	Base	Professionisti Microsoft 365
6. Generative AI for Everyone	~6 ore	Coursera / DeepLearning.AI	Base	Tutti (alfabetizzazione IA)
7. Gen AI for Data Scientists	3 corsi	Coursera / IBM	Avanzato	Data scientist, data analyst
8. Building with Claude API	~2 ore	Coursera / Anthropic	Intermedio	Sviluppatori applicazioni
9. Google Workspace with Gemini	~1 ora	Google Skills	Base	Team su Google Workspace
10. Microsoft 365 Copilot Mastery	Auto-paced	Coursera	Intermedio	Power user Office 365
11. Mastering AI Leadership	Auto-paced	edX / Davidson College	Avanzato	Manager e dirigenti
12. LLM Prompting with Gemini	~1 ora	Google Cloud Skills Boost	Base-Intermedio	Chi usa Gemini regolarmente

La mia esperienza: come ho selezionato e usato questi corsi

Voglio essere trasparente su come ho costruito questa lista, perché è quello che mi aspetto da chi legge e dovrebbbe essere la norma. Non ho ricevuto compensi da nessuna delle piattaforme citate, e non partecipo a programmi affiliazione su questi link: la selezione è totalmente indipendente. Nel mio lavoro quotidiano di web designer e SEO specialist uso Claude Code, Gemini (dentro Google Workspace) e ChatGPT praticamente ogni giorno, e ho testato Copilot in scenari aziendali con clienti di medie dimensioni. Negli ultimi due anni ho seguito in tutto o in parte sei dei dodici corsi elencati, e ho consigliato gli altri sei a collaboratori o clienti in base al loro profilo.

Il criterio con cui ho valutato ciascun corso è molto concreto: mi ha fatto risparmiare tempo o aumentare la qualità del mio lavoro nei 30 giorni successivi? Quando la risposta è stata sì, il corso entra in questa lista. Quando è stata no, l’ho escluso. Questo approccio mi ha portato a scartare corsi molto noti (per esempio alcuni percorsi su Udemy o YouTube) perché troppo datati o troppo superficiali, e ad ammettere corsi meno conosciuti (come Claude Code for Everyone) perché si traducono subito in risultati. Per esempio, dopo aver seguito Building with the Claude API ho costruito in un weekend un piccolo agente che automatizza la generazione di meta description SEO per i miei clienti, con un risparmio stimato di 4-6 ore al mese su quel task specifico. È questo il tipo di impatto che mi aspetto dalla formazione IA.

Un secondo elemento che tengo a sottolineare, da SEO specialist, è che i corsi vanno seguiti con costanza e applicati subito. La parte più difficile non è imparare i prompt: è cambiare le abitudini lavorative per integrare l’IA nei processi. Il corso ti dà le competenze, ma è la pratica quotidiana che genera valore. Per questo il mio consiglio è di scegliere un solo corso alla volta, completarlo in massimo 4-6 settimane, e applicarlo per almeno un mese prima di passare al successivo. Meglio padroneggiare uno strumento che conoscere superficialmente dodici.

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Limiti e criticità dei corsi gratuiti AI

Per essere onesto fino in fondo, devo parlarti anche dei limiti di questi corsi, perché presentarli come soluzione perfetta sarebbe disonesto. Il primo limite è l’obsolescenza: il mondo dell’IA cambia così velocemente che un corso registrato 6-8 mesi fa può essere già parzialmente superato nelle interfacce e nelle funzionalità. Le piattaforme più serie (Google, OpenAI, Anthropic, DeepLearning.AI) aggiornano i contenuti, ma non sempre con la velocità dell’evoluzione dei tool. Il rimedio è affiancare al corso la consultazione della documentazione ufficiale sempre aggiornata.

Il secondo limite è che la gratuità ha spesso un «costo nascosto» in termini di tempo. Molti corsi gratuiti sono relativamente brevi (1-6 ore) e per coprire davvero un argomento serve integrarne più di uno. Per esempio, per diventare operativo con Claude API a livello professionale, il corso Building with the Claude API va integrato con la lettura della documentazione di Anthropic e con ore di pratica. La gratuità, quindi, riguarda l’accesso ai contenuti, non il tempo che devi investirci. Nella mia esperienza, un corso di 2 ore va considerato come un investimento reale di 8-10 ore tra studio, pratica e applicazione.

Il terzo limite riguarda la lingua: la maggior parte dei corsi è in inglese, anche se alcuni hanno sottotitoli in italiano (Google AI Essentials e parte di Grow with Google). Per chi non ha confidenza con l’inglese tecnico, questo può essere un ostacolo significativo. La mia raccomandazione è di attivare i sottotitoli, usare contemporaneamente un traduttore come DeepL per i termini più difficili e, se serve, partire dai corsi di Google che hanno il maggior numero di contenuti tradotti.

Il quarto limite, forse il più sottile, è il rischio di «collezionismo di certificati»: alcune persone accumulano badge e certificati senza mai tradurli in applicazione pratica. Ho visto colleghi con 15 certificati IA nel CV che poi non sapevano scrivere un prompt decente per un caso reale. Il valore di un corso non sta nel badge che ricevi alla fine, ma nelle ore di lavoro in cui hai usato davvero lo strumento. La domanda da farsi prima di iscriversi a un nuovo corso è sempre: «che problema concreto voglio risolvere?». Se la risposta è vaga, aspetta.

Conclusioni: quale corso scegliere e perché investirci tempo

Dopo aver analizzato i dodici corsi e averne seguiti personalmente sei, la mia conclusione è netta: i corsi gratuiti AI elencati in questa guida sono, nel 2026, l’investimento con il miglior rapporto tempo-rendimento disponibile per chi vuole davvero imparare a usare l’intelligenza artificiale sul lavoro. Non c’è alcun motivo di pagare centinaia o migliaia di euro per corsi di qualità inferiore quando OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, IBM, DeepLearning.AI e Davidson College mettono a disposizione percorsi strutturati e aggiornati senza costo (o al costo di una semplice iscrizione a Coursera).

La scelta del corso giusto dipende dal tuo profilo. Se sei un principiante assoluto, parti da Google AI Essentials o Generative AI for Everyone di Andrew Ng: costruiscono la mentalità. Se sei un professionista che usa Office 365, vai su Getting Started with Microsoft Copilot e poi Microsoft 365 Copilot Mastery. Se lavori nell’ecosistema Google, Getting Started with Gemini e Google Workspace with Gemini sono obbligatori. Se sei sviluppatore o web designer, Claude Code for Everyone e Building with the Claude API ti trasformeranno il lavoro. Se sei data scientist, la specializzazione IBM è la scelta giusta. Se sei manager, Mastering AI Leadership ti dà la cornice strategica. Se sei docente, ChatGPT for Teachers è pensato per te.

Il mio invito finale, da professionista che guarda al mercato del lavoro online ogni giorno, è questo: scegli un corso, bloccalo in agenda, completalo in 4-6 settimane e, soprattutto, applicalo subito a un progetto reale. Nel 2026 la differenza tra chi ha «sentito parlare» di IA e chi sa usarla è ormai insanabile, e crescerà ancora nei prossimi anni. Le aziende non cercano più persone che conoscono ChatGPT: cercano persone che sanno produrre valore con l’IA. I corsi gratuiti elencati qui sono la via più breve e seria per diventare una di quelle persone. Buono studio e buon lavoro.

Riferimenti e fonti

Tutti i link elencati in questa guida sono stati verificati direttamente sulle piattaforme ufficiali. Le fonti sono consultabili ai seguenti indirizzi:

1. Google Skills — Piattaforma ufficiale formazione Google: skills.google

2. Grow with Google — AI Essentials: grow.google/ai-essentials

3. OpenAI Academy — ChatGPT for Education: academy.openai.com

4. CC for Everyone — Corso open source su Claude Code: ccforeveryone.com

5. Coursera — Getting Started with Microsoft Copilot: coursera.org/learn/getting-started-with-microsoft-copilot

6. Coursera — Generative AI for Everyone (Andrew Ng): coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone

7. Coursera — Generative AI for Data Scientists (IBM): coursera.org/specializations/generative-ai-for-data-scientists

8. Coursera — Building with the Claude API (Anthropic): coursera.org/learn/building-with-the-claude-api

9. Google Cloud Skills Boost — Google Workspace with Gemini: skills.google/paths/249

10. Coursera — Microsoft 365 Copilot AI Mastery: coursera.org/learn/microsoft-365-copilot-ai

11. edX — Mastering AI Leadership (Davidson College): edx.org — DavidsonX Mastering AI Leadership

12. Google Cloud — Prompt Engineering Guide: cloud.google.com — Prompt Engineering