บุคคลทั่วไปเริ่มจากหลักสูตร Explorer ที่ลองได้ใน BENTO Emulator โดยไม่ต้องมีบอร์ด นักศึกษาและนักพัฒนาเรียนต่อถึงเฟิร์มแวร์ภาษา C, Secure IoT และ Edge AI บน PSoC Edge ผู้ประกอบการมีหลักสูตรที่ไม่ต้องเขียนโค้ด และผู้สอนมีชุดสำหรับนำไปสอนต่อ
Explorer: เปิดโลกระบบสมองกลฝังตัว
หลักสูตรสั้นสำหรับบุคคลทั่วไป หกบทเรียน บทละ 20–30 นาที ไม่ต้องมีบอร์ด เริ่มจากมองหาระบบสมองกลฝังตัวรอบตัว แล้วเขียน MicroPython บรรทัดแรกใน BENTO Emulator ให้ขึ้นจอ เปิดไฟ อ่านเซนเซอร์ และส่งค่าขึ้นแดชบอร์ด
ทดลองใช้ (alpha)AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython)
เรียน AIoT จากของจริงบนบอร์ด PSoC Edge (Eva Kit หรือ TESAIoT Dev Kit) ด้วย MicroPython ตั้งแต่เล่นแอปบนจอสัมผัส สั่งฮาร์ดแวร์ อ่านเซนเซอร์ขึ้นแดชบอร์ด ไปจนถึงส่งข้อมูลขึ้นแพลตฟอร์ม IoT ผ่าน MQTT และ TLS แล้วประกอบเป็น mini-product ของตัวเอง
ทดลองใช้ (alpha)TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit
หลักสูตรหลักของ TQP สำหรับนักพัฒนา เขียนเฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit ด้วย ModusToolbox และ master template ของ TESA ตั้งแต่ HMI ด้วย LVGL เซนเซอร์และเสียง ฮาร์ดแวร์บนบอร์ดฐาน QWA309 จนถึงการเชื่อมต่อ TESAIoT Platform อย่างปลอดภัย โดยใช้ตัวอย่างจริงจาก TESAIoT Developer Hub
หลักสูตรหลักทดลองใช้ (alpha)Edge AI และ IoT สำหรับการตัดสินใจเชิงผลิตภัณฑ์
หลักสูตรไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับผู้ประกอบการและเจ้าของผลิตภัณฑ์ หกบทเรียน บทละราว 30 นาที ตั้งแต่ Edge AI และ IoT ทำอะไรได้ ไปจนถึงต้นทุน ความเสี่ยง กฎหมาย และการเลือกทำเอง ซื้อ หรือหาพันธมิตร จบด้วย decision canvas หนึ่งหน้าที่ส่งให้ทีมพัฒนาได้
ทดลองใช้ (alpha)การออกแบบผลิตภัณฑ์เชิงอุตสาหกรรม (Blender และ Digital Twin)
หลักสูตรเชิงปฏิบัติการออกแบบกล่องหุ้มผลิตภัณฑ์อัจฉริยะด้วย Blender ตั้งแต่แนวคิด block model วัสดุ PBR การเรนเดอร์ และแอนิเมชัน ไปจนถึงส่งออก GLB เข้า Digital Twin ตรวจสอบเชิงดิจิทัล และทำต้นแบบจริงพร้อม Design Report
ทดลองใช้ (alpha)อิเล็กทรอนิกส์และเครื่องมือวัดสำหรับนักพัฒนาระบบฝังตัว
หลักการวงจรและอิเล็กทรอนิกส์พื้นฐาน วงจรดิจิทัล การใช้มัลติมิเตอร์ logic analyzer และออสซิลโลสโคป การต่อวงจรบนเบรดบอร์ด การบัดกรี การอ่านวงจร และพื้นฐาน PCB กับ EMC สำหรับนักพัฒนาที่ต้องทำงานกับบอร์ดจริง
ทดลองใช้ (alpha)พื้นฐานเฟิร์มแวร์ภาษา C บน PSoC Edge
ภาษา C สำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์และการจัดการหน่วยความจำ การ build ด้วย ModusToolbox และ Make, Git สำหรับเฟิร์มแวร์ การดีบักด้วย SWD/GDB, timer interrupt watchdog DMA และสัญญาณนาฬิกา, UART/I2C/SPI กับ logic analyzer ไปจนถึง unit test และ CI โดยอ้างอิงตัวอย่างจริงใน TESAIoT PSE84 Dev Kit SDK
ทดลองใช้ (alpha)TESA Firmware SDK สำหรับ Edge AI
หลักสูตรเชิงปฏิบัติการเฟิร์มแวร์ภาษา C บน PSOC™ Edge E84 ตั้งแต่สถาปัตยกรรมชิปและชั้น SDK เครื่องมือ ModusToolbox™ + VS Code อุปกรณ์ต่อพ่วง FreeRTOS การเตรียมข้อมูลเซ็นเซอร์สำหรับ Edge AI ไปจนถึง MQTT, BLE และ Capstone
ทดลองใช้ (alpha)พัฒนาเฟิร์มแวร์ร่วมกับ TESA Digital Twin บน VS Code
หลักสูตรเชิงปฏิบัติการพัฒนา ตรวจสอบ และทดสอบเฟิร์มแวร์ Edge AI ร่วมกับ Digital Twin บน VS Code (Bitstream Studio): จำลองอุปกรณ์ เซ็นเซอร์ พฤติกรรม ท่อข้อมูล และการเชื่อมต่อคลาวด์ เพื่อลดการพึ่งฮาร์ดแวร์จริงในช่วงพัฒนา
ทดลองใช้ (alpha)Secure IoT กับ OPTIGA™ Trust M
การทำ threat model และพื้นฐานวิทยาการเข้ารหัส การใช้ชิปความปลอดภัย OPTIGA™ Trust M การเชื่อมต่อ mTLS กับ TESAIoT Platform secure boot และ Protected Update ไปจนถึงการลงทะเบียนอุปกรณ์ด้วย CSR โดยอ้างอิงตัวอย่างและเอกสารใน TESAIoT PSE84 Dev Kit SDK
ทดลองใช้ (alpha)Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์
หลักสูตร Edge AI แบบครบวงจรด้วย MicroPython บนบอร์ด PSoC Edge (TESAIoT Dev Kit) เดินตามวงจรชีวิตของข้อมูลห้าเสา ตั้งแต่เก็บข้อมูลจากเซนเซอร์ ประมวลผล วิเคราะห์สัญญาณ ฝึกโมเดลของตัวเองแล้วนำไปรันบน MCU เว็บ และ PC จนถึงแอป Edge AI ที่เชื่อถือได้ แกะสแตกใต้ฝากระโปรง และ capstone ของตัวเอง
กำลังพัฒนาทดลองใช้ (alpha)ชุดสำหรับผู้สอน (Educator Kit)
ชุดสำหรับอาจารย์และผู้สอนที่จะนำหลักสูตรของ TESA Open Knowledge ไปใช้ ตั้งแต่เลือกรูปแบบการนำไปใช้ ทำตารางเทียบผลลัพธ์การเรียนรู้ กับมาตรฐานคุณวุฒิ 2565 TPQI และ Washington Accord อ้างอิง TESA ในรายวิชาให้ถูก เลือกวิธีสอนและการประเมิน วางแผนฮาร์ดแวร์ ไปจนถึงเส้นทางสู่ TQP Certified Trainer
ทดลองใช้ (alpha)แต่ละบทเรียนบอกไว้ชัดว่าฝึกทักษะใดและไปถึงระดับไหน ตามแผนที่ทักษะ TESA ที่ต่อยอดจาก Embedded Systems Engineering Roadmap ข้อมูลชุดนี้เป็นฐานของ TESA Qualification Program (TQP) โครงการร่วมระหว่าง TESA และ Infineon
เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 ใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ และมหาวิทยาลัยนำไปสอนได้ตามคำอนุญาตเพิ่ม ส่วนโค้ดภายใต้ Apache-2.0 หรือ MIT ตามที่ระบุในแต่ละหลักสูตร อ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง ดูรูปแบบการอ้างอิงและคำอนุญาตเพิ่มได้ที่ วิธีอ้างอิง TESA
TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0
เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ โปรดอ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง · วิธีอ้างอิง TESA