なんと6600個以上の星！この学習ロードマップはGithubで人気があります

あなたも、周りの同僚やオンライン情報で AI 人工知能や Python プログラミングについて話題になっているのに気づき、理解して学びたいという気持ちはあるものの、適切な学習パスが見つからず、最初の一歩を踏み出すのが遅いのではないでしょうか。そこで今日皆さんにお伝えする学習ロードマップは

この学習パスは最近、多くの AI 専門家の関心を集めています。このプロジェクトでは、明確でわかりやすい一連のチャートが提供されており、データ サイエンティスト、機械学習、AI の専門家になるなど、ニーズに応じて対応する学習パスを選択できます。

私たちの日常生活における AI の役割が拡大するにつれ、ますます多くの人々や企業が業界のトレンドに関する洞察を得るために AI の基礎を学んでいます。このロードマップは、この目的のために設計されました。このプロジェクトはもともとカールスルーエの AMAI 従業員向けのトレーニング ガイドでしたが、非常に有用であることが証明されました。わずか数日で、Github で 6,600 回以上スターが付けられました。

このインタラクティブなロードマップは使いやすく、カスタマイズ可能です。各サブモジュールに記載されているコンテンツは指定された Web サイトにリンクされており、学習者は Wikipedia やその他のソースを通じて各用語の定義や拡張コンテンツを簡単に見つけることができます。 AMAI チームは、新たな研究が発表されるとロードマップは自動的に更新されると述べた。

このロードマップは、学習者に人工知能の全体的な概念を提供するだけでなく、この分野のさまざまな領域での探索と研究をガイドするように設計されています。作成者は、科学的研究ではどのツールが最も適切な選択であるかを知る必要があるため、努力よりも選択の方が重要であると強調しました。

パスには、データ サイエンス、機械学習、ディープ ラーニング、データ エンジニアリングが含まれます。各ドキュメントには、コード、バージョン管理、変更ログなどのドキュメントなど、多数のリソースがリストされています。プロジェクト作成者は、初心者はデータ サイエンスの基礎から始めて、機械学習、ディープ ラーニング、またはデータ エンジニアリングに移行することを推奨しています。

以下の詳細な学習パスを見てみましょう。

概要

根拠

データサイエンスロードマップ

機械学習ルート