相信你也观察到身边的同事和网络资料都在谈论AI人工智能，Python编程，有想了解学习的冲动，但是一直没有合适的学习路径被发现。还没迈出第一步。那么今天跟大家分享的学习路线图最近引起了很多AI专业人士的兴趣。该项目提供了一系列清晰易懂的图表。您可以根据自己的需要选择相应的学习路径。比如成为数据科学家、机器学习或人工智能专家。人工智能在我们日常生活中的作用不断扩大，越来越多的人和企业通过学习人工智能的基础知识来获得对行业趋势的判断。本路线图就是为此目的而设计的。该项目最初是为卡尔斯鲁厄的AMAI员工提供的培训指南，事实证明它非常有用，在短短几天内就在Github上获得了6600+星标。交互式路线图易于使用和定制。每个子模块中列出的内容都可以链接到指定的网站，学习者可以很容易地通过维基百科或其他来源找到每个术语的定义和扩展内容。AMAI团队表示，路线图将随着新研究的出现而自动更新。该路线图不仅旨在为学习者提供人工智能的一般概念，还引导他们在该领域的不同领域进行探索和研究。创作者强调，做科学研究，一定要知道选择哪种工具才是最合适的，所以选择比努力更重要。路径包括数据科学、机器学习、深度学习和数据工程。每个文档都列出了大量的资源，例如带有代码的文档、版本控制、变更日志等。项目创建者建议初学者从数据科学的基础知识开始，然后再过渡到机器学习、深度学习或数据工程。下面来看看详细的学习路线：整体概览Fundamentals数据科学路线图机器学习路线
