ゼロからプロに｜AI専門家になるためのわかりやすいロードマップ！
本記事では、AIの専門家のためのわかりやすいロードマップをご紹介します！
このロードマップは、人工知能の知識を網羅しており、ヘージをクリックするだけで必要な知識を獲得できます。
人工知能の分野で従事をしたいのですが、やみくもに参考資料を次々と購入しました
学習動画を何度も読んでいましたが、知識に対する全体的な理解を持っていない
これらの方法はあまり効果がないかもしれませんが、お金と時間を費やしました。
現時点では、学習アプローチが特に重要です。 データサイエンティスト、機械学習、またはAI専門家になりたいが、正しい学習方法を見つけるのに苦労している場合、この記事はAI専門家になるために、明確でわかりやすいロードマップを提供します。
AI専門家になるロードマップ（AI-Expert-Roadmap ）は、ドイツのソフトウェア会社AMAIGmbHは最近リリースしたGitHubプロジェクトです。このロードマップはAI分野のほぼすべての知識をカバーしており、詳細なドキュメントがあります。 このロードマップのガイダンスがあれば、すぐに入門してAIの分野で専門家になるのに役立つかもしれません。 このプロジェクトはわずか数日で開始され、すでに20.2kのスターを獲得しました。
超詳しいAI専門家ロードマップ
このAI専門家ロードマップは、学習者にとても優しいガイドです。 各サブモジュールに記載されている内容は、指定されたウェブサイトにリンクされており、学習者はその項目に対してWikipediaなどの解説や補足内容を見つけることができます。 また、ロードマップは新しい研究成果が出るたびに更新していく予定です。
ロードマップは、学習者がAIの全体像を把握し、学習に迷ったときの指針になることを目的としており、学習者に最先端の技術や人気のある技術を勧めることはありません。 なぜなら、研究においては、誰もがどのツールが最適かを知る必要があるからです。 つまり、最も先進的で人気のある技術が、必ずしも最適なものとは限らないのです。
このAI専門家ロードマップの場合、開発者は論文やコード、バージョン管理、セマンティックバージョニング、ログの更新など、あらゆる学習経路に不可欠な要素を挙げています。 しかし、具体的な選択肢として、開発者は、AIの学習は、今注目の技術であるディープラーニングにそのまま移行するのではなく、段階的に進めていくべきだと考え、「データサイエンティスト→機械学習→ディープラーニング・・・」「データサイエンティスト→データエンジニア・・・」「ビッグデータエンジニア・・・」という3つの学習パスを提示しています。
AI専門家ロードマップ一覧
AI専門家ロードマップを簡単にまとめ、データサイエンティスト、機械学習、ディープラーニング、データエンジニア、ビッグデータエンジニアの各分野を取り上げます。 5つの部分には、それぞれ詳細な学習ロードマップがあり、図表中のモジュールをクリックすると、対応するコンテンツにリンクします。
一、データサイエンティスト
データサイエンティストロードマップでは、行列や線形代数、データベース、データ形式（JSON、XML、CSV）、正規表現など、AI研究を行う上で必要な基礎知識を学ぶことができます。
統計学では、確率論、確率分布、推定、仮説検定、信頼区間、大数の法則、モンテカルロ法などをロードマップにしました。
Pythonプログラミングでは、ロードマップにPythonの基礎知識、より重要なPythonライブラリ、必要な実行環境が示されています。
データソースに関しては、学習者は「Awesome Public Datasets」のアイコンをクリックすると、整理された公共データセットなどにリンクされます。 その後、可視化、探索的データの分析、変換や整理などのコンテンツに移行し、最後に機械学習とデータエンジニアの2つの異なる方向性に移行します。
二、機械学習
三、ディープラーニング
四、データエンジニア
五、ビッグデータエンジニア
出所：https://i.am.ai/roadmap/#data-science-roadmap
以上です！上記がお役に立てるのであれば、『IT視界』をフォローしてください~「IT視界」のメッセージに「資料１」を送信すると、データサイエンス/python/DX/などの１０冊の電子書籍も無料で獲得できます！
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？