相信你也觀察到，周圍同事、網絡資訊都在談論AI人工智能、Python編程，也有想了解和學習的沖動，但是沒有找到合適的學習途徑，遲遲沒有邁出第一步。那么，今天和大家分享的這份學習路線圖

最近這份學習路線已經引起很多AI專業(yè)人員的興趣，該項目提供了一系列清晰易懂的圖表，你可以根據(jù)自己的需求選擇相應的學習路徑，諸如成為數(shù)據(jù)科學家、機器學習或AI專家。

人工智能在我們日常生活中的角色不斷擴大，越來越多的人和企業(yè)通過學習人工智能的基礎知識來獲取行業(yè)趨勢的判斷，這份路線圖就是為此而設計的，該項目最初是為卡爾斯魯厄市的AMAI員工提供的培訓指南，事實證明它是非常有用的，短短幾天就已經在Github上標星6600+

該交互式路線圖易于使用并且可以自定義。每個子模塊中列出的內容都可以鏈接到指定的網站，學習者可以通過Wikipedia或其他來源輕松找到每個術語的定義和擴展內容。AMAI小組表示，隨著新研究的出現(xiàn)，路線圖將自動更新。

該路線圖不僅旨在為學習者提供人工智能的總體概念，而且還可以指導他們在該領域的不同領域進行探索和研究。創(chuàng)建者強調，在科學研究中，一個人一定要清楚哪種工具才是最適合的選擇，因此選擇比努力更重要。

路徑包括數(shù)據(jù)科學，機器學習，深度學習和數(shù)據(jù)工程，每個文檔都羅列出來大量的資源，例如帶有代碼的文檔，版本控制，變更日志等，項目創(chuàng)建者建議初學者從數(shù)據(jù)科學基礎知識入手，然后再過渡到機器學習，深度學習或數(shù)據(jù)工程。

下面我們就一起來看看詳細的學習路線：

整體概覽

基本原理

數(shù)據(jù)科學路線圖

機器學習路線