机器之心编辑部

这个学习路线图险些涵盖了人工智能领域的所有内容，点点鼠标，就能链接所需知识。

想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习***刷了一遍又一遍…… 反过分来看，这些方法可能浸染并不是很大，却花费了大量的韶光和金钱。

这时，一种提要式的学习路子就显得尤为主要了。
如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到得当的学习方法，本文将供应一组思路清晰、大略易懂的人工智能专家路线图。

这是一家德国软件公司 AMAI GmbH 近期发布的 GitHub 项目——AI 专家路线图（AI-Expert-Roadmap）。
该路线图险些涵盖了 AI 领域所有的知识点，并且每个知识点都有详细的文档。
有了这个路线图的辅导，或许能帮助你快速入门乃至成为 AI 领域的佼佼者。
该项目上线短短几天，已经收成了 2.1k 星。

项目地址：https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap

亮点多多的 AI 专家路线图

对学习者非常友好的是，这份 AI 专家路线图是一个互动版本。
每个子模块所列内容都可以链接到指定网站，学习者可以找到词条的维基百科或其他来源的释义和拓展内容。
此外，如果有新的研究涌现时，该路线图会随时更新。

该路线图旨在给学习者供应关于人工智能的整体观点，并在学习感到困惑时给予辅导，而没有鼓励学习者一味地选择最前辈、最热门的技能。
这是由于在科研中，每个人都须要理解哪种工具最适宜自己。
换言之，最前辈、最热门的技能不一定是最适宜的。

就这份 AI 专家路线图而言，开拓者列出了任何学习路径所必不可少的一些要素，如论文和代码、版本掌握、语义化版本掌握和更新日志。
但就详细选择上，开拓者认为在学习 AI 时不应直接过渡到当前热门的技能——深度学习，而应稳扎稳打，并供应了3 条可供选择的学习路径：数据科学家→机器学习→深度学习…；数据科学家→数据工程师…；大数据工程师→…

循规蹈矩才是「王道」。

AI 专家路线图概览

这部分内容简要总结了 AI 专家路线图，并从以下几个方面动手讲解：数据科学家、机器学习、深度学习、数据工程师以及大数据工程师。
这 5 部分内容都有详细的学习路线图，点击图表任意模块，都会链接到对应的内容。

数据科学家路线图

在数据科学家路线图中，我们可以理解到进行 AI 研究所须要的根本：矩阵和线性代数、数据库、表格数据、数据格式（JSON、XML、CSV）、正则表达式等等。

在统计学方面，该路线图涵盖了概率论、概率分布、估计、假设考验、置信区间、大数定律、蒙特卡罗方法等等。

在 Python 编程方面，该路线图展示了 Python 根本、比较主要的 Python 库以及所需运行环境等。

在数据来源方面，学习者点击「Awesome Public Datasets」图标，就可以链接到整理好的公共数据集等。
接着过渡到可视化和探索性数据剖析 / 转换 / 整理干系内容，最后进入到机器学习和数据工程师两个不同的方向。

机器学习路线图

机器学习路线图紧张分为 4 大部分：根本观点、算法、用例以及所用工具。
个中根本观点部分紧张包括机器学习中常用的观点、梯度低落、演习集、测试集、验证集等根本观点；算法部分列举了 4 类算法：监督学习、无监督学习、集成学习和强化学习；用例部分列举了情绪剖析、协同过滤、标注和预测；所用工具部分则先容了 scikit-learn、spacy 等工具。
每部分内容都有对应的详细文档。

深度学习路线图

机器学习之后进入到了深度学习，这是第 1 条可选择学习路径的末了部分。
深度学习路线图由 4 大部分组成：论文、神经网络、网络架构以及所用工具。
论文部分供应了深度学习论文阅读路线图以及 SOTA 论文；神经网络部分供应了一篇详细先容如何理解神经网络的博客文章；网络架构部分包括感知器、自动编码器、CNN、RNN；所用工具部分紧张先容了 TensorFlow 、PyTorch 等。
末了给出建议：保持探索、与时俱进。

数据工程师路线图

在数据科学家路线图之后可以直接进入到数据工程师路线图，这是第 2 条可选择的学习路径。
该路线图紧张先容了数据格式、数据创造、数据集成、数据领悟、数据调研、数据湖和数据仓库以及如何利用 ETL 等多方面内容。

大数据工程师路线图

大数据工程师路线图是第 3 条可选择的学习路径，紧张分为 3 部分内容：大数据架构、遵照的原则以及所用工具。
大数据架构部分紧张讲述了大数据剖析架构模式和最佳实践；遵照的原则包括数据库管理系统中的数据复制，以及 Hadoop 中 NameNode 和 DataNode 的差异等；所用工具则先容了 Hadoop、Spark 等。

参考链接：https://i.am.ai/roadmap/#data-science-roadmap