これは何か

これは、人工知能と機械学習を学ぶための、無料でコミュニティが厳選した学習ガイドです。無料のYouTubeコース、オンラインクラス、ブログ、ウェブサイトへのリンクを、1つの順序立てたロードマップにまとめています。

これはAadith Sukumar（GitHubユーザー aadi1011）によって作成され、AI、ML、ディープラーニング、データサイエンス、自然言語処理、コンピュータビジョン、生成AI、強化学習、エージェント型AIをカバーしています。

誰のためのものか

AI/MLに興味があるすべての人、完全な初心者から高度な資料を求める人まで。モジュールは難易度が上がる順にランク付けされているので、初心者はモジュール0から始めて上に進むことができますが、READMEにはモジュールを同時にまたは順番にたどることができると書かれています。

使い方

ロードマップは、ボーナスモジュールに加えて、番号付きの11のモジュールに分かれています。⭐が付いたコンテンツは、著者が強く推奨するものです。各モジュールは、リソース（コース、ビデオ、記事、ソフトウェア）の表です。

また、著者による2つの補助YouTubeビデオがあり、リソースを順に説明しています（パート1とパート2）。

学習パス（モジュール）

• モジュール0 – 始める前に: コンピュータのセットアップ — Python 3.14、Visual Studio Code、pipパッケージインストーラ、およびAI/MLで使用される一般的なPythonライブラリのインストール。
• モジュール1 – その背後にある数学: 基礎数学 — 数学for MLプレイリスト、離散数学コース（NPTEL）、離散構造、MIT線形代数講義、データサイエンスのための基礎数学。
• モジュール2 – 基礎を築く: コンピュータサイエンスとPythonプログラミング — MITのPythonを使ったCS入門、ハーバードのCS50 Pythonコース、W3Schools Python入門、4時間のPythonビデオ、Python認定資格付きのHackerRank練習。
• モジュール3 – データサイエンス: データについて学ぶ — Pythonを使った統計とデータサイエンス、ボーナスの5分間入門ビデオ、W3Schoolsデータサイエンス入門、Python for Data Scienceビデオ、Google Data Analytics証明書、IBM Data Science証明書（⭐）。
• モジュール4 – 機械学習: データから学習する機械を教える — 入門ML記事、ハーバードのデータサイエンスMLコース（⭐）、GeeksForGeeks MLチュートリアル、Microsoft Azure/OpenAIモジュール、Andrew NgのCourseraでのMachine Learning Specialization（エキスパートレベルとされ、基礎を学んだ後に推奨）、Google CloudのMLエンジニアパス。
• モジュール5 – コンピュータビジョン: コンピュータに視覚を与える — クラッシュコースビデオ、OpenCV完全チュートリアル、OpenCV Bootcamp、Computer Vision Essentials（⭐）、高度なスタンフォード講義プレイリスト。
• モジュール6 – ディープラーニングニューラルネットワーク: ニューラルネットワークが脳を模倣する方法 — DeepLearning.AIのコース、ニューラルネットワーク/ディープラーニングコース、畳み込みニューラルネットワークコース、ディープラーニングクラッシュコース（⭐）、および