1 Yılda Sıfırdan Dünyanın En İyi Yapay Zeka Uzmanına Yoğun Öğrenim Planı

Giriş ve Hedefler

Planın Amacı ve Kapsamı

Bu yoğun öğrenim planının temel amacı, temel lise matematik bilgisiyle başlayan bir bireyi, bir yıl gibi kısa bir sürede, dünyanın en iyi yapay zeka uzmanları seviyesine ulaştırmaktır. Bu iddialı hedef, öğrencinin tam zamanlı ve son derece disiplinli bir şekilde çalışmasını gerektirmektedir.

Kapsanan Ana Alanlar
                            Makine Öğrenmesi
Derin Öğrenme
Doğal Dil İşleme (NLP)

                            Bilgisayarlı Görü (CV)
Robotik
İleri Düzey Teknikler

Başlangıç Noktası: Temel Lise Matematiği

Öğrenim planı, öğrencinin sadece temel lise matematik bilgisine (cebir, geometri, temel analitik düşünce becerileri) sahip olduğu varsayımıyla başlamaktadır. Bu nedenle, planın ilk aşamaları, yapay zeka ve makine öğrenmesi için gerekli olan ileri matematiksel kavramların öğrenilmesine ağırlık verecektir.

Önemli Not: Andrew Ng'nin güncellenmiş "Machine Learning Specialization" kursunun, önceden matematiksel altyapı gerektirmediği ve sezgisel bir görsel yaklaşımla başladığı belirtilmektedir [38], ancak uzun vadeli ve en iyi uzman olma hedefi için bu temel matematik konularının derinlemesine öğrenilmesi şarttır.

Beklenen Somut Çıktılar

Sertifikalar

Coursera, edX, Udacity gibi platformlardan uluslararası geçerli uzmanlık sertifikaları

İş Teklifleri

Dünya çapında tanınmış teknoloji şirketlerinden yüksek kaliteli iş teklifleri

Proje Becerileri

Gerçek dünya problemlerine yapay zeka çözümleri üretme deneyimi

Temel Matematik ve Programlama Altyapısının Oluşturulması

İlk 3 Ay

Matematiksel Temeller

Yoğun öğrenim planının ilk üç ayı, yapay zeka ve makine öğrenmesinin anlaşılması için gerekli olan matematiksel temellerin sağlam bir şekilde atılmasına ayrılmıştır.

Lineer Cebir

• Vektörler ve matrisler
• Lineer denklem sistemleri
• Özdeğerler ve özvektörler
• Vektör uzayları

Kalkülüs

• Türev ve gradyanlar
• İntegral ve limit
• Süreklilik
• Optimizasyon

Olasılık & İstatistik

• Olasılık dağılımları
• İstatistiksel çıkarım
• Hipotez testleri
• Bayesian çıkarım

Önerilen Kaynaklar: 3Blue1Brown'un Lineer Cebir ve Kalkülüs serileri [52], Khan Academy, MIT OpenCourseWare dersleri ve "Introduction to Statistical Learning" kitabı.

Programlama Becerileri (Python Odaklı)

Python, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir ve geniş bir kütüphane ekosistemine sahiptir.

Python Temelleri

Temel sözdizimi ve veri tipleri
Kontrol akışı ve fonksiyonlar
Modüller ve paketler
Nesne yönelimli programlama

Veri Bilimi Kütüphaneleri

NumPy: Sayısal işlemler
Pandas: Veri analizi [55]
Matplotlib: Veri görselleştirme [55]
Seaborn: İstatistiksel görselleştirme

İpucu: Jupyter Notebook veya JupyterLab gibi interaktif geliştirme ortamlarının kullanımı veri analizi ve makine öğrenmesi deneyleri için oldukça uygundur.

Veri Yapıları ve Algoritmalar

Verimli ve optimize edilmiş kod yazabilmek için, farklı veri yapılarının ve temel algoritmaların anlaşılması gereklidir [55].

Veri Yapıları

• Diziler ve bağlı listeler
• Yığınlar ve kuyruklar
• Ağaçlar ve graflar
• Hash tabloları

Algoritmalar

• Sıralama ve arama
• Özyineleme
• Dinamik programlama
• Graf algoritmaları

Pratik Yapma: LeetCode, HackerRank gibi platformlardaki basit ve orta düzey problemler, bu konuların pekiştirilmesi için kullanılabilir.

Makine Öğrenmesine Giriş ve İleri Düzey Konular

4-6. Aylar

Makine Öğrenmesi Temelleri ve Çeşitleri

Dördüncü aydan itibaren makine öğrenmesinin temel kavramlarına ve çeşitlerine giriş yapılacaktır. Makine öğrenmesinin temel amacının, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandırmak olduğu vurgulanacaktır.

Denetimli Öğrenme

Etiketlenmiş veriler kullanılarak eğitim

• Sınıflandırma (Classification)
• Regresyon (Regression)
• E-posta spam tespiti
• Ev fiyatı tahmini

Denetimsiz Öğrenme

Etiketsiz veriler üzerinde eğitim

• Kümeleme (Clustering)
• Boyutsallığı azaltma
• Müşteri segmentasyonu
• PCA [54]

Pekiştirmeli Öğrenme

Çevreyle etkileşimli öğrenme

• Ajan-çevre etkileşimi
• Ödül maksimizasyonu
• Oyun oynama
• Robot kontrolü

Önerilen Kurs: Andrew Ng'in "Machine Learning Specialization" kursu, bu temel kavramları anlamak için mükemmel bir başlangıç noktasıdır [38][52].

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Dördüncü ve beşinci aylarda, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları derinlemesine incelenecektir.

Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Doğrusal Regresyon & Lojistik Regresyon

Temel tahmin modelleri [52]

Karar Ağaçları & Random Forests

Ağaç tabanlı modeller ve ensemble yöntemler [52]

Destek Vektör Makineleri (SVM)

Sınır tabanlı sınıflandırma [54]

Gradient Boosting

Güçlü ensemble yöntemler (XGBoost gibi) [52]

Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

K-Ortalama (K-Means) Kümeleme

Temel kümeleme algoritması [54]

Hiyerarşik Kümeleme

Ağaç tabanlı kümeleme [54]

Temel Bileşenler Analizi (PCA)

Boyutsallık azaltma [54]

DBSCAN

Yoğunluk tabanlı kümeleme

Pratik Uygulama: Tüm bu algoritmalar Python'daki Scikit-learn kütüphanesi [55] kullanılarak çeşitli veri setleri üzerinde uygulanacaktır.

Model Değerlendirme ve Hiperparametre Optimizasyonu

Beşinci ve altıncı aylarda, makine öğrenmesi modellerinin nasıl değerlendirileceği ve hiperparametrelerinin nasıl optimize edileceği konularına odaklanılacaktır.

Değerlendirme Metrikleri

Sınıflandırma Metrikleri

Doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skoru, ROC eğrisi, AUC [47]

Regresyon Metrikleri

MSE, RMSE, MAE, R-kare [47]

Optimizasyon Teknikleri

Çapraz Doğrulama

k-katlı çapraz doğrulama teknikleri [47]

Hiperparametre Arama

Grid Search, Random Search, Bayesian Optimizasyon

Önemli Kavramlar: Aşırı öğrenme (overfitting) ve az öğrenme (underfitting), düzenlileştirme (regularization) [52], erken durdurma (early stopping) gibi teknikler detaylı olarak ele alınacaktır.

Derin Öğrenme ve Uzmanlık Alanlarına Yönelme

7-9. Aylar

Derin Öğrenmenin Temelleri ve Sinir Ağları

Altıncı ayın sonundaki değerlendirmeden sonra, yedinci aydan itibaren derin öğrenme konularına geçilecektir. Bu aşama, makine öğrenmesinin daha karmaşık ve güçlü bir alt dalı olan derin öğrenmenin temellerini kapsayacaktır.

Sinir Ağları Mimarisi

Tek Nöron (Perceptron)

Temel yapı taşı

Çok Katmanlı Perseptronlar (MLP)

Gizli katmanlar [55]

İleri Beslemeli Ağlar

Feedforward mimarisi

Aktivasyon Fonksiyonları

ReLU ve Türevleri

Modern derin öğrenmenin temeli [39]

Sigmoid ve Tanh

Geleneksel fonksiyonlar

Softmax

Çok sınıflı sınıflandırma

Eğitim Süreci

• Kayıp fonksiyonları
• Geri yayılım algoritması (Backpropagation)
• Optimizasyon algoritmaları (SGD, Adam, RMSprop) [39]
• Öğrenme oranı [47]

Derin Öğrenme Çerçeveleri

• TensorFlow/Keras
• PyTorch [55]
• Model oluşturma ve eğitme
• Transfer öğrenme

Önerilen Kurs: Andrew Ng'in "Deep Learning Specialization" kursu, bu konuları öğrenmek için mükemmel bir kaynaktır [39][50].

Doğal Dil İşleme (NLP) Uzmanlık Alanı

Sekizinci ayda, derin öğrenme temelleri üzerine inşa edilerek, Doğal Dil İşleme (NLP) uzmanlık alanına odaklanılacaktır. NLP, bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi ile ilgilenen bir yapay zeka alt dalıdır.

Temel İşlemler

• Metin ön işleme
• Tokenization
• Stop word removal
• Lemmatization

Kelime Gömmeleri

• Word2Vec
• GloVe
• FastText [55]
• Embedding katmanları

NLP Görevleri

• Metin sınıflandırması
• Duygu analizi
• Makine çevirisi
• Soru-cevap sistemleri

RNN ve LSTM

Sıralı veriler için özel ağlar

• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) [39][55]
• Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) [55]
• Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU)

Transformer ve BERT

Modern dil modelleri

• Transformer mimarisi [55]
• Öz-dikkat mekanizması
• BERT [55] ve GPT [55]
• Hugging Face Transformers

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) Uzmanlık Alanı

Sekizinci ayın sonlarına doğru ve dokuzuncu ayda, bir diğer önemli yapay zeka uzmanlık alanı olan Bilgisayarlı Görü (Computer Vision - CV) konuları işlenecektir. CV, bilgisayarların görsel dünyayı anlamasını sağlayan bir alandır.

Temel CV Görevleri

Görüntü Ön İşleme

Filtreleme, kenar bulma, eşikleme

Görüntü Sınıflandırma

Nesne tanıma ve kategorizasyon

Nesne Tespiti

YOLO, SSD, Faster R-CNN [55]

Nesne Segmentasyonu

Semantik ve örnek segmentasyon [55]

Evrişimli Sinir Ağları (CNN)

CV'nin temel taşı olan CNN'ler [39][55]

• Konvolüsyon katmanları
• Pooling katmanları
• Tam bağlı katmanlar
• Popüler mimariler: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception

İleri Teknikler

• GAN'lar (Görüntü oluşturma) [55]
• Transfer öğrenme
• Veri artırma (Data augmentation)

İleri Düzey Konular, Proje Geliştirme ve Araştırma

10-12. Aylar

İleri Derin Öğrenme Mimarileri ve Teknikleri

Onuncu ve on birinci aylar, daha ileri düzey derin öğrenme mimarileri ve tekniklerinin incelenmesine ayrılacaktır. Bu aşamada, öğrenci daha önce öğrendiği temel mimarilerin üzerine inşa edilen ve daha karmaşık problemleri çözmek için kullanılan yöntemleri öğrenecektir.

Generative Modeller

• GAN'lar (Generative Adversarial Networks) [55]
• VAE'ler (Variational Autoencoders)
• DCGAN, StyleGAN, CycleGAN

Pekiştirmeli Öğrenme

• Deep Q-Networks (DQN)
• Policy Gradient Methods
• Actor-Critic Modeller

Attention ve Transformer

• Attention mekanizmaları
• Graph Neural Networks (GNN'ler)
• Meta-Öğrenme (Meta-Learning)

Dağıtık Öğrenme

• Federated Learning
• Distributed Training
• Edge AI

Büyük Ölçekli Proje Geliştirme ve Ekip Çalışması

Onuncu aydan itibaren, öğrencinin daha büyük ölçekli ve karmaşık bir yapay zeka projesi geliştirmesi beklenmektedir. Bu proje, öğrencinin önceki aylarda öğrendiği tüm becerileri bir arada kullanmasını gerektirecektir.

Proje Süreçleri

1. Problem tanımı ve literatür taraması
2. Veri toplama ve hazırlama
3. Model tasarımı ve eğitimi
4. Değerlendirme ve optimizasyon
5. Sonuç sunumu ve raporlama

Ekip Çalışması

İş bölümü ve koordinasyon
Git ve GitHub kullanımı
Kod incelemeleri (Code reviews)
Proje yönetimi araçları

Önemli: Projenin gerçek bir soruna çözüm üretmesi veya yenilikçi bir yaklaşım sergilemesi hedeflenmelidir. Bu büyük ölçekli proje, öğrencinin portfolyosunun en önemli parçasını oluşturacaktır.

Araştırma Makaleleri Okuma ve Anlama

Onuncu aydan itibaren, öğrencinin yapay zeka alanındaki araştırma makalelerini okuma ve anlama becerisini geliştirmesi hedeflenmektedir. Yapay zeka, özellikle derin öğrenme alanı, çok hızlı gelişmektedir.

Önemli Konferanslar

NeurIPS

Neural Information Processing Systems

ICML

International Conference on Machine Learning

CVPR

Computer Vision and Pattern Recognition

ACL

Association for Computational Linguistics

Makale Okuma Stratejileri

1. Survey paper'lar ile başlangıç
2. Seminal (çığır açan) makaleler
3. En son yayınlanan makaleler
4. Eleştirel değerlendirme
5. Özet çıkarma ve tartışma

Hedef: Haftada en az 1-2 araştırma makalesi okumak ve özet çıkarmak.

Bitirme Projesi ve Portfolyo Oluşturma

On birinci ve on ikinci aylar, bitirme projesinin tamamlanmasına ve tüm öğrenim süreci boyunca geliştirilen projelerin bir portfolyo haline getirilmesine ayrılacaktır.

Bitirme Projesi

Problem Tanımı

Açık ve ölçülebilir hedefler

Literatür Taraması

Mevcut çözümlerin analizi

Model Geliştirme

Yaratıcı ve etkili çözümler

Sonuç ve Rapor

Profesyonel sunum ve dokümantasyon

Portfolyo Oluşturma

GitHub Profili

• Tüm proje kodları
• Açık kaynak katkılar
• İyi belgelenmiş README'ler

Kişisel Web Sitesi

• Proje sunumları
• Blog yazıları
• Beceriler ve sertifikalar

LinkedIn Profili

• Profesyonel deneyim
• Başarılar ve projeler
• Network oluşturma

Önemli: Bu portfolyo, öğrencinin tüm becerilerinin ve başarılarının somut bir kanıtı olacak ve iş başvurularında çok etkili bir araç olarak kullanılacaktır.

Sertifikalar, İş Olanakları ve Kariyer Gelişimi

Alınabilecek Önemli Sertifikalar ve Sınavlar

Bu yoğun bir yıllık öğrenim planı boyunca, öğrencinin çeşitli alanlarda değerli sertifikalar alması hedeflenmektedir. Bu sertifikalar, öğrencinin belirli yetkinliklere sahip olduğunu kanıtlayan önemli referanslar olacaktır.

Sertifika/Sınav Adı	Veren Kuruluş	Odak Alanı	Önemi
Machine Learning Specialization	Coursera (Andrew Ng)	Makine Öğrenmesi Temelleri	Temel ML algoritmaları [38]
Deep Learning Specialization	Coursera (Andrew Ng)	Derin Öğrenme	CNN, RNN, Transformer [39]
AWS Certified ML Specialty	Amazon Web Services	AWS'de ML geliştirme	Bulut tabanlı ML [47][51]
Google Professional ML Engineer	Google Cloud	GCP'de ML geliştirme	End-to-end ML çözümleri
TensorFlow Developer Certificate	TensorFlow	TensorFlow ile DL	TensorFlow yetkinliği
Kaggle Competitions	Kaggle	Pratik Veri Bilimi	Gerçek dünya deneyimi [55]

İş Arama Stratejileri ve Mülakat Hazırlığı

Planın son aşamalarında (10-12. aylar), öğrencinin iş arama stratejileri geliştirmesi ve mülakatlara hazırlanması önemli bir odak noktası olacaktır.

İş Arama Süreci

Portfolyo ve CV Hazırlama

Profesyonel CV ve çevrimiçi portfolyo oluşturma

LinkedIn Optimizasyonu

Profil güncelleme ve network oluşturma

İş Arama Platformları

LinkedIn Jobs, Indeed, Glassdoor, AngelList

Network Oluşturma

Konferanslar, meetup'lar, bilgi görüşmeleri

Mülakat Hazırlığı

Teknik Mülakatlar

Algoritma soruları, ML kavramları, kodlama

Davranışsal Mülakatlar

STAR yöntemi, takım çalışması, liderlik

Proje Sunumları

Geliştirilen projelerin etkili sunumu

Şirket Araştırması

Kültür, projeler, AI/ML çalışmaları

Beklenen İş Teklifleri ve Kariyer Yolları

Bu yoğun bir yıllık öğrenim planını başarıyla tamamlayan bir öğrenciden, dünya çapında önde gelen teknoloji şirketlerinden, araştırma laboratuvarlarından veya yenilikçi start-up'lardan iş teklifleri alması beklenmektedir.

Başlangıç Pozisyonları

Yapay Zeka Mühendisi

AI Engineer

Makine Öğrenmesi Mühendisi

Machine Learning Engineer

Veri Bilimci

Data Scientist

NLP/CV Mühendisi

Uzmanlık alanına göre

Kariyer Yolları

Teknik Liderlik

Kıdemli Mühendis, Baş Mühendis

Proje Yönetimi

Technical PM, Product Manager

MLOps Mühendisliği

Model dağıtımı ve yönetimi

Araştırmacı

Research Scientist

Sürekli Öğrenme ve Topluluk Katılımı

Yapay zeka alanı son derece hızlı gelişen bir alandır, bu nedenle bir yıllık yoğun öğrenim planının sonunda bile öğrenme asla bitmeyecektir. Sürekli öğrenme, bir yapay zeka uzmanının en önemli özelliklerinden biridir.

Öğrenme Kaynakları

Araştırma Makaleleri

NeurIPS, ICML, arXiv takibi

Çevrimiçi Kurslar

Yeni teknolojiler ve workshop'lar

Bloglar ve Podcast'ler

Uzman görüşleri ve trendler

Topluluk Katılımı

Açık Kaynak Projeler

Katkıda bulunma ve işbirliği

Topluluk Forumları

Reddit, Stack Overflow, LinkedIn grupları [7]

Konferanslar ve Meetup'lar

Yerel ve çevrimiçi etkinlikler

Kaynaklar ve Öğrenme Araçları

Önerilen Çevrimiçi Kurslar ve Platformlar

Yoğun öğrenim planı boyunca kullanılacak temel kaynaklar, çevrimiçi kurslar ve platformlar olacaktır. Bu platformlar, yapay zeka alanında dünya çapında tanınan üniversiteler ve şirketler tarafından sunulan, yapılandırılmış ve genellikle uygulamalı içerikler sağlamaktadır.

Coursera

Geniş Yelpazede Kurslar ve Uzmanlık Programları

Andrew Ng - Machine Learning Specialization

Makine Öğrenmesi Temelleri (Python), sezgisel yaklaşım [7], [8], [34], [38]

Andrew Ng - Deep Learning Specialization

Derin Öğrenme (CNN, RNN, Transformer), sinir ağları [39]

edX

Üniversite ve Şirket Kursları

• MIT, Harvard, IBM, Microsoft kursları [8]
• IBM: Introduction to Artificial Intelligence (AI)
• Imperial College London: Mathematics for ML [8]

Udacity

Nanodegree Programları

• AI, DL, CV, NLP Nanodegree'leri [8]
• Pratik becerilere odaklı
• Proje tabanlı öğrenme

DataCamp

Veri Bilimi ve ML için İnteraktif Kurslar

Python, R, SQL, İstatistik [2], [15]

Kaggle Learn

Veri Bilimi için Kısa, Pratik Kurslar

Python, Pandas, ML'ye Giriş, DL [30], [55]

Section AI Academy

AI Kursları ve Sertifika Programları

OpenAI, Meta, Google uzmanlarından eğitimler [25]

Temel Kitaplar ve Referanslar

Yapay zeka uzmanlığı yolculuğunda, çevrimiçi kursların yanı sıra, temel kitaplar ve referanslar da kritik bir rol oynamaktadır. Bu kaynaklar, konuları daha derinlemesine anlamak, teorik altyapıyı güçlendirmek ve sürekli başvuru yapmak için kullanılacaktır.

Temel Kitaplar

"Deep Learning"

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Derin öğrenmenin temelleri ve ileri konular [7]

"Speech and Language Processing"

Daniel Jurafsky, James H. Martin

NLP için standart ders kitabı [7]

"Reinforcement Learning: An Introduction"

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

Pekiştirmeli öğrenme temelleri [7]

Ek Kaynaklar

"Artificial Unintelligence"

Meredith Broussard

AI'nın sınırlamaları ve etik sorunlar [7]

"Generative AI and LLMs for Dummies"

Çeşitli Yazarlar

Yeni başlayanlar için karmaşık konular [3]

Araştırma Makaleleri

NeurIPS, ICML, CVPR, ACL

En son araştırma trendleri [7]

Açık Kaynak Projeler ve Veri Setleri

Pratik becerilerin geliştirilmesi ve portfolyo oluşturulması için, açık kaynak projelere katılım ve çeşitli veri setleri üzerinde çalışmak son derece önemlidir.

GitHub

Açık kaynak kod barındırma platformu

• Proje inceleme ve katkı
• Kendi projelerini paylaşma
• İşbirlikçi geliştirme [8]

Kaggle

Veri bilimi yarışmaları ve veri setleri

• Gerçek dünya veri setleri
• Yarışmalara katılım
• Kernel'lar ve notebook'lar [7], [8]

Hugging Face

NLP ve derin öğrenme platformu

• Önceden eğitilmiş modeller
• Veri setleri ve kütüphaneler
• Transformers ve Datasets [2]

UCI Machine Learning Repository

Makine öğrenmesi veri setleri koleksiyonu

Çeşitli ML problemleri için veri setleri [7]

TensorFlow/PyTorch

Resmi dokümantasyon ve örnek projeler

Örnek kodlar ve uygulamalar [55]

Topluluklar ve Mentorluk İmkanları

Yapay zeka alanında hızlı ilerleme kaydetmek ve sürekli öğrenmeyi sürdürmek için, topluluklara katılım ve mentorluk imkanlarından yararlanmak çok değerlidir.

Çevrimiçi Topluluklar

Reddit Toplulukları

r/MachineLearning, r/datascience

Stack Overflow

Soru-cevap platformu

LinkedIn Grupları

Profesyonel ağ oluşturma

Etkinlikler ve Mentorluk

AI/ML Meetup'ları

Yerel ve çevrimiçi buluşmalar

Konferanslar

NeurIPS, ICML, CVPR, ACL [7]

Mentorluk Programları

Deneyimli uzmanlardan rehberlik

Referanslar

[2] DataCamp AI Developer Roadmap. https://www.datacamp.com/blog/ai-developer-roadmap

[3] AI-ML-Roadmap-from-scratch. https://github.com/aadi1011/AI-ML-Roadmap-from-scratch

[7] AI Learning Roadmap from Beginner to Expert. https://medium.com/@fahmiadam/ai-learning-roadmap-from-beginner-to-expert-b9bee5cd9b02

[8] AI Learning Roadmap: A Comprehensive Guide. https://medium.com/@fahmiadam/ai-learning-roadmap-a-comprehensive-guide-to-becoming-an-ai-expert-a00b6de6bcd1

[15] DataCamp AI Developer Roadmap. https://www.datacamp.com/blog/ai-developer-roadmap

[25] Section AI Academy. https://www.sectionai.com/ai-academy

[30] How to Learn to be an AI Researcher from Scratch. https://medium.com/@nminhquang380/how-can-i-learn-to-be-an-ai-researcher-from-scratch-5cd325b5fd7a

[34] Machine Learning Specialization - DeepLearning.AI. https://www.deeplearning.ai/courses/machine-learning-specialization/

[38] Andrew Ng Machine Learning Specialization. https://www.deeplearning.ai/courses/machine-learning-specialization/

[39] Andrew Ng Deep Learning Specialization. https://twinmind.com/summaries/andrew-ng-advice-on-getting-started-in-deep-learni-1k37ocjh7bm

[47] AWS Certified Machine Learning Specialty Exam Guide. https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/docs-ml/AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty_Exam-Guide.pdf

[50] AWS Machine Learning Specialty Exam Prep Guide. https://medium.com/@minh.cnd_13379/aws-machine-learning-specialty-exam-prep-guide-1ae5804b666c

[51] AWS Certified Machine Learning Specialty Practice Exams. https://portal.tutorialsdojo.com/courses/aws-certified-machine-learning-specialty-practice-exams/

[52] Machine Learning Roadmap from Zero to Advanced. https://medium.com/data-science-collective/machine-learning-roadmap-from-zero-to-advanced-3b0fc9bb5959

[54] Definitive Roadmap AI Machine Learning Deep Mastery. https://www.linkedin.com/pulse/definitive-roadmap-ai-machine-learning-deep-mastery-abhishek-a-u0l4c

[55] Roadmap for Learning AI in 2025. https://medium.com/@subhashchandrashukla/roadmap-for-learning-ai-in-2025-89b8ce27b1e9