Concordo contigo, Abner! Não tem como a gente ser especialista em tudo, mas é sempre interessante saber de uma coisinha ou outra das ferramentas que a gente usa, no fim sempre vai agregar.

Aqui vai algumas fontes, livros, sites, e outros que me ajudaram demais nessa trajetória:

Conteúdos gratuitos:

• Learn PyTorch (https://www.learnpytorch.io): Esse aqui é sensacional, tem tudo de graça, com exemplos, explicações técnicas e tudo que precisar pra dar um start muito bom na área e principalmente no PyTorch;
• As documentações de bibliotecas como PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn tem tudo que você precisa, mas infelizmente não são muito bem organizadas, acho que é oque mais dificulta, na verdade. Mas ainda assim, são boas para servir como base;
• Guias do Kaggle: O Kaggle é um site principalmente pra datasets e modelos de IA pré-treinados, mas ele tem uma seção de guias e tutoriais muito legais pra começar a mexer com ML, também. Recomendo começar por esse, se tiver interesse: https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning.

Conteúdos pagos:

• Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow escrito pelo Aurelien Geron;
• Projetando Sistemas de Machine Learning escrito pelo Chip Huyen;
• Estudei um pouco pelo curso do Codecademy pra ML, se não me engano era Machine Learning Specialization e tinha conteúdos muito bons com exemplos bem legais;
• Os cursos da IBM, Duke University e praticamente qualquer outro que encontrar sobre ML/AI do Coursera dão uma boa base também.

Acho que oque consigo lembrar por agora é isso, mas com certeza existem outros recursos muito bons também por aí.