rohitg00/ai-engineering-from-scratch
AI를 처음부터 손으로 만들어보며 배우는 무료 커리큘럼, 511개 수업이 실전 도구로 이어진다
이 저장소는 수학부터 에이전트까지 AI 전반을 처음부터 직접 구현하며 배우는 무료 공개 학습 커리큘럼이다. 20개 단계, 511개 수업으로 구성되며 각 수업은 프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버 같은 실제로 쓸 수 있는 결과물을 남긴다. 터미널에서 AI 코딩 에이전트에 학습 스킬을 설치하면 맞춤 학습 계획을 짜주고 한 번에 한 수업씩 가르쳐준다.
무엇을 하는 레포인가
- 개발환경 설정부터 선형대수, 딥러닝, 트랜스포머, 대형언어모델, 멀티모달, 에이전트, 프로덕션 배포까지 20단계 511개 수업을 Python, TypeScript, Rust, Julia로 다룬다.
- 각 수업은 '동기 제시 → 문제 → 개념 → 직접 구현(프레임워크 없이 수학부터) → 실전 도구로 재구현 → 결과물 배포'라는 동일한 6단계 구조를 따른다.
- npx skills add 명령으로 Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트에 학습 스킬을 설치하면 10문항 배치 퀴즈로 시작 지점을 정하고 LEARNING.md에 진도를 저장하며 한 수업씩 가르쳐준다.
- Model Context Protocol(MCP)만 배우고 싶은 사람을 위한 17개 수업 전용 경로, Agent Skills만 배우고 싶은 사람을 위한 5개 수업 전용 경로가 별도로 제공된다.
- 20단계 커리큘럼은 6권짜리 전자책(EPUB, PDF)으로도 매 릴리스마다 자동 빌드되어 배포된다.
왜 중요한가
API만 호출하는 수준을 넘어 어텐션, 백프로퍼게이션, 에이전트 루프 같은 핵심 원리를 직접 코드로 짜보게 해주므로, AI 도구를 다루는 실무자가 내부 동작을 이해하고 문제를 스스로 진단할 수 있게 된다. 모든 수업이 재사용 가능한 결과물(프롬프트·스킬·에이전트·MCP 서버)로 끝나기 때문에 학습과 동시에 실전 포트폴리오가 쌓인다.
이 레포의 용어
- MCP(Model Context Protocol) · AI 모델이 외부 도구나 데이터에 표준화된 방식으로 접근하도록 정의한 프로토콜
- Agent Skills · AI 에이전트가 읽어서 특정 작업을 수행하도록 만든 표준 형식의 설명서(SKILL.md) 묶음
- LoRA/QLoRA · 모델 전체를 다시 학습시키지 않고 적은 파라미터만 추가 학습해 가볍게 미세조정하는 기법
- RAG(검색 증강 생성) · 모델이 답변 전에 외부 문서를 검색해 근거로 활용하게 하는 방식
- 에이전트 루프 · AI가 도구 호출 결과를 받아 다시 판단하고 다음 행동을 정하는 반복 실행 구조
레포 원문 소개 (영문)
Learn it. Build it. Ship it for others.
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