rohitg00/ai-engineering-from-scratch
一套从数学到智能体全部亲手实现的免费AI工程课程,511节课都能产出可用工具
这个仓库是一套免费开源的AI工程课程,让学习者从数学基础一直到自主智能体全部亲手实现。课程共20个阶段511节课,每节课结束时都会产出一个可复用的成果,比如提示词、技能、智能体或MCP服务器。把学习技能安装进编程智能体后,终端就能变成互动导师,生成个性化学习计划并逐课教学。
它做什么
- 511节课涵盖环境搭建、数学基础、经典机器学习、深度学习、Transformer、大语言模型、多模态AI、智能体到生产部署,代码用Python、TypeScript、Rust和Julia编写。
- 每节课都遵循相同的六步结构:一句话主旨、问题场景、概念讲解、用纯数学从零实现、再用生产级库实现一遍、最后打包成可交付成果。
- 运行npx skills add命令可以把学习技能装进Claude Code或Codex等编程智能体,系统会先做十题分级测验,把个性化计划存进LEARNING.md,然后逐课互动教学。
- 只想学Model Context Protocol的人有专门的17节课路径,只想学Agent Skills的人有专门的5节课路径,各自独立记录学习进度。
- 20个阶段的核心课程还会由CI自动编译成六卷本电子书(EPUB、PDF),随每次GitHub发布附带更新。
为什么重要
它逼着学习者跳出单纯调用AI接口的层面,亲手从原始代码实现注意力机制、智能体循环等核心原理,从而能够真正理解并调试自己搭建的系统,而不是把它们当作黑箱。因为每节课都产出一个真实可用的工具,学习过程本身就在积累一份实战作品集。
本仓库术语
- MCP(Model Context Protocol) · 让AI模型以标准化方式访问外部工具和数据的协议
- Agent Skills · AI智能体读取并执行特定任务的标准化SKILL.md说明文件
- LoRA/QLoRA · 不重新训练整个模型,只训练少量新增参数即可完成轻量微调的技术
- RAG(检索增强生成) · 让模型先检索外部文档再作答,以此作为回答依据的技术
- 智能体循环 · AI不断读取工具调用结果并据此决定下一步行动的重复执行结构
仓库简介（英文）
Learn it. Build it. Ship it for others.
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