@suraj_sharma14: 这才是学习AI应有的样子
摘要
一个开源AI工程课程,包含503节课,涵盖从基础数学到高级算法,专为在个人设备上进行互动学习而设计。
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缓存时间: 2026/08/21 23:18
这才是学习AI应有的样子 https://t.co/Z9XrOzu55G
从零开始的AI工程
来源:https://aiengineeringfromscratch.com/ FIG_000 · 课程版本1.0 · 2026开源 · MIT
从零开始的AI工程
503节课。20个阶段。在引入任何框架之前,每个算法都从最原始的数学原理构建。
由Rohit Ghumare及贡献者维护。可在您自己的机器上运行。
在GitHub上标星… (https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch)关注 @rohitg00 (https://github.com/rohitg00)
您的智能体将成为您的导师:定位测试、个性化路径、在终端中交互式教学的课程。
工程师和学生正在阅读
“对这个从零开始的AI工程仓库极其着迷。”——谷歌的AI工程师
运作原理
大多数AI教学材料是零散地传授知识。这里有一篇论文,那里有一篇微调文章,别处又有个炫酷的智能体演示。这些片段很少能串联起来。你做出了一个聊天机器人,却无法解释它的损失曲线。你给智能体接上了一个函数,却说不清调用它的模型内部的注意力机制是如何工作的。
这个课程体系是脊梁。20个阶段,503节课,涵盖四种语言:Python、TypeScript、Rust、Julia。一端是线性代数,另一端是自主集群。每个算法都首先从原始数学原理构建。反向传播。分词器。注意力机制。智能体循环。等到PyTorch出现时,你已经知道它底层在做什么了。
每节课遵循相同的流程:阅读问题,推导数学原理,编写代码,运行测试,保存学习成果。没有五分钟视频,没有复制粘贴部署,没有手把手教学。免费、开源,专为在您自己的笔记本电脑上运行而构建。
当前进度
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课程体系 · 20个阶段 · 503节课
点击一个阶段以展开其课程。每个阶段在数学、代码和测试都完成后发布。
完成进行中已规划
图书版 · 六卷
课程内容汇编。EPUB和PDF版本由相同的课程内容构建,并附在每一个GitHub发布版本中。网站保持为动态版本——每个章节都链接回此处,包含动画图示、测验和代码。
独立认证准备
通过构建真实系统来准备
四条Claude认证路径以与课程相同的方式教授:循序渐进,配备互动实验、实践产出物以及一个从GitHub仓库工作的AI导师。
4个学习路径33节认证课程295道原创练习题
与Anthropic无关、未获其认可、赞助或授权。本课程不颁发证书或保证通过结果。
版权页
整个课程体系都在GitHub上。克隆它、复刻它、按您自己的节奏学习。无需付费门槛,无需注册。每节课都包含可运行的代码,使用Python、TypeScript、Rust或Julia,取决于哪个最适合该概念。
git clone https://github\.com/rohitg00/ai\-engineering\-from\-scratch\.git
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