这是一套从零构建 AI 工程能力的完整课程体系，包含 435 节课程、分 20 个阶段，涵盖数学基础、机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、Transformer、RLHF、自主智能体等核心领域。其独特之处在于"先从原始数学推导，再引入框架"的教学方法——每个算法都是先用原始数学实现，然后才导入框架。还提供 Windows 桌面应用，无需配置复杂开发环境即可学习。该项目解决了 AI 学习资料碎片化的问题，提供系统化的学习路径。

适合人群：想系统学习 AI 开发的工程师、转行 AI 的开发者、AI 初学者

大多数人工智能材料都是零散的。这里有一篇论文，那里有一篇微调帖子，其他地方有一个华丽的代理演示。这些碎片很少排成一行。你发布了一个聊天机器人，但无法解释它的损失曲线。你将一个函数与代理挂钩，但无法说出调用它的模型内部的注意力在做什么。

这门课程是脊梁。20个阶段，473节课，四种语言：Python、TypeScript、Rust、Julia。一端是线性代数，另一端是自主集群。每个算法都是从原始数学开始构建的。后支柱。标记器。注意。代理循环。当PyTorch出现时，你已经知道它在幕后做什么了。

每节课都运行相同的循环：阅读问题、推导数学、编写代码、运行测试、保留工件。没有五分钟的视频，没有复制粘贴部署，没有手持。免费、开源，可在您自己的笔记本电脑上运行。

在线网址：https://aiengineeringfromscratch.com/

GitHub地址：https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch

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