# ai-engineering-hub — 引用 & ライセンス通知

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本方法論の [`04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md`](../04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md)（LLM アプリケーションケースインデックス）の一部のケースリストとカテゴリは **patchy631/ai-engineering-hub** から参照。本ドキュメントは上流ソース、ライセンス条件、引用範囲を記録。

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## 1. 上流プロジェクト

| フィールド | 値 |
| --- | --- |
| **プロジェクト** | ai-engineering-hub |
| **著者** | patchy631（「Daily Dose of Data Science」 ニュースレター含む）|
| **GitHub URL** | <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> |
| **ライセンス** | **MIT License** |
| **コンテンツ** | beginner / intermediate / advanced レベルにわたる 93+ 実行可能 AI エンジニアリングプロジェクト；Jupyter Notebooks と Python ソースコード含む |

## 2. それは何か

**コードファースト AI エンジニアリング学習ハブ** — OCR & Vision、チャットインターフェース、RAG システム、agents & multi-agent、voice & audio、fine-tuning、高度インフラ（MCP）、モデル比較にわたる 93+ プロダクション対応プロジェクト。シンプルなリンクディレクトリと異なり、実行可能なコード実装と構造化された段階的学習パスを提供。

## 3. 何を引用したか

| 範囲 | 取り扱い |
| --- | --- |
| **代表的プロジェクト名とカテゴリ** | `LLM_APPS_CASE_INDEX.md` でインデックスエントリとして引用（source tag H）|
| **L1-L5 マッピング、コースマッピング、適用シナリオノート** | 本方法論のオリジナル作業 |
| **プロジェクトのソースコード / Notebooks** | 再現せず、フォークもしない；学習者は構築したい場合に上流からクローン |

> インデックスは ai-engineering-hub の名前付き、代表的プロジェクトをカバー；93+ 完全リストは上流 repo を参照 — 時間とともにインデックスへ追加可能。

## 4. ライセンスサマリー

ai-engineering-hub は **MIT License** 下 — プロプライエタリ製品の一部として含むことを含め、自由な使用、修正、再配布、商用使用を許可。唯一の条件は、ソース再配布時に MIT 著作権表示とライセンステキストを保持すること。

本方法論はソースコードを**再配布しない** — `LLM_APPS_CASE_INDEX.md` で代表的プロジェクト名とカテゴリをインデックスとして引用のみ。実際にプロジェクトを実行したい学習者は上流 repo から入手し、その MIT 条件に従うべき。

## 5. 学習者向け引用フォーマット

> ai-engineering-hub by patchy631 からインデックス化されたプロジェクト — <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub>（MIT License）

## 6. 免責事項

本方法論における ai-engineering-hub プロジェクトの L1-L5 とコースへのマッピングは方法論著者（Morris Lu / Tiger AI 虎智科技）の解釈を表し、patchy631 の公式立場を表さない。プロジェクトはほとんどが学習 / スターター実装；企業採用は本方法論のガバナンスメカニズム（Human Gate、Evidence、Stage Gate、セキュリティレビュー）を適用しなければならない。上流プロジェクトリストが新バージョンで変更される場合、[上流リポジトリ](https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub) を参照。
