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FIG_000 · 课程 v1.0 · 2026 开源 · MIT

# AI Engineering
from Scratch

503 节课，20 个阶段。每个算法都先从最原始的数学搭起来，然后才轮到框架登场。

由 Rohit Ghumare 及贡献者维护。在你自己的机器上运行。

在 GitHub 上 Star …
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运作方式

大多数 AI 教材都是碎片化教学。这儿一篇论文，那儿一篇微调心得，别处再来个炫酷的 agent demo。这些碎片很少能拼到一起。你做出了一个聊天机器人，却讲不清它的 loss 曲线；你给 agent 挂了个函数，却说不出调用它的那个模型内部，attention 到底在干什么。

这套课程就是那根脊椎。20 个阶段，503 节课，四种语言：Python、TypeScript、Rust、Julia。一头是线性代数，另一头是自主 agent 集群。每个算法都先从最原始的数学手写出来。反向传播、分词器、注意力、agent 循环——等 PyTorch 登场时，你已经知道它底层在做什么了。

每节课都跑同一个循环：读懂问题、推导数学、写代码、跑测试、留下产物。没有五分钟速成视频，没有复制粘贴式部署，没有手把手喂饭。免费，开源，在你自己的笔记本上就能跑。

当前进度
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附记

整套课程都在 GitHub 上。clone 它、fork 它，按自己的节奏学。没有付费墙，不用注册。每节课都有可运行的代码——Python、TypeScript、Rust 或 Julia，看哪种最适合讲清楚这个概念。

`git clone https://github.com/fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh.git`