rohitg00 / ai-engineering-from-scratch

학생의 84%가 이미 AI 도구를 사용하지만, 단 18%만이 이를 전문적으로 사용할 준비가 되어 있다고 느낍니다. 이 커리큘럼은 그 격차를 해소합니다.

473개의 강의. 20단계. 약 320시간. Python, TypeScript, Rust, Julia. 모든 강의는 재사용 가능한 산출물을 제공합니다: 프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버. 무료, 오픈 소스, MIT 라이선스.

단순히 AI를 배우는 것이 아니라 직접 AI를 구축합니다. 처음부터 끝까지, 손수.

작동 방식

대부분의 AI 자료는 흩어져 있는 조각들로 가르칩니다. 여기 논문, 저기 파인튜닝 게시물, 또 다른 곳은 화려한 에이전트 데모. 조각들은 거의 정렬되지 않습니다. 챗봇을 배포하지만 손실 곡선을 설명할 수 없거나, 에이전트에 함수를 연결하지만 그 모델 안에서 어텐션이 무엇을 하는지 말할 수 없습니다.

이 커리큘럼이 척추 역할을 합니다. 20단계, 473강, 4개 언어: Python, TypeScript, Rust, Julia. 한쪽 끝에는 선형대수, 다른 한쪽 끝에는 자율 스웜. 모든 알고리즘은 먼저 원시 수학에서 구축됩니다. 역전파, 토크나이저, 어텐션, 에이전트 루프. PyTorch가 등장할 무렵에는 이미 내부 작동 방식을 이해하고 있습니다.

각 강의는 동일한 루프를 따릅니다: 문제 읽기, 수학 도출, 코드 작성, 테스트 실행, 산출물 보관. 5분짜리 영상 없음, 복사-붙여넣기 배포 없음, 손잡아 주는 안내 없음. 무료, 오픈 소스이며 자신의 노트북에서 실행하도록 설계되었습니다.

커리큘럼 구조

20단계가 서로 쌓입니다. 수학은 바닥, 에이전트와 배포는 지붕. 하위 레이어를 이미 알고 있다면 건너뛰어도 되지만, 건너뛰고 나서 상위 내용이 이해되지 않는 이유를 고민하지 마세요.

---

🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.