fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh

本项目是开源课程 "AI Engineering from Scratch" 的中文版本。这是一套完整且结构化的课程体系，旨在教授AI的底层原理，而不仅仅是调用API。核心理念是：你亲自编写每个算法的数学逻辑和代码，然后使用生产级库（如 PyTorch）实现相同功能，从而真正理解底层运作机制。

课程内容

• 542节课程，分为 20个阶段，从线性代数开始，涵盖多智能体系统和生产基础设施。
• 使用 中文 编写，必要时保留英文技术术语（如 agent, token, transformer）。
• 涵盖 四种编程语言：Python, TypeScript, Rust 和 Julia。
• 每节课包含：
  • 可运行的 code（从零实现）
  • 解释概念的 中文文档
  • 用于检查理解的 quizzes
  • outputs — 可复用的成果（如 prompt, 技能, agent, MCP server）。

整个课程遵循“先构建，后使用”的节奏：首先用原始数学编写算法，然后用 PyTorch 或 scikit-learn 重复实现，让框架不再神秘。

如何使用

有 三种方式 开始学习：

1. 在线阅读 – 访问 aieng-zh.cn，免费获取全文、交互式图表和进度跟踪。
2. 克隆并在本地运行 – 安装仓库并按照脚本操作。
3. AI导师引导 – 项目内置了可添加到 Claude Code 或 Codex 等编码智能体的“技能”。导师会评估你的水平，制定个性化学习计划，并通过测验和实验逐课指导。

额外资源

• 78个实践项目（共322个阶段），提供如构建检索评估实验室或工具调用防火墙等真实世界练习。
• 认证准备：包含 Claude（免费，社区制作）和 MCP Associate 考试准备。
• 本项目是 Rohit Ghumare 原版英文课程的 衍生作品，在 MIT 许可下经授权使用。

简而言之：这是一条深入、实践性强、全中文的AI工程师成长路径，通过亲手编写几乎所有内容，并辅以可选的AI导师来确保学习进度。