FIG_000 · 课程 v1.0 · 2026 开源 · MIT 协议

AI 工程
从零开始

503 节课程,20 个阶段。在引入任何框架之前,先从原始数学亲手实现每一个算法。

由 Rohit Ghumare 和贡献者们共同维护,可在你自己的机器上运行。

它如何运作

大多数 AI 资料是零散讲解的。这边一篇论文,那边一篇微调帖子,某个地方又是一个花哨的智能体演示。这些内容很少能串联起来。你可以上线一个聊天机器人,却解释不了它的损失曲线;你可以给智能体挂一个函数,却说不清调用它的模型内部注意力机制到底在做什么。

这门课程就是那根主轴。20 个阶段、503 节课程、四种语言:Python、TypeScript、Rust、Julia。一头是线性代数,另一头是自主智能体集群。每个算法都先从原始数学推导。反向传播。分词器。注意力机制。智能体循环。等到 PyTorch 登场时,你早已知道它在底层做什么。

每节课程都遵循同一套流程:读懂问题、推导数学、编写代码、运行测试、保留工件。没有五分钟视频,没有复制粘贴的部署,也没有任何手把手牵着走的环节。免费、开源,能在你自己的笔记本上跑起来。

当前进度
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语言 4
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课程总览 · 20 个阶段 · 503 节课程
点击任一阶段展开其课程列表。只有当数学、代码和测试都写完后,一节课程才算发布。
已完成 进行中 计划中
版权信息

整套课程全部托管在 GitHub 上。可以克隆、派生,按自己的节奏学习。没有付费墙,没有注册流程。每节课程都附带可运行的代码,使用 Python、TypeScript、Rust 或 Julia 中最适合该概念的那一种。

git clone https://github.com/liangdabiao/ai-engineering-from-scratch.git