ai-engineering-from-scratch-zh

从零开始，亲手实现每一个 AI 算法
_{503 节课 · 20 个阶段 · Python / TypeScript / Rust / Julia · 配套中文网站 aieng-zh.cn}

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84% 的学生已经在用 AI 工具，可只有 18% 觉得自己能在专业场景里用好它们。 这套课程要填的就是这道沟。

503 节课，20 个阶段，约 320 小时。Python、TypeScript、Rust、Julia。每节课都交付一件 能复用的东西：一个提示词、一个技能、一个 agent、一个 MCP server。免费，开源，MIT。

你不只是学 AI，你亲手把它造出来。从头到尾，全手写。

本项目是 AI Engineering from Scratch（作者 Rohit Ghumare，MIT 协议）的简体中文衍生版。衷心感谢原作者创作并开源了这套课程。

这个中文版做了什么

不是机器翻译堆出来的镜像。在忠实翻译之上，我们做了一套面向中文读者的本地化：

翻译怎么翻见 TRANSLATION.md。课程结构、代码与上游保持一致，译文持续跟进上游更新。

目录 · 怎么运作 · 课程结构 · 一节课的样子 · 快速开始 · 每节课都有产出 · 课程目录 · 工具箱 · 参与贡献

怎么运作

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。

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课程的结构

二十个阶段层层叠起来。数学是地基，agent 和生产部署是屋顶。下层的东西你已经会了，就尽管 往前跳；但别跳过去之后，又回头纳闷上层为什么塌了。

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flowchart TB
  P0["阶段 0 · 配置与工具链"] --> P1["阶段 1 · 数学基础"]
  P1 --> P2["阶段 2 · 机器学习基础"]
  P2 --> P3["阶段 3 · 深度学习核心"]
  P3 --> P4["阶段 4 · 计算机视觉"]
  P3 --> P5["阶段 5 · NLP"]
  P3 --> P6["阶段 6 · 语音与音频"]
  P3 --> P9["阶段 9 · 强化学习"]
  P5 --> P7["阶段 7 · Transformer"]
  P7 --> P8["阶段 8 · 生成式 AI"]
  P7 --> P10["阶段 10 · 从零实现 LLM"]
  P10 --> P11["阶段 11 · LLM 工程"]
  P10 --> P12["阶段 12 · 多模态 AI"]
  P11 --> P13["阶段 13 · 工具与协议"]
  P13 --> P14["阶段 14 · Agent 工程"]
  P14 --> P15["阶段 15 · 自主系统"]
  P15 --> P16["阶段 16 · 多 agent 与集群"]
  P14 --> P17["阶段 17 · 基础设施与生产"]
  P15 --> P18["阶段 18 · 伦理、安全与对齐"]
  P16 --> P19["阶段 19 · 综合项目"]
  P17 --> P19
  P18 --> P19

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一节课的样子

每节课都待在自己的文件夹里，整套课程结构统一：

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