AI 工程师终于有了从数学推导到 Agent 实现的完整路线图

📚 AI 工程师全栈路线：带你从零基础开始从数学到大模型到 Agent 全部搞懂

网上 AI 资料一堆，但都是碎片——这里一篇微调、那里一个 agent demo、随便一搜全是"5 分钟搭一个 RAG"的快餐，真正从数学到 LLM 到 agent 串起来的体系几乎找不到。

给大家分享一个我觉得填补了这块空白的开源项目：rohitg00/ai-engineering-from-scratch，从数学基础到 LLM 到 agent 的 AI 工程师全栈学习路线，9.7k stars，完全免费。

课程按 20 个阶段线性叠加，Phase 0 工具环境、Phase 1 数学基础…… 一路推进到 Phase 10 从零手写 LLM、Phase 14 Agent 工程、Phase 19 Capstone 项目，路线不跳跃，每一层都踩实了再往上走。435 节课、约 320 小时，4 种语言（Python / TypeScript / Rust / Julia），MIT 开源，跑在你自己笔记本上，不需要付费 API。

主要功能：
1️⃣ 完整路线图——数学→深度学习→Transformer→GenAI→LLM→Agent→多 Agent 系统，一条线打通，不跳章
2️⃣ 四语言覆盖——同一个概念用 Python / TypeScript / Rust / Julia 各实现一遍，不只停留在 Python 舒适区
3️⃣ Build It 先纯手撸——每节课先用纯数学/纯代码从头实现，再进 PyTorch 验证，不跳过推导直接调库
4️⃣ 每节课交付可复用工件——不是"学完就忘"，而是产出 prompt / skill / agent / MCP server，直接进你的工具库
5️⃣ 配套 SkillKit——带 /find-your-level 10 题定位你该从哪个 phase 开始，/check-understanding 每 phase 小测，Claude / Cursor / Codex 等 agent 都能装

上手也很直接：git clone 后跑第一节课的 直接起步；懒得克隆的去 在线读。

适合正在系统补 AI 工程、想从数学一路打通到 agent 的朋友收藏使用。