有人开源了整套免费从零开始的AI工程师课程

有人开发了一套包含503节课的AI工程课程，并将整个项目开源了。它叫做AI Engineering from Scratch。

一共20个阶段，总时长约320小时，完全免费，采用MIT许可证，覆盖Python、TypeScript、Rust和Julia。

这套课程的有趣之处在于它的教学方式：你不会从框架开始学，而是先自己搭建小型版本。
> 从数学原理开始实现反向传播
> 从零开始写分词器
> 从零开始实现注意力机制
> 从零开始实现智能体循环
之后你再用生产级库实现同一个概念。

课程结构保持统一：理念→问题→概念→自己搭建→应用→交付。每节课结束你都会得到可复用的内容：
→ AI助手提示词
→ 供编码智能体使用的SKILL[.]md文件
→ 智能体实现
→ MCP服务器
→ 可运行代码

仓库将最终成果描述为：一个由你亲手构建、完全理解的503件作品作品集。它还提供了原生AI方式来完成整个课程。

运行命令：npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch
然后输入/start-learning。一套10题的分级测验会确定你的起点，生成一份个性化的LEARNING[.]md文件。

在此之后：
→ /learn 会通过概念、数学、代码和测验讲授下一节课
→ /course-guide 可以找到对应特定主题的准确课程
→ /check-understanding 会对你当前阶段的知识掌握情况进行测验

它可以配合Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes和其他能理解SKILL[.]md的智能体使用。

还有另一个实用的部分。仓库还包含一个免费开源的Claude Certification Academy，覆盖全部四个官方Claude认证方向：
→ Associate Foundations
→ Developer Foundations
→ Architect Foundations
→ Architect Professional

每个学习路径都包含对应考纲映射的课程、可运行实验、诊断测试、结业项目和一套完整的原创模拟考题。甚至还有一个/claude-certification辅导工具，可以帮助选择方向、讲授课程、运行实验、审核作品、保存进度。（与Anthropic无关）

完整课程大纲：
→ 阶段0 - 环境搭建与工具
→ 阶段1 - 数学基础
→ 阶段2 - 机器学习基础
→ 阶段3 - 深度学习核心
→ 阶段4 - 计算机视觉
→ 阶段5 - 自然语言处理
→ 阶段6 - 语音与音频
→ 阶段7 - Transformer深入解析
→ 阶段8 - 生成式AI
→ 阶段9 - 强化学习
→ 阶段10 - 从零搭建LLM
→ 阶段11 - LLM工程
→ 阶段12 - 多模态AI
→ 阶段13 - 工具与协议
→ 阶段14 - 智能体工程
→ 阶段15 - 自主系统
→ 阶段16 - 多智能体与集群
→ 阶段17 - 基础设施与生产部署
→ 阶段18 - 伦理、安全与对齐
→ 阶段19 - 结业项目

仅阶段19就包含17个端到端产品，外加9个深度搭建方向。甚至还有从核心课程生成的六卷EPUB/PDF版本。

503节课内容很多，但这套结构才是这个仓库的价值所在：先理解机制，自己动手搭建，再向上使用抽象层。

GitHub 仓库：