fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh

实现模型内部机制、检索流水线和 agent 运行时。测试它们，分析失败，并保留代码与评估结果。

开始学习 · 选择路径 · 试试实验 · 动手做项目 · 浏览课程目录

免费、开源，采用 MIT 许可。你可以在网站上学习，使用 coding agent，或在本地运行代码。

542 节课，20 个阶段。Python、TypeScript、Rust、Julia。

本项目是 Rohit Ghumare 及社区创建的 AI Engineering from Scratch 的简体中文衍生版，由 fancy 维护。课程内容与结构跟随上游，中文翻译遵循 TRANSLATION.md。

特别鸣谢

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学习路径

比较职业路径 · 前置要求与学习时间

梯度下降

二十个起点沿着二次损失函数的梯度下降。图中展示每次更新后各点的位置及平均损失。

在课程中调整学习率 · 用代码比较 GD、momentum 和 Adam

项目

三个项目均提供分阶段 starter、参考实现和本地评分器。完成环境配置后，在仓库根目录运行命令。实现对应阶段前，starter 会测试失败。

浏览全部项目 · 职业实践指南

选择学习方式

在网站上学习

在 aieng-zh.cn 打开任意已完成的课程，或在下方课程目录中展开一个阶段。无需配置环境，也无需克隆仓库。

使用 AI 导师

如果已经安装 Node.js、npx 和支持 skill 的 coding agent，你的 coding agent 就可以成为导师。安装和阅读导师技能不需要克隆仓库。专项路径中可运行的实验需要 python3；Agent Skills 的宿主实验还需要选定宿主，以及可写入的用户或项目技能目录。

npx skills add fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh

安装器询问时，选择宿主和安装范围。在 Codex 中使用 start-learning，在 Claude Code 中使用 /start-learning，或让其他宿主按名称使用该技能。

在本地运行代码

git clone https://github.com/fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh.git
cd ai-engineering-from-scratch-zh
python3 phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py --route beginner
python3 phases/01-math-foundations/01-linear-algebra-intuition/code/vectors.py

环境预检会区分当前必需项与后续才需要的工具。每项必需检查失败时，都会给出检测到的原因和修正命令。vectors.py 不需要第三方依赖，最后会展示矩阵与向量相乘如何成为神经网络层内部的运算。把这段终端输出保存为你的第一份证据。

选择学习路径

开始前不需要先扫完 542 节课。选一个目标即可。每个链接都对应 GitHub 或网站上的同一套课程，两处使用相同的课程代码。

拿不准自己适合从哪开始？使用 start-learning 定位导师，或查看网站前置要求指南。

在 AI 工程学习路径中比较四大核心领域与六大职业发展路线。

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。

%%{init: {'theme':'base','themeVariables':{'primaryColor':'#fafaf5','primaryTextColor':'#1a1a1a','primaryBorderColor':'#3553ff','lineColor':'#3553ff'}}}%%
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

课程目录

二十个阶段。点开任意阶段即可展开它的课程列表。

Phase 0: 配置与工具链 13 lessons

把环境准备好，迎接后面所有的内容。

电子书与认证

工具箱

每节课都会产出可复用工具。你可以将它装入自己的 agent，或在仓库根目录使用下方脚本。

参与贡献

提交课程前，运行不变量检查：

python3 scripts/audit_lessons.py           # 检查整套课程
python3 scripts/audit_lessons.py --phase 14  # 检查单个阶段
python3 scripts/audit_lessons.py --json    # 输出适合 CI 的报告

任一规则失败时，退出码为非零。规则 L001–L010 校验目录结构、docs/zh.md 是否存在及是否有 H1、code/ 是否非空、quiz.json 的 schema，以及课程正文中的相对链接。

支持项目

免费、开源，采用 MIT 许可，共 542 节课。感谢支持课程持续开放的赞助者。

如果这份课程对你有帮助，欢迎给仓库点个 star。

许可

采用 MIT 许可，允许使用、修改和商业分发。分发副本或实质性部分时，须保留版权声明和许可声明。

原课程由 Rohit Ghumare 及社区创建，简体中文版与配套动画视频由 fancy 维护。