AI Engineering from Scratch

источник ↗ ·

Открытый учебный план из 503 уроков, где каждый алгоритм строится с нуля на математике до использования фреймворков.

ai-engineering open-source curriculum machine-learning linear-algebra backpropagation attention rust python julia

privacy

Эта заметка участвует в semantic memory.

AI Summary

  1. Краткий обзор сути: бесплатный открытый курс (MIT) из 20 фаз и 503 уроков, в котором все алгоритмы ИИ строятся вручную от математики до кода без фреймворков.

  2. Ключевые тезисы: материал охватывает путь от линейной алгебры до автономных роёв; каждый урок следует циклу «проблема → математика → код → тест → артефакт»; поддерживаются Python, TypeScript, Rust и Julia; курс поддерживается Rohit Ghumare и сообществом.

  3. Важные детали и нюансы: 4 языка используются в зависимости от концепции; PyTorch подключается только после самостоятельной реализации backprop, tokenizer и attention; уроки не содержат видео или копипасты; всё запускается локально на ноутбуке; репозиторий: https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git.

  4. Практические выводы/следующие шаги: клонировать репозиторий, последовательно проходить фазы, сохранять артефакты каждого урока; использовать как «позвоночник» для понимания, что происходит внутри фреймворков.

Мои мысли

graph

Карта связей