О проекте this project
AI Engineering from Scratch - бесплатный open-source курс, где каждый ключевой AI-алгоритм собирается руками. 503 урока в 20 фазах: от линейной алгебры до автономных агентов, на Python, TypeScript, Rust и Julia.
Зачем он нужен
Большинство материалов по AI учат отдельными кусками: статья здесь, пост про fine-tuning там, демка framework где-то еще. Можно запустить чатбота, но не объяснить его loss curve, или подключить tool к агенту, не понимая attention внутри модели.
Этот курс задает структуру. Каждый алгоритм сначала пишется из базовой математики, а затем запускается через production-библиотеку, чтобы было видно, что именно делает library. К моменту появления PyTorch вы уже знаете, что он вычисляет. Каждый урок заканчивается переиспользуемым артефактом: prompt, skill, agent или MCP server.
Как он устроен
Уроки пишутся с AI-помощью и проверяются человеком по первичным источникам. Если урок утверждает факт, он ссылается на оригинал: RFC, спецификацию или исследовательскую статью, а не пересказ. Исправления приветствуются и открыто отслеживаются на GitHub.
Сайт намеренно простой: HTML, CSS и vanilla JavaScript без framework. Один build-скрипт (site/build.js) читает Markdown уроков из репозитория и генерирует каталог, поисковый индекс, sitemap и llms.txt при каждом deploy, поэтому опубликованные числа не расходятся с исходниками. Хостинг - Vercel.
Кто его поддерживает
Оригинал поддерживают Rohit Ghumare и контрибьюторы. Русская локализация живет в fork. Лицензия MIT, материалы бесплатны, без gated content.
Как участвовать
- Исходники: github.com/bvrbvr/ai-engineering-from-scratch-ru
- Нашли ошибку или есть идея урока? Откройте issue.
- Начните учиться: откройте каталог or идите по дорожной карте.