เรียนรู้ AI Engineering จากศูนย์ (rohitg00/ai-engineering-from-scratch)Learning AI Engineering from Scratch (rohitg00/ai-engineering-from-scratch)
เรียนรู้การพัฒนา AI ตั้งแต่ศูนย์โดยใช้ Python และเครื่องมือ AI อื่น ๆ
Learn AI development from scratch using Python and other AI tools.
ไว้ทำอะไร
โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้เรียนรู้และสร้างโมเดล AI ตัวแทน AI และการประยุกต์ใช้ AI อย่างสมบูรณ์ ตั้งแต่พื้นฐานคณิตศาสตร์ วิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิ่ง การเรียนรู้เชิงลึก ไปจนถึงระบบอัตโนมัติผ่านการเขียนโค้ดจริงและการใช้งานจริง
ทำงานอย่างไร
โปรเจกต์นี้แบ่งการเรียนรู้ออกเป็นเฟส โดยเริ่มจากการเตรียมเครื่องมือพัฒนาก่อนที่จะเจาะลึกลงไปในคณิตศาสตร์พื้นฐาน เช่น พีชคณิตเชิงเส้น จากนั้นเข้าสู่พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้แบบลึก จนถึงการสร้าง LLMs และ AI Agents ผู้ใช้จะสร้างโค้ดด้วยตัวเอง ทดลองรัน และบันทึกผลการเรียนรู้
โครงสร้างโค้ด
- phases/00-setup-and-tooling — แนะนำการตั้งค่าและเครื่องมือ
- phases/01-math-foundations — พื้นฐานทางคณิตศาสตร์
- phases/09-reinforcement-learning — การเรียนรู้แบบเสริมแรง
- learning-paths/ai-developer-relations-engineer.json — เส้นทางการเรียนรู้สำหรับนักพัฒนา AI
เริ่มใช้งาน
git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git
cd ai-engineering-from-scratch
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.pyเหมาะกับงานแบบไหน
- การพัฒนา AI Agents ที่ใช้งานจริง
- การเขียนและใช้งาน Model Context Protocol
ข้อควรรู้
- ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์แบบ MIT
- ต้องการความรู้พื้นฐานทางโปรแกรมมิ่ง
What it is for
This project aims to enable users to learn and build AI models, AI agents, and AI applications comprehensively, covering mathematical foundations, machine learning engineering, deep learning, and automation through hands-on coding and practical implementation.
How it works
The project is divided into phases, starting with setting up development tools before delving into mathematical foundations like linear algebra, followed by machine learning fundamentals, deep learning, leading to building LLMs and AI agents. Users write code themselves, run it, and keep track of their learning outcomes.
Code structure
- phases/00-setup-and-tooling — Introduction to setup and tools
- phases/01-math-foundations — Mathematical foundations
- phases/09-reinforcement-learning — Reinforcement learning
- learning-paths/ai-developer-relations-engineer.json — Learning path for AI developer relations engineer
Getting started
git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git
cd ai-engineering-from-scratch
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.pyGood fit for
- Developing practical AI agents
- Writing and operating Model Context Protocol
Things to know
- Usage under MIT License
- Requires basic programming knowledge
บทวิเคราะห์นี้สร้างจาก README และโค้ดของ repo โดย AI ของ Oneable — ตรวจสอบ license และเอกสารต้นทางก่อนนำไปใช้งานจริงThis breakdown was generated from the repository's README and code by Oneable's AI — check the license and upstream docs before using it in production.