AI エンジニアリングを基礎から学ぶための、無料の大きな教材。数学、機械学習、深層学習から、LLM、エージェント、MCP、本番運用までを20の段階・500以上の課題に分け、Python・TypeScript・Rust などで手を動かしながら進める。Web 版もある。

できること

  • 開発環境の準備から、線形代数などの数学、機械学習、深層学習の基礎を学ぶ
  • Transformer、LLM を一から作る課題、プロンプトや RAG などの LLM アプリ開発を学ぶ
  • AI エージェント、MCP サーバー、Agent Skills を作る課題に取り組む
  • 本番の基盤と運用、安全性についての段階もある
  • 目的別の学習ルート（例：コーディングエージェントを実際のリポジトリで使う）から始められる

使い方

読み方：clone して、python3 phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py --route beginner で環境を確かめてから、目的に合う段階（phases/ の下）を選んで進める。Web 版（aiengineeringfromscratch.com）でも同じ内容を読める。

活用できそうな場面

  • インフラの人が、LLM アプリやエージェントの仕組みを手を動かして理解するのに使えそう
  • 「本番の基盤と運用」の段階だけ拾い読みして、LLM を運用するときの論点を押さえるのに使えそう
  • MCP サーバーを自作してみる入口として使えそう

向いている人

AI・LLM まわりを体系的に学び直したいエンジニア。全部やると数百時間かかるので、必要な段階だけ拾う人

似ているもの

  • fast.ai の講座：深層学習の実践的な無料講座。こちらは LLM やエージェント、運用まで範囲が広い
  • Hugging Face のコース：LLM や Agents の無料講座。こちらは数学の基礎から始まる

技術

Python が中心で、TypeScript、Rust、Julia の課題もある。Web 版のサイトあり。

注意点

作られて約半年で、課題の数がとても多く、質にはばらつきがあると思われる（全部は確かめていない）。README の冒頭は宣伝の数字が多い。Claude などの認定試験の対策コースも含む。