Hacker News • 10일 전

밑바닥부터 배우는 AI 엔지니어링

IMP

8/10

핵심 요약

프레임워크 없이 순수 수학부터 직접 알고리즘을 구현하며 AI의 작동 원리를 철저하게 가르치는 오픈소스 교육 커리큘럼이 공개되었습니다. 20단계, 435개의 강의로 구성되며 Python, TypeScript, Rust, Julia 등 4개 언어를 지원합니다. 로컬 환경에서 무료로 학습할 수 있어 실무자들이 겉도는 지식을 넘어 AI 모델의 근본적인 원리를 이해하는 데 매우 유용합니다.

번역된 본문

FIG_000 · 커리큘럼 v1.0 · 2026 오픈소스 · MIT 라이선스

밑바닥부터 배우는 AI 엔지니어링 (AI Engineering from Scratch) 435개의 강의. 20개의 단계. 단 하나의 프레임워크도 임포트하기 전에 모든 알고리즘을 순수 수학부터 직접 구축합니다. Rohit Ghumare와 기여자들이 관리합니다. 자신의 컴퓨터에서 실행하세요.

작동 방식 대부분의 AI 학습 자료는 파편화되어 있습니다. 여기서는 논문 하나, 저기서는 파인튜닝 글 하나, 또 다른 곳에서는 화려한 에이전트 데모를 보여줍니다. 이 조각들은 서로 연결되지 않는 경우가 대부분입니다. 챗봇은 배포할 수 있지만 그 손실 곡선(Loss Curve)이 왜 그렇게 되는지 설명할 수 없습니다. 에이전트에 함수를 연결해놓고도 그 에이전트를 호출하는 모델 내부에서 어텐션(Attention)이 무슨 역할을 하는지 말하지 못합니다.

이 커리큘럼은 그 모든 것을 잇는 척추와 같습니다. 20개의 단계와 435개의 강의가 있으며, Python, TypeScript, Rust, Julia의 네 가지 언어를 다룹니다. 한쪽 끝에는 선형대수학이 있고 반대편 끝에는 자율 에이전트 스웜(Swarm)이 있습니다. 모든 알고리즘은 먼저 순수 수학부터 직접 구축됩니다. 역전파(Backprop), 토크나이저(Tokenizer), 어텐션(Attention), 에이전트 루프까지요. PyTorch가 등장할 때쯤이면, 당신은 이미 그 이면에서 무슨 일이 일어나는지 정확히 알고 있게 됩니다.

각 강의는 동일한 루프를 따라 진행됩니다. 문제를 읽고, 수식을 이끌어내고, 코드를 작성하고, 테스트를 실행한 뒤 결과물을 보존합니다. 5분짜리 짧은 영상도, 단순히 복사해서 붙여넣는 배포도, 친절한 손잡이도 없습니다. 무료이고 오픈소스이며, 당신의 노트북에서 실행되도록 설계되었습니다.

현재 진행 상태 완료된 강의 0 / 0 단계(Phases) 0 / 0 언어 4개 용어집(Glossary Terms) ···

커리큘럼 · 20개 단계 · 435개 강의 단계를 탭하면 해당 강의가 펼쳐집니다. 각각의 강의는 수학, 코드, 테스트가 모두 작성되어야 완료됩니다. 완료 | 진행 중 | 계획됨 × 진행 상황은 브라우저에만 저장됩니다. | 진행 상황 초기화

판권 정보 (Colophon) 전체 커리큘럼은 GitHub에 있습니다. 클론하고, 포크하고, 당신의 속도에 맞게 학습하세요. 결제 벽(Paywall)도, 회원가입도 없습니다. 모든 강의에는 개념에 가장 잘 맞는 언어(Python, TypeScript, Rust 또는 Julia)로 작성된 실행 가능한 코드가 포함되어 있습니다.

git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git

원문 보기

원문 보기 (영어)

FIG_000 · curriculum v1.0 · 2026 open source · MIT AI Engineering from Scratch 435 lessons. 20 phases. Every algorithm built from raw math before a single framework gets imported. Maintained by Rohit Ghumare and contributors. Run on your own machine. How this works Most AI material teaches in scattered pieces. A paper here, a fine-tuning post there, a flashy agent demo somewhere else. The pieces rarely line up. You ship a chatbot but can't explain its loss curve. You hook a function to an agent but can't say what attention does inside the model that's calling it. This curriculum is the spine. 20 phases, 435 lessons, four languages: Python, TypeScript, Rust, Julia. Linear algebra at one end, autonomous swarms at the other. Every algorithm gets built from raw math first. Backprop. Tokenizer. Attention. Agent loop. By the time PyTorch shows up, you already know what it's doing under the hood. Each lesson runs the same loop: read the problem, derive the math, write the code, run the test, keep the artifact. No five-minute videos, no copy-paste deploys, no hand-holding. Free, open source, and built to run on your own laptop. Current Progress Finished Lessons bar 0 / 0 Phases bar 0 / 0 Languages bar 4 Glossary Terms bar ··· Curriculum · 20 phases · 435 lessons Tap a phase to expand its lessons. Each one ships when its math, code, and test are all written. Complete In progress Planned × Progress saved in browser only Reset progress Colophon The entire curriculum is on GitHub. Clone it, fork it, learn at your own pace. No paywall, no signup. Every lesson has runnable code in Python, TypeScript, Rust, or Julia, depending on what fits the concept best. git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git cp

오픈소스 AI 교육 알고리즘 수학/구현 개발자