# AI-инженерия с нуля: бесплатный курс на GitHub и личный AI-репетитор Ставишь бесплатный курс AI Engineering From Scratch - 523 урока в 20 этапах - прямо в Claude Code или Codex и превращаешь его в личного AI-репетитора. Он даёт вводный тест, составляет план под твой уровень и ведёт тебя от математики до своего мини-GPT и AI-агентов. AI Engineering From Scratch - бесплатный опенсорс-курс на GitHub, у него больше 65 тысяч звёзд. Внутри 523 урока в 20 этапах: от математики, на которой стоит весь AI, до языковых моделей и AI-агентов. Код не смотришь со стороны - всё пишешь сам, вплоть до своего мини-GPT. [Репозиторий AI Engineering From Scratch](https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch) [Сайт курса - уроки прямо в браузере](https://aiengineeringfromscratch.com/) // Карта курса ## 20 этапов: от математики до агентов - 0 - Setup & Tooling: окружение и инструменты - 1 - Math Foundations: линейная алгебра, вероятности, матанализ - 2 - ML Fundamentals: классическое машинное обучение - 3 - Deep Learning Core: нейросети с нуля - 4 - Computer Vision: компьютерное зрение - 5 - NLP: работа с текстом - 6 - Speech & Audio: речь и звук - 7 - Transformers Deep Dive: как устроены трансформеры - 8 - Generative AI: генеративные модели - 9 - Reinforcement Learning: обучение с подкреплением - 10 - LLMs from Scratch: своя языковая модель, здесь мини-GPT - 11 - LLM Engineering: LLM-приложения в продакшене - 12 - Multimodal AI: картинки, звук и текст вместе - 13 - Tools & Protocols: инструменты и MCP - 14 - Agent Engineering: AI-агенты - 15 - Autonomous Systems: автономные системы - 16 - Multi-Agent & Swarms: команды агентов - 17 - Infrastructure & Production: инфраструктура и выкатка - 18 - Ethics, Safety & Alignment: безопасность и этика - 19 - Capstone Projects: итоговые проекты // С чего начать ## Выбери точку входа под свой уровень - 1 «Не программировал и не трогал AI» — метрика «~306 часов» — Начинай с этапа 0 - Setup & Tooling. - 2 «Знаешь Python, но не ML» — метрика «~270 часов» — Начинай с этапа 1 - Math Foundations. - 3 «Знаешь ML, но не нейросети» — метрика «~200 часов» — Начинай с этапа 3 - Deep Learning Core. - 4 «Знаешь нейросети, хочешь LLM и агентов» — метрика «~100 часов» — Начинай с этапа 10 - LLMs from Scratch. - 5 «Опытный разработчик, нужны только агенты» — метрика «~60 часов» — Начинай с этапа 14 - Agent Engineering. // Свой мини-GPT ## Какие этапы пройти, чтобы собрать свою модель - [ ] Пройди этап 0 - Setup & Tooling: настрой окружение - [ ] Пройди этап 1 - Math Foundations: векторы, матрицы, градиенты - [ ] Пройди этап 3 - Deep Learning Core: собери нейросеть руками - [ ] Пройди этап 7 - Transformers Deep Dive: разберись с attention - [ ] В этапе 10 сделай уроки 01-03: токенизатор и пайплайн данных - [ ] Сделай урок 10.04 - Pre-Training a Mini GPT (124M): обучи свой мини-GPT [Урок: Pre-Training a Mini GPT](https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/tree/main/phases/10-llms-from-scratch/04-pre-training-mini-gpt) // Репетитор ## Поставь курс в Claude Code или Codex - 1 «Проверь Node и Python» — Все три команды ниже должны вывести версию. Если нет - поставь Node.js и Python 3. - 2 «Установи курс как скилл» — Выполни команду установки в терминале. Установщик спросит, куда ставить - выбери Claude Code или Codex и область (для проекта или для всего компьютера). - 3 «Склонируй репозиторий» — Уроки с кодом запускаются локально, поэтому скачай репозиторий и зайди в его папку. - 4 «Прогони проверку окружения» — Скрипт проверит, что всё готово к первому уроку. ``` node --version npx --version python3 --version ``` _Шаг 1 - проверка, что всё установлено_ ``` npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch ``` _Шаг 2 - ставит репетитора, хост выбираешь при установке_ ``` git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git cd ai-engineering-from-scratch ``` _Шаг 3 - скачать курс_ ``` python3 phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py --route beginner ``` _Шаг 4 - проверка окружения_ врезка `// Если npx не подходит`: текст «Скиллы можно поставить скриптом из склонированного репозитория. Укажи папку скиллов своего агента, для Claude Code это ~/.claude/skills/. Сначала прогони с --dry-run, чтобы увидеть, что поставится.» ``` python3 scripts/install_skills.py ~/.claude/skills/ --dry-run python3 scripts/install_skills.py ~/.claude/skills/ ``` _Запускай из папки ai-engineering-from-scratch_ // Вводный тест и план ## Включи режим репетитора - 1 «Запусти онбординг» — В Claude Code напиши /start-learning. В Codex - start-learning или выбери скилл через /skills. - 2 «Ответь на 3 вопроса» — Репетитор спросит, зачем учишься, сколько часов в неделю готов давать и что хочешь построить. - 3 «Пройди вводный тест» — метрика «10 вопросов» — 10 вопросов по 5 областям: математика и статистика, классический ML, глубокое обучение, NLP и трансформеры, прикладной AI. По баллам он определит, с какого этапа тебе начинать. - 4 «Получи свой план» — Репетитор отметит каждый из 20 этапов: пропустить, повторить или пройти - и сохранит план в файл LEARNING.md. - 5 «Учись по уроку за сессию» — Пиши /learn - репетитор даёт один урок: концепция, математика, код и квиз в конце. Прогресс пишется в LEARNING.md, на следующий день продолжаешь с того же места. - 6 «Проверяй себя по этапам» — После этапа пиши /check-understanding и номер этапа, например /check-understanding 13. В Codex - те же команды без слэша. ``` /start-learning ``` _Claude Code - первый запуск репетитора_ ``` /learn ``` _Claude Code - следующий урок по твоему плану_ врезка `// Уже знаешь, с чего начать`: текст «Тест можно пропустить: просто назови номер этапа от 0 до 19, и план соберётся с него. А если хочешь только перепроверить уровень, попроси репетитора find your level - он прогонит один тест без онбординга.» врезка `// Короткие треки`: текст «Нужен только MCP или Agent Skills - в Claude Code пиши /learn-mcp или /learn-agent-skills. Это отдельные маршруты на несколько часов, без всего курса.» [Скилл start-learning на GitHub](https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/blob/main/skills/start-learning/SKILL.md) [Вводный тест find-your-level](https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/blob/main/skills/find-your-level/SKILL.md) --- // Финиш ## Проверь себя - [ ] Открыл репозиторий AI Engineering From Scratch и сайт курса - [ ] Выбрал точку входа под свой уровень - этап 0, 1, 3, 10 или 14 - [ ] node, npx и python3 выводят версии - [ ] Поставил курс командой npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch в Claude Code или Codex - [ ] Склонировал репозиторий и прогнал verify.py без ошибок - [ ] Запустил /start-learning и ответил на 3 вопроса репетитора - [ ] Прошёл вводный тест из 10 вопросов - [ ] В папке появился LEARNING.md с планом по 20 этапам - [ ] Прошёл первый урок через /learn - [ ] Наметил путь до урока 10.04 - своего мини-GPT --- Источник: https://localhost:3000/m/ai-inzheneriya-s-nulya-besplatnyy-kurs-na-github-i-lichnyy-ai-repetitor