AI Engineering from Scratch je otevřený výukový projekt, který bere AI jako řemeslo, ne jako sadu hotových API. Místo rychlého přeskoku k frameworkům staví cestu od matematiky a machine learningu až po LLMs, agenty a produkční nasazení. Zajímavý je hlavně tím, že výuka nekončí u teorie ani u notebooků. Každá část má vést k něčemu, co se dá dál použít v praxi.
Za projektem stojí Rohit Ghumare, který ho publikuje jako open-source repozitář pod účtem rohitg00 a zároveň k němu provozuje i samostatný web. Kurz je postavený jako velká mapa o více než 260 lekcích ve 20 fázích s odhadovanou délkou kolem 290 hodin. Pokrývá lineární algebru, deep learning, transformery, LLMs, agenty i vícejazyčný stack kolem Pythonu, TypeScriptu, Rustu a Julie. Míří tak spíš na lidi, kteří chtějí pochopit, co se pod moderní AI vrstvou skutečně děje, a něco si při tom postavit.
Praktické použití je jednoduché: místo pasivního sledování videí má uživatel procházet lekce, skládat si vlastní tempo a průběžně vytvářet konkrétní výstupy. Projekt nabízí i AI-native vrstvu pro práci s coding agentem, včetně příkazů na určení vstupní úrovně nebo průběžné ověřování porozumění. Důležitý rozdíl proti běžným kurzům je v tom, že lekce nemají končit jen poznámkou, že ses něco naučil. Výstupem mají být reusable artefakty jako prompty, skills, agents nebo MCP servery, které se dají rovnou zapojit do další práce.
Celý model je postavený na přístupu build from scratch first, use frameworks later. To je vidět i v osnově, kde se vedle teorie objevují implementace vlastních tokenizerů, attention mechanismů nebo dalších základních částí moderního AI stacku. Na webu je navíc prohledávatelný katalog lekcí, roadmapa a slovník pojmů, takže projekt funguje i jako průběžná reference. Pro čtenáře, kteří hledají praktický způsob, jak si s pomocí AI asistenta sáhnout na celý pipeline od základů po agentní systémy, je to spíš pracovní blueprint než další přehledový kurz.
Zdroje:
