바닥부터 시작하는 AI Engineering

파편화된 AI 학습 방식에서 벗어나 이론과 실습을 유기적으로 연결하는 AI Engineering from Scratch 커리큘럼이 GitHub에 공개되었다.

이 프로젝트는 20개 단계와 435개 레슨으로 구성되어 있으며, Python, TypeScript, Rust, Julia 등 4가지 언어를 활용해 선형 대수학부터 자율형 스웜(autonomous swarms)까지 폭넓은 범위를 다룬다.

단순한 코드 복사나 데모 구현이 아닌, 문제를 읽고 수학적 원리를 도출한 뒤 직접 코드를 작성하고 테스트하는 과정을 반복한다. 특히 Backprop, Tokenizer, Attention, Agent loop와 같은 핵심 알고리즘을 라이브러리 없이 밑바닥부터 직접 구현함으로써, PyTorch와 같은 프레임워크의 내부 동작 원리를 깊이 있게 이해하는 것을 목표로 한다.

해당 커리큘럼은 별도의 가입이나 비용 없이 누구나 GitHub를 통해 자유롭게 이용할 수 있는 오픈소스로 제공된다.