ai-engineering-from-scratch｜数式からAIをスクラッチ開発する体系的教材

ポイント

• 数学からAIモデルまでをフレームワークに頼らず自作できる。
• 473のレッスンと20のフェーズで、約320時間の体系的なカリキュラム。
• Python、TypeScript、Rust、Juliaの4言語に対応。

概要・解決する課題

多くのAI教材は断片的で、チャットボットを構築できても内部で動作するアテンション機構や損失曲線の意味を説明できないという課題がありました。本カリキュラムを使用することで、まず数式からアルゴリズムをスクラッチで実装し、その後にPyTorchなどのフレームワークと比較することで、内部の仕組みをブラックボックスにせず深く理解できるように変わります。

ただし、全課程を修了する学習時間が約320時間と非常に長く、手元のPC環境でのローカル実行と自発的なコード記述が強く求められるため、短時間の手軽な学習には向きません。

なぜ注目されているか

「学生の84%がAIツールを使用している一方、プロフェッショナルとして使う準備ができていると感じているのは18%のみ」というギャップに焦点を当てています。ライブラリのAPIを叩くだけではなく、数学的基礎から自律スウォーム（群知能）までを直線的かつ一貫した設計思想で学習できる「背骨」として関心を集めています。

主なユースケース

• 数式からのアルゴリズム実装 逆伝播（Backpropagation）やトークナイザー、アテンションなどの仕組みを、外部ライブラリを使わずに生のコードで自作します。
• 実用的な成果物のビルドとデプロイ 各レッスンの最後には、学習した理論に基づき、プロンプト、スキル、エージェント、MCP（Model Context Protocol）サーバーなど、手元で動作する成果物を出力フォルダに作成します。

git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git
cd ai-engineering-from-scratch
python phases/01-math-foundations/01-linear-algebra-intuition/code/vectors.py

こんな人におすすめ

• AIツールの表面的な利用にとどまらず、内部の動作原理をコードレベルで理解したいエンジニア。
• 機械学習やディープラーニングの数学的基礎を、実際に手を動かして学び直したい方。
• Pythonだけでなく、TypeScriptやRust、JuliaでのAIアルゴリズム実装に関心がある開発者。