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ai-engineering-from-scratch

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// 概要

AI Engineering from Scratch は、線形代数の基礎から自律型エージェント群の構築までを網羅した 320 時間の包括的なカリキュラムです。本コースでは AI ネイティブな学習アプローチを重視しており、受講生は 20 のフェーズを通じて AI コーディングエージェントを活用し、知識の検証や再利用可能なツールの開発を行います。Python、TypeScript、Rust、Julia を横断的に扱うことで、実環境へデプロイ可能なプロンプトやスキル、エージェントからなるプロフェッショナルなポートフォリオを構築できます。

// 技術解説

AI Engineering from Scratch は、理論的な AI の知識とプロフェッショナルなエンジニアリング能力のギャップを埋めるために設計された、包括的な AI ネイティブの教育プラットフォームです。「ゼロから構築する」という哲学を重視することで、学習者は Python、TypeScript、Rust、Julia でコアアルゴリズムを実装してから既存のフレームワークを利用するようになり、深い技術的直感を養うことができます。カリキュラムは、インタラクティブでエージェントが支援する旅として独自に構成されており、すべてのレッスンで prompt、skill、agent、または MCP server といった具体的で再利用可能な成果物が生成されるため、学習プロセスがそのまま本番環境で使えるツールキットへと変わります。

// 主要ハイライト

01
Python、TypeScript、Rust、Julia を網羅したマルチ言語学習環境を提供し、エンジニアリングの汎用性を広げます。
02
AI ネイティブな設計を採用しており、Claude Code のようなコーディングエージェントを使用して進捗を確認し、パーソナライズされた学習パスを受け取ることができます。
03
すべてのレッスンでカスタム prompt、agent、または MCP server といった再利用可能な成果物が生成され、即座に専門的な業務へ応用できます。
04
10 問のクイズを使用して既存の知識を特定の開始フェーズにマッピングする、組み込みの 「/find-your-level」 skill を備えています。
05
線形代数の基礎から複雑な自律型エージェントの群知能まで、20 のフェーズにわたる 283 以上のレッスンからなる大規模で体系的なカリキュラムを提供します。
06
PyTorch や JAX などのフレームワークを導入する前に、ニューラルネットワークやアルゴリズムを第一原理から構築させることで、深い理解を優先します。

// ユースケース

01
再利用可能な AI ツールやプロンプト、エージェントのポートフォリオ構築
02
フレームワーク使用前にハンズオン実装を通じて AI の概念を習得
03
Claude Code などのコーディングエージェントを用いた AI ネイティブな学習とスキル検証の統合

// クイックスタート

開始するには、公式サイト aiengineeringfromscratch.com にアクセスして、全レッスンのカタログとロードマップを確認してください。Phase 0 で概説されている開発環境のセットアップから始めるか、AI コーディングエージェントを使用している場合は 「/find-your-level」 skill を利用して現在の専門知識を評価し、パーソナライズされた学習パスを生成することができます。