Künstliche Intelligenz-Ingenieurausbildung von Grund auf
Einführung in die Technik der künstlichen Intelligenz von Grund auf: 485 Lektionen, 20 Phasen und ca. 320 Stunden Inhalt. Er lehrt jeden Algorithmus, von der linearen Algebra bis hin zu autonomen Agenten, zunächst mit Mathematik und dann durch manuelles Schreiben von Code. Dieser Kurs, der die Sprachen Python, TypeScript, Rust und Julia abdeckt, ist völlig kostenlos und Open Source.
Aktualisierungen
- 19. Oktober 2026: Sterne 69,356 → 71,226, neueste Version v2026.10.4 (19. Oktober 2026).
- 15. Oktober 2026: Sterne 66,339 → 69,356, neueste Version v2026.10.3 (15. Oktober 2026).
- 10. Oktober 2026: Sterne 65,449 → 66,339, neueste Version v2026.10.2 (10. Oktober 2026).
- 7. Oktober 2026: Sterne 65,029 → 65,449, neueste Version v2026.10.1 (6. Oktober 2026).
Was lernt man?
- Sie richten die Grundlagen wie Backprop, Tokenizer und Attention manuell ein und beginnen mit der Mathematik.
- Sie entwickeln End-to-End, von der Agentenschleife bis zum MCP-Server.
- Jede Lektion hinterlässt eine wiederverwendbare Ausgabe: eine Eingabeaufforderung, eine Fertigkeit oder einen Agenten.
- Wenn Sie PyTorch verwenden, wissen Sie bereits, was sich hinter den Kulissen abspielt.
So funktioniert es
Jede Lektion folgt demselben Zyklus: Problem analysieren, rechnen, Code schreiben, Test ausführen und Ausgabe speichern. Es gibt keine fünfminütigen Videos oder Bereitstellungsprozesse zum Kopieren und Einfügen. Alles läuft auf Ihrem eigenen Computer.
Wie nutzt man es mit KI?
Ich gebe Ihnen den Inhalt eines 20-Phasen-Open-Source-Lehrplans mit mehr als 500 Lektionen namens „AI-Engineering von Grund auf“, der KI-Engineering von Grund auf lehrt. Wenn ich die README-Datei und die Roadmap durchschaue, erhalte ich einen persönlichen Lernplan auf Türkisch, der in Wochen unterteilt ist: Mit welcher Phase soll ich beginnen, was sind die Voraussetzungen und in welcher Reihenfolge soll ich fortfahren? Mein Niveau: [zB. Anfänger].
Repository: https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
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