20 阶段 523 课全图
上游 rohitg00/ai-engineering-from-scratch：6 卷本、804 个代码文件、373 份自测（2,237 题）、396 个 skill + 99 个 prompt、48 个毕业项目。
对外统一口径：523 课 / 20 阶段 / 约 500 小时（不含毕业项目）
对外 · 体系化中文课程
AI Engineering from Scratch
AI Engineering from Scratch
中文重讲 · 分层 · 零安装
把全球最硬核的开源 AI 课程之一（20 阶段 523 课，MIT）讲成中国人自己的话： 知识点一个不删，只删门槛——中文重讲而非翻译、一课三层可选深度、浏览器里直接跑。
筹备中 · 即将开放
如实说明：课程产品 MVP 尚未建设，本页只公开体系介绍、首发课单与合规口径。
课页、在线实验、AI 陪学与打卡都还在筹备中，没有任何一门课已上线——上线时间另行公告。
Three Selling Points
三个卖点，每个都有出处
33 小时压成 30 天
首发只做 30 课主线（占总量 5.7%），原版合计约 1,970 分钟 ≈ 33 小时，压成 30 天 × 15 分钟；另有 3 个选修包共 26 课随进度解锁。
四段式：看懂 AI（8）→ 用上 AI（8）→ 造出智能体（10）→ 毕业（4）
425/523 = 81.2%
实测 383 课纯 Python 标准库 + 42 课仅 numpy，可在浏览器 Pyodide 零安装直接跑；64 门重依赖课给运行回放；10 课纯讲解无需运行。
Phase 0「装环境」整阶不进 C 端主线
Full Map
20 阶段全景表
逐课解析上游 docs/en.md 得出，不是抄宣传语；「首发主线」列是我们的 30 课分布。
| 阶段 | 中文名 / 原名 | 课数 | 仓库时长 | 依赖层 | 首发主线 |
|---|---|---|---|---|---|
| 00 | 环境与工具 Setup & Tooling | 12 | 14h | L0 | — |
| 01 | 数学基础 Math Foundations | 22 | 23h | L1 | — （选修包 A） |
| 02 | 机器学习基础 ML Fundamentals | 18 | 21h | L2 | — |
| 03 | 深度学习核心 Deep Learning Core | 13 | 15h | L3 | — |
| 04 | 计算机视觉 Computer Vision | 28 | 27h | L4 | — |
| 05 | 自然语言处理 NLP — Foundations to Advanced | 29 | 30h | L4 | — |
| 06 | 语音与音频 Speech & Audio | 17 | 18h | L4 | — |
| 07 | Transformer 深潜 Transformers Deep Dive | 16 | 14h | L5 | — |
| 08 | 生成式 AI Generative AI | 15 | 14h | L6 | 2 |
| 09 | 强化学习 Reinforcement Learning | 12 | 13h | L4 | — |
| 10 | 手搓大模型 LLMs from Scratch | 24 | 26h | L6 | 2 （选修包 B） |
| 11 | LLM 工程化 LLM Engineering | 17 | 19h | L7 | 10 |
| 12 | 多模态 AI Multimodal AI | 25 | 65h | L7 | — |
| 13 | 工具与协议（MCP / Skills） Tools & Protocols | 31 | 43h | L8 | 3 |
| 14 | 智能体工程 Agent Engineering | 54 | 55h | L9 | 11 |
| 15 | 自主系统 Autonomous Systems | 22 | 20h | L10 | — （选修包 C） |
| 16 | 多智能体与群体 Multi-Agent & Swarms | 25 | 28h | L11 | — （选修包 C） |
| 17 | 基础设施与生产 Infrastructure & Production | 28 | 32h | L10 | — |
| 18 | 伦理安全与对齐 Ethics, Safety & Alignment | 30 | 31h | L11 | — |
| 19 | 毕业项目 Capstone Projects | 85 | 620h | L12 | 2 |
| 合计 | 20 阶段 · 6 卷 | 523 | 1,128h | L0–L12 | 30 |
时长为 ROADMAP 阶段标题口径（含毕设）；上游另有 ~342h / ~323h / 逐课累加 644.1h 三种口径，对外统一用「523 课 / 20 阶段 / 约 500 小时（不含毕业项目）」。
First Release
首发 30 课主线（已锁定 · 未上线）
选课逻辑：L7–L9 段前置最短、对 C 端价值最高，刻意避开数学、视觉与训练课（转选修）。
看懂 AI
- P08-01 生成式模型分类与历史
- P10-01 分词器 BPE / WordPiece
- P10-04 预训练 mini GPT（124M）
- P11-04 Embeddings 与向量
- P11-06 RAG 检索增强生成
- P08-06 扩散模型 DDPM 从零
- P11-01 提示工程
- P11-02 Few-Shot / 思维链
用上 AI
- P11-03 结构化输出
- P11-05 上下文工程
- P11-07 进阶 RAG
- P11-09 函数调用与工具
- P11-12 护栏与内容安全
- P11-10 评测与测试
- P13-06 MCP 基础
- P13-07 亲手做一个 MCP Server
造出智能体
- P14-01 智能体循环
- P14-06 工具使用与函数调用
- P14-07 智能体记忆
- P14-02 ReWOO / Plan-and-Execute
- P14-12 工作流模式
- P14-26 失败模式
- P14-27 提示注入与防御
- P14-30 评测驱动开发
- P14-32 最小可用工作台
- P13-22 Agent Skills 能力契约
交付验收
- P14-43 先把任务框清楚
- P14-47 先定结果再选输出
- P19-01 终端原生编码智能体
- P19-17 个性化 AI 家教
选修包 A 数学补给 8 课 · B 手搓大模型 10 课 · C 多智能体与长程 8 课
How A Lesson Works
一课三层：不删知识点的难，只删门槛
懂原理
中文重讲 + 图解 + 生活类比 + AI 追问 3 问，12–15 分钟；改参数也能跑的在线小实验，不用写代码。
会用
在线跑原版代码（改输入看输出）+ 3 道自测 + 1 个可下载产物（prompt / skill），约 +10 分钟。
动手搓
原版 Build It 全量 + 在线 IDE + 测试跑绿，原版 60–120 分钟，只对主线里 12 课开放。
原版六拍循环 MOTTO → PROBLEM → CONCEPT → BUILD IT → USE IT → SHIP IT 结构完整保留；
数学从「必须推导才能往下」改成「想推我陪你推，只想懂也能往下走」。
Attribution
MIT 署名（每页固定）
上游以 MIT License 开源，唯一实体义务是把版权声明与许可声明随作品带上——我们写死在页脚、关于页与每课溯源行。
Based on AI Engineering from Scratch by Rohit Ghumare
(github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch), MIT License.
Copyright (c) 2026 Rohit Ghumare.
本中文改编版依 MIT License 使用，保留原始版权声明与许可声明。
课页级溯源：每篇中文课文尾部固定一行「本课基于原课 X-X-XXXX（MIT）改写」，做到单课可追溯。
Differences
与原版的差异声明
| 维度 | 原版 | 我们 |
|---|---|---|
| 语言 | 英文 | 中文重讲 |
| 深度 | 一刀切硬核 | 三层可选 |
| 交付 | 本机跑 | 浏览器零安装 |
| 导师 | 需 agent 宿主（npx） | 网页内置陪学 |
| 视频 | 明确没有 | 每课 2–3 分钟 |
| 体量 | 523 课全开放 | 30 课主线 + 26 课选修 |
| 认证 | 两轨认证体系 | 不做（避免误导） |
不搬运上游机器中文译文，不自称原创或官方。