Sobre el proyecto

AI Engineering from Scratch es un plan de estudios y manual de referencia gratuito, con licencia MIT, que enseña ingeniería de IA desde principios fundamentales en lugar de utilizar envoltorios de API. El repositorio contiene 523 lecciones organizadas en 20 fases secuenciales, estimadas en aproximadamente 342 horas de trabajo, con implementaciones en Python, TypeScript, Rust y Julia. El plan de estudios se construye de abajo hacia arriba: configuración y herramientas, fundamentos matemáticos, aprendizaje automático clásico, aprendizaje profundo, visión, PNL, voz/audio, transformadores, IA generativa, aprendizaje por refuerzo, LLM desde cero, ingeniería de LLM, sistemas multimodales, herramientas y protocolos (incluido el Model Context Protocol), ingeniería de agentes, sistemas autónomos, enjambres multi-agente, infraestructura/producción, ética/alineación y proyectos finales. Cada fase depende de las anteriores y cada lección sigue una estructura consistente: un lema de una línea, un problema concreto, diagramas conceptuales, una sección "Build It" que implementa el algoritmo en matemáticas puras sin marcos de trabajo, una sección "Use It" que ejecuta la misma idea a través de PyTorch o scikit-learn, y una sección "Ship It" que deja un artefacto reutilizable: un prompt, una habilidad, un agente o un servidor MCP. Las rutas de entrada están orientadas a objetivos en lugar de forzar una lectura lineal. Existen rutas rápidas para recién llegados, desarrolladores de Python que desean fundamentos de ML, personas que crean aplicaciones de LLM en producción, constructores de agentes, desarrolladores de MCP, autores de habilidades de agentes y candidatos a la certificación de Claude. Un cuestionario de diez preguntas asigna el conocimiento existente a una fase inicial y redacta un plan personalizado en LEARNING.md. El repositorio también funciona como un paquete de tutor de IA: `npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch` instala habilidades (start-learning, learn, course-guide, learn-mcp, learn-agent-skills, claude-certification, find-your-level, check-understanding) que funcionan con Claude Code, Codex y otros hosts compatibles con SKILL.md. El progreso se guarda localmente en archivos como LEARNING.md, MCP-LEARNING.md y AGENT-SKILLS-LEARNING.md. El núcleo de 20 fases se compila en una serie de libros EPUB/PDF de seis volúmenes, creados mediante CI y adjuntos a las versiones de GitHub. La academia de certificación es material de estudio independiente basado en objetivos de examen públicos, no afiliado a Anthropic. El archivo README señala una audiencia reportada de 114,584 lectores y 181,995 visitas a la página en los últimos 30 días. Las páginas de destino están traducidas a varios idiomas, siendo el inglés la fuente canónica.