cs249r_book

Harvard CS249rリポジトリは、AIエンジニアリングの分野を教えるために設計された、統合的で複数巻からなるカリキュラムを提供します。モデルトレーニングを超えて、このプロジェクトは効率的で信頼性が高く、スケーラブルなインテリジェントシステムの構築に焦点を当てています。カリキュラムは、基礎（第I巻）、スケーリング（第II巻）、エージェントシステム（第III巻）、物理AI（第IV巻）の4つの中核となる巻で構成されています。各巻は、アルゴリズム理論と、実世界での展開に必要なシステムインフラストラクチャを橋渡しします。 このプロジェクトには、学習ツールの堅牢なエコシステムが含まれています： - TinyTorch: ゼロからML内部を構築するためのフレームワーク。 - Labs: システムのトレードオフを探求するためのインタラクティブなMarimoノートブック。 - MLSys·im: メモリやネットワークの飽和などのインフラストラクチャのボトルネックを計算するためのシミュレーター。 - Hardware Kits: ArduinoやRaspberry Piなどのエッジデバイスにモデルを展開するための実践的な演習。 - StaffML: 物理学に基づいた面接質問と練習ドリルのコレクション。 - Instructor Hub: シラバス、講義スライド、評価ルーブリックなど、教育者向けのリソース。 このリポジトリは、教科書シリーズと実用的なツールキットの両方の役割を果たし、定量的推論、ハードウェアの制約、エンドツーエンドのシステム設計を重視することで、学習者が機械学習とシステム工学の交差点を習得するのを支援することを目指しています。