rohitg00, AI 엔지니어링 428강 4언어 커리큘럼 오픈소스 공개

AI 엔지니어 rohitg00이 'ai-engineering-from-scratch'를 GitHub에 MIT 라이선스로 공개했다. 학생의 84%가 이미 AI 도구를 쓰지만 18%만이 직무에서 쓸 준비가 됐다고 느낀다는 격차를 메우는 것이 목표라고 밝혔다.

전체 분량은 20개 페이즈, 428강, 약 320시간이다. Python, TypeScript, Rust, Julia 네 언어를 사용하며, 모든 강의는 프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버 가운데 하나를 재사용 가능한 아티팩트로 남긴다.

구조는 위에서 아래로 쌓인다. 페이즈 0 환경 세팅, 페이즈 1 수학 기초, 페이즈 2 ML 펀더멘털, 페이즈 3 딥러닝 코어를 거친 뒤 비전(페이즈 4), NLP(페이즈 5), 음성(페이즈 6), 강화학습(페이즈 9)으로 가지가 갈린다.

페이즈 7 트랜스포머와 페이즈 8 GenAI를 지나 페이즈 10 'LLMs from Scratch', 페이즈 11 LLM 엔지니어링, 페이즈 12 멀티모달, 페이즈 13 도구·프로토콜로 이어진다. 페이즈 14 에이전트 엔지니어링, 페이즈 15 자율 시스템, 페이즈 16 멀티 에이전트·군집, 페이즈 17 인프라·프로덕션, 페이즈 18 윤리·정렬을 거쳐 페이즈 19 캡스톤으로 마무리된다.

각 강의는 MOTTO, PROBLEM, CONCEPT, BUILD IT, USE IT, SHIP IT 여섯 비트로 구성된다. 핵심은 BUILD IT과 USE IT의 분리로, 학습자가 알고리즘을 프레임워크 없이 손으로 먼저 구현한 뒤 같은 일을 PyTorch나 sklearn으로 다시 돌리는 방식이다.

폴더 구조도 모든 강의가 동일하다. code 아래에 Python, TypeScript, Rust, Julia 구현이 들어가고, docs/en.md에 강의 서사가, outputs에 그 강의가 만들어낸 프롬프트·스킬·에이전트·MCP 서버가 모인다.

페이즈 14 1강 에이전트 루프는 의존성 없는 순수 Python 약 120줄로 작성돼 LLM 호출, 도구 호출, 결과 누적의 핵심 흐름을 그대로 보여준다.

학습 진입 경로는 세 가지다. 옵션 A는 aiengineeringfromscratch.com에서 바로 읽기, 옵션 B는 저장소를 클론해 Python 파일을 직접 실행하기, 옵션 C는 권장 경로로 Claude, Cursor, Codex, OpenClaw, Hermes처럼 SkillKit이 깔린 에이전트 안에서 /find-your-level 스킬로 출발 위치를 잡는 방식이다.

/find-your-level은 10문항 배치 퀴즈로 적절한 시작 페이즈와 시간 예상치를 매기고, 각 페이즈를 마치면 /check-understanding 페이즈번호로 8문항 점검 퀴즈를 본다. 마지막엔 428개 아티팩트가 학습자의 일상 워크플로에 그대로 들어가는 도구 모음으로 남는다.