모델 내부 구조부터 에이전트 배포까지, 코드로 직접 만들어 보는 무료 학습 경로
모델 내부 구조를 구현하고, 검색 파이프라인을 조립하며, 에이전트 런타임을 테스트하는 과정을 한 곳에서 배웁니다. 웹사이트에서 읽거나, 코딩 에이전트와 대화하며, 로컬에서 코드를 실행하는 세 가지 방식 중 하나를 선택해 학습을 시작할 수 있습니다.
20개 페이즈로 쌓아 올리는 커리큘럼
이 코스는 수학이 바닥이고, 에이전트와 프로덕션이 지붕인 20개의 페이즈로 구성됩니다. 각 페이즈는 이전 단계의 지식을 바탕으로 다음 단계로 이어지며, 이미 아래 층을 알고 있다면 건너뛰고 상위 페이즈부터 시작할 수 있습니다. 하지만 기초를 건너뛰면 상위 단계에서 문제가 발생했을 때 원인을 파악하기 어려워지므로, 자신의 배경에 맞는 시작점을 정확히 선택하는 것이 중요합니다. Python, TypeScript, Rust, Julia 등 다양한 언어로 구현된 레슨을 제공하며, 모든 내용은 MIT 라이선스로 무료 공개됩니다.
실전 프로젝트로 검증하는 학습법
단순히 개념을 읽는 것을 넘어, 단계별 스타터 코드와 참고 구현, 로컬 그레이더를 갖춘 세 가지 프로젝트를 제공합니다. 검색 평가 랩에서는 NDCG 지표가 개선되었는지 확인하고 회귀를 감지하는 비교 도구를 만듭니다. 에이전트 트레이스 디버거에서는 JSONL 파싱과 간격 산술을 통해 중복된 토큰 사용량을 분리하고 시각화하는 리포트를 생성합니다. 도구 호출 방화벽 프로젝트에서는 Rust와 Python을 사용해 호출자의 역할과 경로를 검증하고, 단일 사용 승인 메커니즘을 구현합니다. 각 프로젝트는 python3 scripts/project_test.py 명령으로 초기화하고, 단계별로 테스트를 통과시키며 진행합니다.
코딩 에이전트를 튜터로 활용하기
Node.js와 npx가 설치된 환경이라면, 코딩 에이전트를 개인 튜터로 사용할 수 있습니다. npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch 명령으로 설치한 후, Codex나 Claude Code 등 호스트에 따라 start-learning 또는 /start-learning을 입력하면 됩니다. 10문항의 배치 퀴즈를 통해 현재 수준을 진단하고, LEARNING.md에 개인화된 학습 계획을 저장합니다. 이후 learn 스킬을 통해 세션당 한 레슨씩 개념, 수학, 코드, 퀴즈 순서로 상호작용하며 학습을 진행합니다. 특정 주제만 집중하고 싶다면 MCP나 에이전트 스킬에 특화된 17개 또는 5개 레슨 경로도 제공합니다.
시작 전 확인해야 할 환경과 시간
코딩 경험이 있고 AI의 작동 원리를 이해하고 싶다면 이 코스가 적합합니다. 프로그래밍에 처음이라면 Phase 0부터 시작해 약 306시간, Python을 알고 있다면 Phase 1부터 약 270시간, 시니어 엔지니어라면 Phase 14 에이전트 엔지니어링부터 약 60시간이 소요됩니다. 로컬 코드 실행을 원한다면 Python 3.10 이상과 Git이 필요하며, 에이전트 튜터 사용 시에는 Node.js 22.18 이상과 npx가 요구됩니다. 모든 레슨은 저장소 루트 디렉터리에서 명령을 실행하도록 설계되어 있으므로, 작업 디렉터리와 의존성 상태를 미리 점검해 두는 것이 좋습니다.
