Curso gratuito com licença MIT e 542 lições que ensina conceitos de engenharia de IA do zero em Python, TypeScript, Rust e Julia.
AI Engineering from Scratch é um curso estruturado que aborda toda a stack do trabalho moderno com IA, desde os fundamentos matemáticos e o machine learning clássico até deep learning, visão computacional, NLP, engenharia de LLM e sistemas de agentes. As lições são organizadas em 20 fases, e cada uma combina uma explicação escrita com código que o aluno desenvolve e executa localmente.
O curso é voltado a desenvolvedores que querem entender como os modelos e os runtimes de agentes realmente funcionam, em vez de apenas chamar APIs. As lições propõem implementar componentes internos, como backpropagation, pipelines de recuperação e camadas de tool calling, e depois guardar os resultados como evidências. É possível acompanhar as lições no site, por meio de um coding agent instalado com npx skills ou clonando o repositório e executando os scripts Python diretamente.
O repositório também inclui três projetos divididos em etapas, com avaliadores locais: um laboratório de avaliação de recuperação, um debugger de traces de agentes e um firewall de chamadas a ferramentas. O código inicial não passa até que o aluno implemente cada etapa, e há soluções de referência para comparação.
Clone o repositório
git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.gitInstale a skill de tutor de IA no seu agente de programação
npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratchVerifique se o Python 3 está disponível para os laboratórios locais
python3 --versionResumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
AutoGPT é uma plataforma open source para criar, executar e agendar agentes de IA que realizam fluxos de trabalho com várias etapas a partir de descrições em linguagem natural ou de um editor visual.
Framework e runtime Python para criar, servir e gerenciar plataformas de agentes de IA, com uma interface web para administração.
SDK open source para criar e executar agentes de IA em Python e TypeScript, com ferramentas, MCP, memória e portabilidade entre modelos.
Cria modelos de machine learning a partir de uma intenção em linguagem natural e de um conjunto de dados tabular, usando um fluxo de trabalho multiagente.
Projeto educacional passo a passo que implementa RAG do zero em JavaScript, usando LLMs locais e sem APIs na nuvem.
Uma coleção de 54 scripts Python independentes, cada um em um único arquivo e sem dependências, que implementam algoritmos modernos de IA do zero para facilitar a compreensão de seus mecanismos internos.