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title: "AI Engineering from Scratch: Currículo Aberto para Construir IA na Mão"
description: "Um currículo gratuito e open-source com 523 lições e 20 fases que implementa cada algoritmo central de IA do zero, do álgebra linear a agentes autônomos, com código rodável em Python, TypeScript, Rust e Julia."
canonical: "https://ronanrodrigo.dev/notes/ai-engineering-from-scratch"
markdown: "https://ronanrodrigo.dev/notes/ai-engineering-from-scratch.md"
last-updated: "2026-09-29"
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## AI Engineering from Scratch

Currículo gratuito e open-source que constrói, à mão, cada algoritmo central de IA: 523 lições distribuídas em 20 fases, da álgebra linear até agentes autônomos. Cada lição traz resumo, navegação, URL canônica e, nos diretórios de aula, implementação executável e `quiz.json`. O conteúdo é multilíngue e cobre Python, TypeScript, Rust e Julia, com 250 termos de glossário e mais de 500 saídas reutilizáveis (prompts, skills e agentes).

[Acesse o currículo](https://aiengineeringfromscratch.com)

## Repositório rohitg00/ai-engineering-from-scratch

Fonte original do currículo, com 52 mil estrelas, 9 mil forks e licença MIT. A estrutura de fases espelhada em `phases/` traz os textos brutos das aulas, os diretórios com código e os temas do repositório (transformers, LLM, agentes, MCP, visão computacional, reinforcement learning), o que permite estudar offline e contribuir.

[Veja o repositório no GitHub](https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch)

## Neural Networks: Zero to Hero (Andrej Karpathy)

Curso em vídeo que parte do micrograd — o autograd mínimo do backpropagation escrito passo a passo — e evolui até modelos de linguagem no estilo GPT, com foco declarado em fazer o aprendizado de deep learning imediatamente transferível. É a referência mais enxuta para a parte de fundamentos do currículo.

[Assista ao syllabus do curso](https://karpathy.ai/zero-to-hero.html)

## Neural Networks from Scratch (nnfs.io)

Livro digital que ensina a construir redes neurais sem nenhuma biblioteca, cobrindo cada elemento do deep learning com código próprio, para entender a fundo modelos básicos e habilitar experiments novos. Acompanha os vídeos tutoriais e o código de exemplo do canal sentdex no YouTube.

[Leia o livro](https://nnfs.io)