AI-Engineering-Lab

24周跑通43个Notebook，从Python到AI Agent全链路实战

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 学习教育 🍴 复刻 255 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 314
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 支持限时试用 · MIT许可，完全免费，无需注册

项目预览

AI-Engineering-Lab 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类学习教育
开发团队zorost
官网地址https://zorost.com/ai-engineering-lab
GitHubhttps://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明MIT许可，完全免费，无需注册
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-agents,ai-engineering,course,curriculum,databricks,deep-learning,fine-tuning,generative-ai,learning-resources,llm,machine-learning,mcp,mlops,prompt-engineering,pyspark,python,rag,roadmap,vector-search,zorost
GitHub 星标★ 314
上线时间2026-08-17 00:00:00
代码更新2026-08-17
仓库体积5.6 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

AI-Engineering-Lab 是一套免费、自定进度的 24 周 AI 工程课程，由 Zorost Intelligence AI Lab 开源，采用 MIT 协议，无需注册即可学习。它面向想从零系统掌握 AI 工程实践的开发者，覆盖 Python 基础、机器学习、深度学习、大语言模型、RAG、微调、AI Agent 与 MCP 协议，并延伸到 Azure、Vertex AI、Bedrock 三大云平台以及 Databricks 数据平台。课程最大特点是 43 个可直接运行的 Jupyter Notebook，围绕同一个贯穿式案例逐步推进，让学习者在真实代码中理解从数据处理、模型训练到部署上线的完整链路。相比零散教程，它强调工程化落地与云平台实操，适合作为长期学习路线或团队内部培训素材。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 314

核心亮点

  • 43个可运行Notebook围绕同一案例递进，学完即有一套完整工程代码
  • 覆盖RAG、微调、Agent、MCP及Azure/Vertex/Bedrock/Databricks多平台实操
  • MIT协议免费无注册，24周自定进度，适合系统自学或团队培训

不足之处

  • 课程偏长，24周节奏对碎片化学习者门槛较高
  • 目前仅303星，社区讨论与配套答疑生态尚在早期

适用场景

  • 开发者系统转型AI工程方向的长期自学路线
  • 团队内部AI工程培训的现成课程与实验素材
  • 高校或训练营讲授LLM应用与云平台部署的配套实验

替代项目

microsoft/generative-ai-for-beginners、mlabonne/llm-course

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