Systematická cesta k AI Engineering od prvních principů.
- Osobní studium: Strukturované učení od prvních principů.
- Transparentní záznam: Čitelná, dohledatelná cesta — vidět co a proč.
- Cíl: Pevné základy pro AI Engineering: Python → RAG → Dify → Local Inference → Fine-Tuning → Agents.
12-24 měsíční journey rozdělené do 6 fází:
Phase 1 (Python Foundations) → Phase 2 (API Bridge) → Phase 3 (RAG/Dify)
→ Phase 4 (Local Inference) → Phase 5 (Fine-Tuning) → Phase 6 (Agents)
Kompletní roadmap: docs/roadmap/README.md
- Aktuální fáze: Phase 1 — Python Foundations
- Kurz: The Python Mega Course — Section 9/57 (Functions & Modules)
- Poslední update: 2026-03-06
- Pokrok kurzu: ██████░░░░░░░░░░░░░░ 30 %
Detailní logování přesunuto do Exocortexu (lokální vektorové paměti) a docs/roadmap/.
Tři zásady, nic víc:
- First Principles — pochopit logiku před knihovnami.
- Defensive Programming — validovat vstupy, kontrolovat edge cases.
- Traceability — umět vysvětlit a dohledat všechny části kódu.
(Kompletní Sokratovskou metodiku a konfiguraci agentického prostředí sdílím v repozitáři windsurf-prejunior-config)
Primární kurz (Phase 1):
The Python Mega Course (Ardit Sulce) — lineární postup, všechna cvičení.
Kompletní seznam materiálů pro celou cestu: viz
docs/roadmap/README.md → MATERIALS
courses/— kurzy a studijní materiály (např. strukturovaný kód z kurzů)projects/— čisté, nezávislé aplikace (od Phase 2 výše)docs/— roadmap a plány k úkolůmsandbox/— izolované experimenty a scratchpad (každý experiment má vlastní adresář)
Každý adresář má vlastní README. Spouštění skriptů je popsáno u jednotlivých projektů/kurzů.
Prostředí: Pop!_os | Windsurf | Python 3.x | Git
"Nevystoupáme na úroveň svých očekávání, klesneme na úroveň svého tréninku."