BlueRingsLabs/no-shortcuts

実運用環境に対応するデータ・機械学習・AI エンジニアリングの包括的コースです。

学習教材要確認 · NOASSERTIONデータ・クローリングPython難易度
1350 保存
24フォーク0Issue

中辛 の解説

10部構成で 57 モジュール、173 レッスンをカバーします。基礎(Python・線形代数・統計)から始まり、データエンジニアリング、古典的機械学習、PyTorch によるディープラーニング、言語モデル、RAG・エージェント、強化学習、MLOps まで段階的に進みます。すべてのラボは plain Python(セル区切り # %%)で記述され、CI で実行・検証されています。Part V 以降は凍結スナップショットから学習用データを読み込み、再現性を保ちます。線形代数・微積分・確率・統計は Part I で基礎から教えるため、高校数学があれば進められます。完了には Python 経験者で約 1800 時間(週 15 時間なら 2 年超)を見積もっています。VS Code や PyCharm で各ラボをセル単位で実行できます。

こんなリポジトリです

こんなときに便利です

  • データエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアとして、実運用環境での大規模データ処理、レイテンシ制約、データ品質管理に対応するスキル習得。
  • AI システム構築時のセキュリティ脅威(RAG 攻撃、認証情報漏洩、モデル誤用)を理解し、防御設計を組み込む能力の習得。
  • ノートブック時代を脱し、本番環境での CI・CD、監視、ロールバック、コスト管理を備えた ML システム構築の実践。

主な機能

1800 時間・57 モジュール・173 レッスンの包括的カリキュラム全コードが CI で検証済み、再現可能な PyTorch・言語モデル・MLOps ラボセキュリティ脅威・実運用制約を通奏低音として全体に織り込んだエンジニアリング教育

ほかとの違い

RAG 攻撃検証や認証情報漏洩といった実運用脅威を教えることで、単なる精度向上ではなく『本当に動くか』『どう壊れるか』を重視するエンジニアリング教育が特徴です。

このリポジトリの作り方

はじめてですか? むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。

準備するもの

  • 何らかのプログラミング言語での経験(Python は Part I で教えます)
  • 高校数学レベルの基礎知識
  • 16 GB RAM 推奨(8 GB でもほぼ対応可能)
  • GPU は Part IV 以降が便利(CPU バージョンもあり、Colab や Kaggle の無料 GPU でも可)

すぐに始める

  1. リポジトリをクローンまたはダウンロード後、そのフォルダに移動して仮想環境を作成・アクティベート
uv venv && source .venv/bin/activate
  1. 依存パッケージをインストール
uv pip install -r requirements.txt
  1. Part I のすべてのラボを実行
python tools/run_labs.py --part 1
  1. または、個別のラボを実行
python part-1-foundations/02-linear-algebra/labs/lab_02_3_least_squares.py

ラボは # %% マーカーで区切られた plain Python ファイルです。VS Code、PyCharm、Jupyter(jupytext 経由)でセル単位で実行できます。

ギット飯トライで味見

入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。

ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。

npx gitbap-try BlueRingsLabs/no-shortcuts

Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは? →

スター推移 · 7日

1357日間の増加数を計算するための比較データが不足しています

確認日時

使いやすさ · まねしやすいか

サンプル評点 14/100
  • ゆるいライセンス
  • テストあり
  • サンプル集
  • 最近の更新
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • テンプレート

最近の更新あり · 2026 年に作成

はじめる

利用前の確認

必要なもの・利用条件

  • 何らかのプログラミング言語での経験(Python は Part I で教えます)
  • 高校数学レベルの基礎知識
  • 16 GB RAM 推奨(8 GB でもほぼ対応可能)
  • GPU は Part IV 以降が便利(CPU バージョンもあり、Colab や Kaggle の無料 GPU でも可)
ライセンス要確認
ライセンス原文

プロジェクトの活動

リポジトリ作成

最新リリースとコード変更日はGitHubの履歴でご確認ください。

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/BlueRingsLabs/no-shortcuts.svg)](https://www.gitbap.com/r/BlueRingsLabs/no-shortcuts)
Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方

ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。

方法 ① コネクタ URL

Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。

https://www.gitbap.com/api/mcp
方法 ② プラグイン(試用まで)

プラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
つなぎ方をくわしく →

AI が README をもとに要約しました · 原文を見る