人工智能的发展不仅依赖于算法和应用，更离不开底层系统的支持。从 AI 芯片到编译器、再到推理与训练框架，构建完整的 AI 系统需要跨越多个层面的技术理解。AI 系统（AISystem）是一个开源课程项目，旨在系统化梳理 AI 全栈底层技术，涵盖芯片、编译器、框架等核心环节。课程基于实践经验总结而成，帮助学习者从系统视角理解人工智能的技术基石，适合希望深入 AI 系统设计的开发者与研究者。
AISystem 是什么？
AI 系统是一个开源学习项目，英文名 AI System (AISys)，中文名为 AI 系统。项目由 ZOMI 基于工作实践中积累的经验构建，核心目标是探索和学习 AI 芯片、编译器、推理框架、训练框架等全栈技术体系。具体课程内容和更新节奏以官方仓库为准。
核心课程
AI 系统课程聚焦 AI 底层核心环节，帮助学习者建立整体认知，主要涵盖：
AI 芯片解析——学习硬件层的设计思路与算力架构。
AI 编译器——理解计算图优化、算子融合、硬件适配等编译技术。
推理框架——掌握部署阶段的模型加速与高效执行方法。
训练框架——学习大规模分布式训练的实现机制。
全栈技术体系——从硬件到软件的系统化视角，帮助构建完整知识图谱。
实践经验分享——基于开发者实际工作场景，总结方法论与案例。
操作指南
新用户可以按照以下步骤快速上手课程内容：
打开 Github搜索项目名：Infrasys-AI/AISystem。
点击「Code」获取克隆链接。
使用 git clone 下载课程资料。
阅读 README 文件，了解课程结构与学习路径。
进入课程章节目录，逐一学习相关主题。
配合课程中的实践案例进行实验。
（注意：部分实验内容可能需要本地深度学习环境或 GPU 支持）。
支持平台
课程资源以文档和代码形式发布，主要依赖 Python 与常见深度学习框架。学习环境可在 Windows、Linux、macOS 等操作系统中搭建，具体支持平台以仓库更新为准。
产品定价
AI 系统课程是开源项目，完全 免费 使用。用户可自由下载、学习与参与讨论。
常见问题
Q1：是否需要有深度学习基础才能学习？
A：建议具备基本的深度学习与计算机体系结构知识，这样能更好理解课程内容。
Q2：课程内容是否会持续更新？
A：项目由作者和社区共同维护，内容会根据实践与研究不断补充。
Q3：是否提供实验代码？
A：仓库包含部分示例与资料，具体范围请以实际目录为准。
开发者小结
AI 系统（AISystem）作为一门开源课程，从硬件到软件全面覆盖 AI 底层技术，适合希望构建系统化认知的学习者。它特别适合研究生、开发者和架构师，用于学习和参考实际项目经验。对于仅关注应用层开发的用户而言，课程可能较为偏底层，需要一定的背景知识才能充分理解。总体而言，这是一个面向 AI 系统设计爱好者的实用学习资源。
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