AI শিক্ষা
৯০ দিনে AI

AI ও AI Agent — শূন্য থেকে শেখা

৯০টি ধাপে ধাপে বাংলা পাঠ। AI কী, কীভাবে কাজ করে, আর নিজে শক্তিশালী agent বানানো — একেবারে শুরু থেকে।

৯০ পাঠ
৮ মডিউল
প্রতিদিন একটু করে
আপনার অগ্রগতি০ / ৯০

মডিউল ১ — ভিত

১০টি পাঠ

১

AI আসলে কী

AI, ML, deep learning-এর পার্থক্য একেবারে সহজ ভাষায় বোঝা।

২

AI কীভাবে শেখে

উদাহরণ থেকে শেখার ধারণা — নিয়ম নয়, উদাহরণ।

৩

ডেটা কী এবং কেন সবচেয়ে জরুরি

ডেটার ধরন, গুণ এবং খারাপ ডেটার ফল।

৪

মডেল কী

মডেল = শেখা ধারণার গাণিতিক রূপ, সহজ উদাহরণে।

৫

ট্রেনিং, ভ্যালিডেশন, টেস্ট

তিন ভাগের কাজ এবং কেন মিশিয়ে ফেলা ভুল।

৬

লস আর শেখার চক্র

ভুল মাপা এবং ধীরে ধীরে ঠিক হওয়া।

৭

ওভারফিটিং — মুখস্থ বনাম বোঝা

মুখস্থ করা মডেল কেন নতুন কিছুতে ফেল করে।

৮

AI-এর ইতিহাস — যেভাবে এখানে এলাম

প্রথম দিন থেকে আজ পর্যন্ত মূল মোড়গুলো।

৯

AI কী পারে না

সীমা জানা = ভুল প্রত্যাশা এড়ানো।

১০

লেসন ১–৯-এর পরীক্ষা

ভিত মজবুত কিনা যাচাই।

মডিউল ২ — ভাষা বোঝা

১০টি পাঠ

১১

কম্পিউটার কীভাবে ভাষা বোঝে

শব্দ থেকে সংখ্যা — টোকেন আর সংখ্যার তালিকা।

১২

ওয়ার্ড এমবেডিং

শব্দের অর্থ সংখ্যায় — কাছের শব্দ কাছাকাছি সংখ্যা।

১৩

নিউরাল নেটওয়ার্ক — একেবারে সহজে

স্তর, ওজন, সক্রিয়করণ — ভয় ছাড়া।

১৪

Attention কী

বাক্যের কোন শব্দ কোনটার সাথে জড়িত, তা দেখা।

১৫

Transformer — আধুনিক AI-এর ইঞ্জিন

GPT-প্রজাতির সব মডেলের ভিতরের গঠন।

১৬

ভাষা মডেল কীভাবে পরের শব্দ বলে

একটা শব্দ আগে বলা, তারপর পরেরটি — এটাই পুরো কৌশল।

১৭

ট্রেনিং কীভাবে হয় — তিন ধাপ

pre-training, fine-tuning, alignment।

১৮

প্রম্পট আসলে কী কাজ করে

একই মডেল, ভিন্ন ফল — কারণ কী।

১৯

হ্যালুসিনেশন — কেন মিথ্যা বলে

কারণ আর প্রতিরোধের উপায়।

২০

লেসন ১১–১৯-এর পরীক্ষা

ভাষা-বোঝার স্তর যাচাই।

মডিউল ৩ — AI ব্যবহার

১২টি পাঠ

২১

প্রম্পট লেখার কৌশল

স্পষ্ট, ধাপে ধাপে, উদাহরণ-সহ লেখা।

২২

রোল দেওয়া ও উদাহরণ দেখানো

মডেলকে ভূমিকা আর নমুনা দেওয়া।

২৩

চেইন অফ থট — ভাবার মতো করে বলা

ধাপে ভাবতে বললে ফল ভালো হয়।

২৪

সংখ্যা আর হিসাবে AI-এর সীমা

হিসাব করতে টুল দরকার — কেন।

২৫

RAG — নিজের নথি থেকে উত্তর

খোঁজা + মডেল = নির্ভরযোগ্য উত্তর।

২৬

ভেক্টর ডেটাবেস ও খোঁজ

অর্থ দিয়ে খোঁজার কৌশল।

২৭

স্ট্রাকচার্ড আউটপুট

মডেল থেকে JSON-এর মতো গোছানো উত্তর নেওয়া।

২৮

টোকেন, খরচ আর গতি

খরচ কমিয়ে ব্যবহারযোগ্য রাখা।

২৯

নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা

কী পাঠানো যায়, কী যায় না।

৩০

পক্ষপাত ও ন্যায্যতা

মডেলের পক্ষপাত চেনা ও মোকাবেলা।

৩১

ছোট মডেল বনাম বড় মডেল

কখন কোনটা বাছব।

৩২

লেসন ২১–৩১-এর পরীক্ষা

ব্যবহার-স্তর যাচাই।

মডিউল ৪ — Tool ব্যবহার

১০টি পাঠ

মডিউল ৫ — Agent কী

১২টি পাঠ

মডিউল ৬ — নিজে বানানো

১২টি পাঠ

মডিউল ৭ — শক্তিশালী agent

১২টি পাঠ

মডিউল ৮ — ২০৩০ পর্যন্ত টিকবে

১২টি পাঠ

৭৯

AI ২০৩০-এ কোথায় যাবে

যে দিকগুলো বদলাবে না, সেগুলো চেনা।

৮০

ভিত্তি বনাম ঘোড়দৌড়

মূল ধারণা টেকে, খবর বদলায়।

৮১

নতুন মডেল এলে কী করব

ভয় না পেয়ে ছোটায় ঢোকা।

৮২

মাল্টি-মোডাল agent

ছবি, শব্দ, ভিডিও নিয়ে কাজ।

৮৩

AI কীভাবে টাকা বানায়

ব্যবসায় সত্যিকারের ব্যবহার।

৮৪

নিজের agent দিয়ে ব্যবসা

খরচ কমিয়ে সেবা দেওয়া।

৮৫

AI ও কাজের ভবিষ্যৎ

নিজের দক্ষতা কোথায় রাখব।

৮৬

নৈতিকতা ও দায়

দায়িত্বশীলভাবে বানানো।

৮৭

নিজের বড় agent — পরিকল্পনা

শেষ প্রকল্পের নকশা।

৮৮

নিজের বড় agent — বানানো

হাতে-কলমে শেষ কাজ।

৮৯

নিজের বড় agent — পরীক্ষা

যাচাই ও উন্নতি।

৯০

সারসংক্ষেপ ও সামনের পথ

পুরো কোর্স একসাথে, আর পরের ধাপ।