AI-For-Beginners/translations/bn

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ফর বিগিনার্স - একটি পাঠ্যক্রম

AI For Beginners - স্কেচনোট @girlie_mac দ্বারা

আমাদের ১২ সপ্তাহের, ২৪টি পাঠের পাঠ্যক্রমের মাধ্যমে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এর জগৎ অন্বেষণ করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। এই পাঠ্যক্রমটি নবীনদের জন্য উপযোগী এবং এতে TensorFlow ও PyTorch-এর মতো টুলস এবং AI-তে নৈতিকতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

🌐 বহুভাষিক সমর্থন

GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপডেটেড)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

আপনি যদি অতিরিক্ত ভাষার অনুবাদ চান, তাহলে সমর্থিত ভাষাগুলোর তালিকা এখানে পাওয়া যাবে।

কমিউনিটিতে যোগ দিন

আপনি কী শিখবেন

কোর্সের মাইন্ডম্যাপ

এই পাঠ্যক্রমে আপনি শিখবেন:

• আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরনো" প্রতীকী পদ্ধতি যা জ্ঞান উপস্থাপনা এবং যুক্তি নির্ভর (GOFAI)।
• নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং ডিপ লার্নিং, যা আধুনিক AI-এর মূল ভিত্তি। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলোর ধারণাগুলো দুইটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক - TensorFlow এবং PyTorch ব্যবহার করে কোডের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করব।
• চিত্র এবং টেক্সট নিয়ে কাজ করার জন্য নিউরাল আর্কিটেকচার। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলো আলোচনা করব, যদিও কিছু ক্ষেত্রে সর্বাধুনিক প্রযুক্তি কিছুটা কম থাকতে পারে।
• কম প্রচলিত AI পদ্ধতি, যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম।

এই পাঠ্যক্রমে আমরা যা কভার করব না:

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন

• ব্যবসায় AI ব্যবহারের ব্যবসায়িক কেস। এর জন্য Microsoft Learn-এ Introduction to AI for business users লার্নিং পাথ বা AI Business School ব্যবহার করতে পারেন, যা INSEAD এর সহযোগিতায় তৈরি।
• ক্লাসিক মেশিন লার্নিং, যা আমাদের Machine Learning for Beginners Curriculum এ ভালোভাবে বর্ণিত।
• Cognitive Services ব্যবহার করে তৈরি ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন। এর জন্য Microsoft Learn-এ vision, natural language processing, Generative AI with Azure OpenAI Service এবং অন্যান্য মডিউল শুরু করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
• নির্দিষ্ট ML ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্ক, যেমন Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, বা Azure Databricks। এর জন্য Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning এবং Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks লার্নিং পাথ ব্যবহার করতে পারেন।
• কনভারসেশনাল AI এবং চ্যাট বট। এর জন্য একটি আলাদা Create conversational AI solutions লার্নিং পাথ রয়েছে, এবং বিস্তারিত জানতে এই ব্লগ পোস্ট দেখতে পারেন।
• ডিপ লার্নিংয়ের পেছনের গভীর গণিত। এর জন্য আমরা Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville-এর Deep Learning বইটি সুপারিশ করব, যা অনলাইনে https://www.deeplearningbook.org/ এ পাওয়া যায়।

ক্লাউডে AI বিষয়ের একটি সহজ পরিচয়ের জন্য আপনি Get started with artificial intelligence on Azure লার্নিং পাথ নিতে পারেন।

বিষয়বস্তু

	পাঠের লিঙ্ক	PyTorch/Keras/TensorFlow	ল্যাব
0	কোর্স সেটআপ	আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপ করুন
I	AI পরিচিতি
01	AI এর পরিচিতি ও ইতিহাস	-	-
II	প্রতীকী AI
02	জ্ঞান উপস্থাপনা এবং এক্সপার্ট সিস্টেম	এক্সপার্ট সিস্টেম / অন্টোলজি /কনসেপ্ট গ্রাফ
III	নিউরাল নেটওয়ার্কস পরিচিতি
০৩	পারসেপ্ট্রন	নোটবুক	ল্যাব
০৪	মাল্টি-লেয়ার্ড পারসেপ্ট্রন এবং আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি	নোটবুক	ল্যাব
০৫	ফ্রেমওয়ার্কের পরিচিতি (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং	PyTorch / Keras / TensorFlow	ল্যাব
IV	কম্পিউটার ভিশন	PyTorch / TensorFlow	মাইক্রোসফট আজুরে কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন
০৬	কম্পিউটার ভিশনের পরিচিতি। OpenCV	নোটবুক	ল্যাব
০৭	কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস & CNN আর্কিটেকচারস	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
০৮	প্রি-ট্রেইনড নেটওয়ার্কস এবং ট্রান্সফার লার্নিং এবং ট্রেনিং ট্রিকস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
০৯	অটোএনকোডারস এবং VAE	PyTorch / TensorFlow
১০	জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কস এবং আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার	PyTorch / TensorFlow
১১	অবজেক্ট ডিটেকশন	TensorFlow	ল্যাব
১২	সেমান্টিক সেগমেন্টেশন। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং	PyTorch /TensorFlow	মাইক্রোসফট আজুরে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং অন্বেষণ করুন
১৩	টেক্সট উপস্থাপনা। বাউ/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
১৪	সেমান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিংস। Word2Vec এবং GloVe	PyTorch / TensorFlow
১৫	ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং। নিজের এমবেডিংস ট্রেনিং	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
১৬	রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow
১৭	জেনারেটিভ রিকারেন্ট নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
১৮	ট্রান্সফর্মারস। BERT।	PyTorch /TensorFlow
১৯	নেমড এন্টিটি রিকগনিশন	TensorFlow	ল্যাব
২০	বড় ভাষার মডেল, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্কস	PyTorch
VI	অন্যান্য AI প্রযুক্তি
২১	জেনেটিক অ্যালগরিদমস	নোটবুক
২২	ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
২৩	মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস
VII	AI নৈতিকতা
২৪	AI নৈতিকতা এবং দায়িত্বশীল AI	Microsoft Learn: দায়িত্বশীল AI নীতিমালা
IX	অতিরিক্ত
২৫	মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN	নোটবুক

প্রতিটি পাঠে রয়েছে

• পূর্ব-পাঠের উপকরণ
• কার্যকরী জুপিটার নোটবুক, যা প্রায়শই নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের জন্য (PyTorch বা TensorFlow) হয়। কার্যকরী নোটবুকটিতে অনেক তাত্ত্বিক বিষয়বস্তু থাকে, তাই বিষয়টি বুঝতে হলে আপনাকে ন্যূনতম একটি সংস্করণ (PyTorch বা TensorFlow) অবশ্যই দেখতে হবে।
• কিছু বিষয়ের জন্য ল্যাব উপলব্ধ, যা আপনাকে শেখা বিষয়বস্তু নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
• কিছু অংশে MS Learn মডিউলের লিঙ্ক রয়েছে যা সম্পর্কিত বিষয়গুলি কভার করে।

শুরু করা যাক

🎯 AI-তে নতুন? এখান থেকে শুরু করুন!

আপনি যদি AI-তে সম্পূর্ণ নতুন হন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ চান, তাহলে আমাদের শুরু করার জন্য সহজ উদাহরণসমূহ দেখুন! এর মধ্যে রয়েছে:

• 🌟 হ্যালো AI ওয়ার্ল্ড - আপনার প্রথম AI প্রোগ্রাম (প্যাটার্ন রিকগনিশন)
• 🧠 সহজ নিউরাল নেটওয়ার্ক - শূন্য থেকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করুন
• 🖼️ ইমেজ ক্লাসিফায়ার - বিস্তারিত মন্তব্যসহ ছবি শ্রেণীবিভাগ করুন
• 💬 টেক্সট সেন্টিমেন্ট - পজিটিভ/নেগেটিভ টেক্সট বিশ্লেষণ করুন

এই উদাহরণগুলো আপনাকে পূর্ণ পাঠ্যক্রমে প্রবেশ করার আগে AI ধারণাগুলো বুঝতে সাহায্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।

📚 পূর্ণ পাঠ্যক্রম সেটআপ

• আমরা একটি সেটআপ লেসন তৈরি করেছি যা আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপে সাহায্য করবে। - শিক্ষকদের জন্যও আমরা একটি পাঠ্যক্রম সেটআপ লেসন তৈরি করেছি!
• কিভাবে VSCode বা Codepace-এ কোড চালাবেন

এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

রিপোজিটরি ফর্ক করুন: এই পৃষ্ঠার উপরের ডানদিকে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।

রিপোজিটরি ক্লোন করুন: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

পরে সহজে খুঁজে পেতে এই রিপোতে স্টার (🌟) দিতে ভুলবেন না।

অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন

আমাদের অফিশিয়াল AI Discord সার্ভারে যোগ দিন, যেখানে এই কোর্সে অংশগ্রহণকারী অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হতে এবং নেটওয়ার্ক গড়ে তুলতে পারবেন এবং সহায়তা পাবেন।

আপনার যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা প্রশ্ন থাকে, তাহলে আমাদের Azure AI Foundry Developer Forum পরিদর্শন করুন।

কুইজ

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সব কুইজগুলো Quiz-app ফোল্ডারে etc\quiz-app এ রয়েছে, অথবা অনলাইনে এখানে পাওয়া যাবে। এগুলো লেসনের মধ্যে লিঙ্ক করা হয়েছে। কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; quiz-app ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে।

সাহায্যের প্রয়োজন

আপনার যদি কোনো পরামর্শ থাকে বা বানান বা কোডে ভুল খুঁজে পান, তাহলে একটি ইস্যু তুলুন বা পুল রিকোয়েস্ট তৈরি করুন।

বিশেষ ধন্যবাদ

• ✍️ প্রধান লেখক: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 সম্পাদক: Jen Looper, PhD
• 🎨 স্কেচনোট ইলাস্ট্রেটর: Tomomi Imura
• ✅ কুইজ নির্মাতা: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 মূল অবদানকারীরা: Evgenii Pishchik

অন্যান্য পাঠ্যক্রম

আমাদের দল অন্যান্য পাঠ্যক্রমও তৈরি করে! দেখুন:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI সিরিজ

---

মূল শিক্ষণ

---

Copilot সিরিজ

সাহায্য নেওয়া

যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে MCP নিয়ে আলোচনা করতে অন্যান্য শিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করা স্বাগত এবং জ্ঞান বিনিময় করা হয়।

আপনার যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা ত্রুটি থাকে, তাহলে এখানে যান:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল নথিটি তার নিজস্ব ভাষায়ই কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহারে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।