AI-For-Beginners/translations/bn

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ফর বিগিনার্স - একটি কারিকুলাম

AI For Beginners - স্কেচনোট দ্বারাঃ @girlie_mac

আমাদের ১২ সপ্তাহ, ২৪টি পাঠের কারিকুলামের মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর জগৎ আবিষ্কার করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। কারিকুলামটি শিখতে সুবিধাজনক এবং এটি TensorFlow ও PyTorch এর মতো সরঞ্জাম এবং AI নৈতিকতা জুড়ে কভার করে।

🌐 বহুভাষিক সমর্থন

গিটহাব অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং 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

লোকালি ক্লোন করতে চান?

এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ খুব বেড়ে যায়। অনুবাদগুলো ছাড়া ক্লোন করতে sparse checkout ব্যবহার করুন:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

এতে আপনি কোর্সটি সম্পন্ন করতে প্রয়োজনীয় সবকিছু অনেক দ্রুত ডাউনলোড করতে পারবেন।

আপনি যদি আরও অনুবাদের পক্ষে থাকেন, সমর্থিত ভাষাগুলো এখানে তালিকাভুক্ত আছে link

কমিউনিটিতে যোগ দিন

আপনি কী শিখবেন

কোর্সের মাইন্ডম্যাপ

এই কারিকুলামে আপনি শিখবেন:

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরানো ভাল" প্রতীকি পদ্ধতি জ্ঞান উপস্থাপন ও যুক্তিবিদ্যা সহ (GOFAI)।
• নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং, যা আধুনিক AI এর মূল। আমরা দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্কে - TensorFlow এবং PyTorch - কোড ব্যবহার করে এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির পেছনের ধারণা উপস্থাপন করব।
• চিত্র ও পাঠ্যের জন্য নিউরাল স্থাপত্য। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি আলোচনা করব, কিন্তু হতে পারে আরও আধুনিক কিছু কম থাকবে।
• কম পরিচিত AI পদ্ধতি, যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম।

এই কারিকুলামে আমরা যা অন্তর্ভুক্ত করব না:

আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ খুঁজুন

• AI in Business এর ব্যবসায়িক ব্যবহার। Microsoft Learn এ Introduction to AI for Business Users শেখার পথ নিন, অথবা AI Business School, যা INSEAD সহকর্মিতায় উন্নত।
• ক্লাসিক মেশিন লার্নিং, যা আমাদের Machine Learning for Beginners Curriculum-এ বিস্তারিত বর্ণনা রয়েছে।
• ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন যেগুলো Cognitive Services ব্যবহার করে তৈরি। এর জন্য, Microsoft Learn এর vision, natural language processing, Generative AI with Azure OpenAI Service এবং অন্যান্য মডিউল দিয়ে শুরু করার পরামর্শ দেব।
• নির্দিষ্ট ML ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্ক, যেমন Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, অথবা Azure Databricks। Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning ও Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks শেখার পথ বিবেচনা করুন।
• Conversational AI এবং চ্যাট বটস। একটি পৃথক Create conversational AI solutions শেখার পথ আছে, এবং বিস্তারিত জন্য এই ব্লগ পোস্ট দেখুন।
• ডিপ লার্নিংয়ের পেছনের গভীর গণিত। এর জন্য, আমরা সুপারিশ করব Deep Learning লেখক Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville, যা অনলাইনেও উপলব্ধ https://www.deeplearningbook.org/।

এআই ইন দ্য ক্লাউড-এর জন্য একটি সামান্য প্রারম্ভিক পরিচিতির জন্য আপনি Get started with artificial intelligence on Azure শেখার পথ বিবেচনা করতে পারেন।

বিষয়বস্তু

	পাঠের লিংক	PyTorch/Keras/TensorFlow	ল্যাব
0	কোর্স সেটআপ	আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করুন
I	AI এর পরিচিতি
01	AI এর পরিচিতি এবং ইতিহাস	-	-
II	প্রতীকি AI
02	জ্ঞান উপস্থাপন এবং এক্সপার্ট সিস্টেম	Expert Systems / Ontology /Concept Graph
III	নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচিতি
03	পার্সেপ্ট্রন	নোটবুক	ল্যাব
04	মাল্টি-লেয়ার্ড পার্সেপ্ট্রন এবং আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি	নোটবুক	ল্যাব
05	ফ্রেমওয়ার্কের পরিচিতি (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং	PyTorch / Keras / TensorFlow	ল্যাব
IV	কম্পিউটার ভিশন	PyTorch / TensorFlow	মাইক্রোসফ্ট আজুরে কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন
06	কম্পিউটার ভিশনের পরিচিতি। OpenCV	নোটবুক	ল্যাব
07	কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস & CNN আর্কিটেকচারস	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
08	প্রি-ট্রেইন্ড নেটওয়ার্কস এবং ট্রান্সফার লার্নিং এবং ট্রেইনিং ট্রিকস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
09	অটোএনকোডার্স এবং VAE	PyTorch / TensorFlow
10	জেনারেটিভ অ্যাডভারসেরিয়াল নেটওয়ার্কস এবং আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার	PyTorch / TensorFlow
11	অবজেক্ট ডিটেকশন	TensorFlow	ল্যাব
12	সেমান্টিক সেগমেন্টেশন। ইউ-নেট	PyTorch / TensorFlow
V	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	PyTorch /TensorFlow	মাইক্রোসফ্ট আজুরে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অন্বেষণ করুন
13	টেক্সট উপস্থাপনা। Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	সেমান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিংস। ওয়ার্ড2ভেক এবং গ্লোভ	PyTorch / TensorFlow
15	ভাষা মডেলিং। নিজস্ব এমবেডিংস প্রশিক্ষণ	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
16	রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow
17	জেনারেটিভ রিকারেন্ট নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
18	ট্রান্সফর্মারস। BERT।	PyTorch /TensorFlow
19	নেমড এনটিটি রিকগনিশন	TensorFlow	ল্যাব
20	বড় ভাষা মডেলস, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্কস	PyTorch
VI	অন্যান্য AI কৌশল
21	জেনেটিক অ্যালগরিদমস	নোটবুক
22	ডিপ রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
23	মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস
VII	এআই নীতিশাস্ত্র
24	এআই নীতিশাস্ত্র এবং দায়িত্বশীল AI	Microsoft Learn: দায়িত্বশীল AI নীতিমালা
IX	অতিরিক্ত
25	মাল্টি-মডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN	নোটবুক

প্রতিটি লেসনে রয়েছে

• প্রাক-পাঠ্য উপকরণ
• নির্বাহাযোগ্য জুপিটার নোটবুকস, যা প্রায়শই ফ্রেমওয়ার্ক-নির্দিষ্ট (PyTorch অথবা TensorFlow)। নির্বাহযোগ্য নোটবুকটিতে অনেক তাত্ত্বিক উপাদানও থাকে, তাই বিষয়টি বুঝতে অন্তত একটি সংস্করণ (PyTorch বা TensorFlow) পড়তে হবে।
• কিছু টপিকের জন্য ল্যাব উপলব্ধ, যা শিখা উপকরণ একটি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগের সুযোগ দেয়।
• কিছু সেকশন রয়েছে যেগুলোতে MS Learn মডিউলগুলোর লিংক অন্তর্ভুক্ত, যা সম্পর্কিত বিষয়গুলি আচ্ছাদিত করে।

শুরু করা যাক

🎯 নতুন কি AI তে? এখান থেকে শুরু করুন!

আপনি যদি AI তে সম্পূর্ণ নতুন হন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ দেখতে চান, তাহলে আমাদের শিক্ষানবিস-বান্ধব উদাহরণ দেখুন! এগুলির মধ্যে রয়েছে:

• 🌟 হ্যালো AI ওয়ার্ল্ড - আপনার প্রথম AI প্রোগ্রাম (প্যাটার্ন রিকগনিশন)

• 🧠 সরল নিউরাল নেটওয়ার্ক - শূন্য থেকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করুন

• 🖼️ ইমেজ ক্লাসিফায়ার - বিস্তারিত মন্তব্যসহ ছবি শ্রেণীবদ্ধ করুন

• 💬 টেক্সট সেন্টিমেন্ট - পজিটিভ/নেগেটিভ টেক্সট বিশ্লেষণ করুন

এই উদাহরণগুলি আপনাকে পূর্ণ পাঠ্যক্রমে প্রবেশ করার আগে AI ধারণা বুঝতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

📚 পূর্ণ পাঠ্যক্রম সেটআপ

• ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপে সাহায্যের জন্য আমরা একটি সেটআপ লেসন তৈরি করেছি। - শিক্ষকগণের জন্য, আমরা আপনার জন্য একটি পাঠ্যক্রম সেটআপ লেসন তৈরি করেছি!
• কীভাবে VSCode বা Codespace এ কোড রান করবেন

এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:

রিপোজিটরি ফরক 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

এই কোর্সে অংশগ্রহণকারী অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন এবং নেটওয়ার্ক গড়ে তুলতে আমাদের অফিশিয়াল AI Discord সার্ভারে যোগ দিন এবং সহায়তা পান।

আপনি যদি প্রোডাক্টের ফিডব্যাক বা কোডিং সংক্রান্ত প্রশ্ন থাকে, আমাদের Azure AI Foundry Developer Forum অ্যাক্সেস করুন।

কুইজসমূহ

কুইজ সম্পর্কিত একটি নোট: সমস্ত কুইজ etc\quiz-app এর Quiz-app ফোল্ডারে রয়েছে, অথবা অনলাইনে এখানে পাওয়া যাবে। এগুলো লেসনের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে। কুইজ অ্যাপ লোকালি চালানো যায় বা Azure এ ডিপ্লয় করা যায়; কুইজ-অ্যাপ ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। ধীরে ধীরে এগুলো ভাষানুবাদ করা হচ্ছে।

সাহায্য প্রয়োজন

আপনার যদি কোনো পরামর্শ থাকে অথবা বানান বা কোড ত্রুটি পেয়ে থাকেন? একটি ইস্যু তুলুন অথবা একটি পুল রিকোয়েস্ট তৈরি করুন।

বিশেষ ধন্যবাদ

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

অন্যান্য পাঠ্যক্রম

আমাদের দল অন্যান্য পাঠ্যক্রমও তৈরি করে! দেখে নিন:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Core Learning

---

Copilot Series

সাহায্য গ্রহণ

যদি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, MCP নিয়ে আলোচনা করতে সহপাঠী শিক্ষার্থী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সমর্থনশীল কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করতে পারেন এবং জ্ঞান বিনিময় করা হয়।

আপনি যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা ত্রুটি পেয়ে থাকেন, এখানে দেখুন:

---

সত্যতা প্রত্যাহার:
এই দলিলটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, কিন্তু স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অসংগতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা দলিলটিকেই কর্তৃত্বপ্রাপ্ত উৎস হিসেবে গণ্য করতে হবে। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানুষের অনুবাদকরণের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুলবোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা কোনো দায়িত্ব গ্রহণ করি না।