AI-For-Beginners/translations/bn

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষার জন্য - একটি পাঠক্রম

AI For Beginners - স্কেচনোট: @girlie_mac

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর জগৎ অন্বেষণ করুন আমাদের ১২-সপ্তাহ, ২৪-লেসনের পাঠক্রমের মাধ্যমে! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। এই পাঠক্রমটি নতুনদের জন্য উপযোগী এবং TensorFlow ও PyTorch-এর মতো টুলস, পাশাপাশি AI-এর নৈতিকতা নিয়ে আলোচনা করে।

🌐 বহু-ভাষার সমর্থন

GitHub Action-এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)

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

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

কমিউনিটিতে যোগ দিন

আপনি কী শিখবেন

কোর্সের মানচিত্র

এই পাঠক্রমে আপনি শিখবেন:

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরনো ভালো" প্রতীকী পদ্ধতি Knowledge Representation এবং reasoning (GOFAI)।
• Neural Networks এবং Deep Learning, যা আধুনিক AI-এর মূল। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলোর ধারণা ব্যাখ্যা করব দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক - TensorFlow এবং PyTorch-এর কোড ব্যবহার করে।
• Neural Architectures যা ছবি এবং টেক্সট নিয়ে কাজ করে। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলো কভার করব, তবে সর্বাধুনিক প্রযুক্তি কিছুটা কম থাকতে পারে।
• কম জনপ্রিয় AI পদ্ধতি, যেমন Genetic Algorithms এবং Multi-Agent Systems।

এই পাঠক্রমে যা কভার করা হবে না:

এই কোর্সের অতিরিক্ত সমস্ত রিসোর্স Microsoft Learn সংগ্রহে পাওয়া যাবে

• AI in Business-এ AI ব্যবহারের ব্যবসায়িক কেস। Introduction to AI for business users লার্নিং পাথ বা AI Business School, যা INSEAD-এর সহযোগিতায় তৈরি করা হয়েছে, গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
• Classic Machine Learning, যা আমাদের Machine Learning for Beginners Curriculum-এ ভালোভাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
• Cognitive Services ব্যবহার করে তৈরি করা ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন। এর জন্য আমরা Microsoft Learn-এর মডিউলগুলো শুরু করার পরামর্শ দিচ্ছি, যেমন vision, natural language processing, Generative AI with Azure OpenAI Service এবং অন্যান্য।
• নির্দিষ্ট ML Cloud Frameworks, যেমন Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, বা Azure Databricks। Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning এবং Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks লার্নিং পাথ গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
• Conversational AI এবং Chat Bots। এর জন্য আলাদা Create conversational AI solutions লার্নিং পাথ রয়েছে, এবং আরও বিস্তারিত জানার জন্য এই ব্লগ পোস্ট দেখতে পারেন।
• Deep Mathematics যা ডিপ লার্নিংয়ের পেছনে রয়েছে। এর জন্য আমরা Deep Learning বইটি, যা Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville লিখেছেন এবং https://www.deeplearningbook.org/ ওয়েবসাইটে অনলাইনে পাওয়া যায়, গ্রহণ করার পরামর্শ দিচ্ছি।

Cloud-এ AI-এর বিষয়ে সহজ পরিচিতি পেতে আপনি Get started with artificial intelligence on Azure লার্নিং পাথ গ্রহণ করতে পারেন।

বিষয়বস্তু

	পাঠের লিঙ্ক	PyTorch/Keras/TensorFlow	ল্যাব
0	কোর্স সেটআপ	আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করুন
I	AI-এর পরিচিতি
01	AI-এর পরিচিতি এবং ইতিহাস	-	-
II	প্রতীকী AI
02	Knowledge Representation এবং Expert Systems	Expert Systems / Ontology /Concept Graph
III	Neural Networks-এর পরিচিতি
03	Perceptron	নোটবুক	ল্যাব
04	Multi-Layered Perceptron এবং আমাদের নিজস্ব Framework তৈরি করা	নোটবুক	ল্যাব
05	ফ্রেমওয়ার্ক (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং পরিচিতি	PyTorch / Keras / TensorFlow	ল্যাব
IV	কম্পিউটার ভিশন	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure-এ কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন
06	কম্পিউটার ভিশন পরিচিতি। OpenCV	নোটবুক	ল্যাব
07	কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক & CNN আর্কিটেকচার	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
08	প্রি-ট্রেইনড নেটওয়ার্ক এবং ট্রান্সফার লার্নিং এবং ট্রেনিং ট্রিকস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
09	অটোএনকোডার এবং VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	জেনারেটিভ অ্যাডভার্সারিয়াল নেটওয়ার্ক এবং আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার	PyTorch / TensorFlow
11	অবজেক্ট ডিটেকশন	TensorFlow	ল্যাব
12	সেমান্টিক সেগমেন্টেশন। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure-এ ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং অন্বেষণ করুন
13	টেক্সট রিপ্রেজেন্টেশন। Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	সেমান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিং। Word2Vec এবং GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং। নিজের এমবেডিং ট্রেনিং করুন	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
16	রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক	PyTorch / TensorFlow
17	জেনারেটিভ রিকারেন্ট নেটওয়ার্ক	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
18	ট্রান্সফর্মার। BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	নেমড এন্টিটি রিকগনিশন	TensorFlow	ল্যাব
20	বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্ক	PyTorch
VI	অন্যান্য AI কৌশল
21	জেনেটিক অ্যালগরিদম	নোটবুক
22	ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
23	মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম
VII	AI নৈতিকতা
24	AI নৈতিকতা এবং দায়িত্বশীল AI	Microsoft Learn: দায়িত্বশীল AI নীতিমালা
IX	অতিরিক্ত বিষয়
25	মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্ক, CLIP এবং VQGAN	নোটবুক

প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত

• প্রি-রিডিং উপকরণ
• কার্যকরী Jupyter নোটবুক, যা প্রায়ই ফ্রেমওয়ার্ক (PyTorch বা TensorFlow) অনুযায়ী নির্দিষ্ট। কার্যকরী নোটবুকে প্রচুর তাত্ত্বিক উপকরণও থাকে, তাই বিষয়টি বুঝতে হলে আপনাকে অন্তত একটি সংস্করণ (PyTorch বা TensorFlow) নোটবুকের মাধ্যমে যেতে হবে।
• ল্যাব কিছু বিষয়ে উপলব্ধ, যা আপনাকে শিখা উপকরণ একটি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
• কিছু বিভাগে MS Learn মডিউলের লিঙ্ক রয়েছে যা সম্পর্কিত বিষয়গুলি কভার করে।

শুরু করা

🎯 AI-এ নতুন? এখানে শুরু করুন!

যদি আপনি AI-এ সম্পূর্ণ নতুন হন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ চান, আমাদের শুরুর জন্য বন্ধুত্বপূর্ণ উদাহরণ দেখুন! এতে অন্তর্ভুক্ত:

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

এই উদাহরণগুলি AI ধারণা বুঝতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, পূর্ণ পাঠক্রমে প্রবেশ করার আগে।

📚 পূর্ণ পাঠক্রম সেটআপ

• আমরা একটি সেটআপ পাঠ তৈরি করেছি যা আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপে সাহায্য করবে। - শিক্ষকদের জন্য, আমরা একটি পাঠক্রম সেটআপ পাঠ তৈরি করেছি!
• কিভাবে VSCode বা Codepace-এ কোড চালাবেন

এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:

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

রিপোজিটরি ক্লোন করুন: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git এই রিপোজিটরিটি পরে সহজে খুঁজে পেতে 🌟 দিয়ে রাখুন।

অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন

আমাদের অফিশিয়াল AI Discord সার্ভার-এ যোগ দিন, যেখানে আপনি এই কোর্সে অংশগ্রহণকারী অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হতে এবং নেটওয়ার্ক তৈরি করতে পারেন। এছাড়াও, আপনি সাপোর্ট পেতে পারেন।

যদি আপনি প্রোডাক্ট সম্পর্কিত মতামত দিতে চান বা কোনো প্রশ্ন থাকে, আমাদের Azure AI Foundry Developer Forum-এ যান।

কুইজ

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সমস্ত কুইজ Quiz-app ফোল্ডারে রয়েছে, যা etc\quiz-app-এ পাওয়া যাবে, অথবা অনলাইনে এখানে। এগুলো পাঠের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে। কুইজ অ্যাপটি লোকালভাবে চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; quiz-app ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে লোকালাইজ করা হচ্ছে।

সাহায্য প্রয়োজন

আপনার কোনো পরামর্শ আছে বা বানান বা কোডের ভুল খুঁজে পেয়েছেন? একটি ইস্যু তৈরি করুন বা একটি পুল রিকোয়েস্ট করুন।

বিশেষ ধন্যবাদ

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

অন্যান্য পাঠ্যক্রম

আমাদের টিম অন্যান্য পাঠ্যক্রমও তৈরি করে! দেখুন:

• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
• Generative AI with Java
• AI for Beginners
• Data Science for Beginners
• ML for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for Agentic use
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

সাহায্য পাওয়ার উপায়

যদি আপনি কোনো সমস্যায় পড়েন বা AI অ্যাপ তৈরি নিয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, যোগ দিন:

যদি প্রোডাক্ট সম্পর্কিত মতামত দিতে চান বা কোনো ত্রুটি থাকে, যান:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।