AI-For-Beginners/translations/bn

নবীনদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - একটি কারিকুলাম

নবীনদের জন্য AI - স্কেচনোট @girlie_mac এর দ্বারা

আমাদের ১২ সপ্তাহের, ২৪ পাঠের কারিকুলামের মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর জগতে প্রবেশ করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। কারিকুলামটি নবীনদের জন্য বন্ধুবৎসল এবং এতে TensorFlow ও PyTorch-এর মত টুলস, পাশাপাশি AI-র নৈতিকতা কাভার করা হয়েছে।

🌐 বহুভাষী সমর্থন

GitHub অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা হালনাগাদ)

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

অন্তর্নিহিত ক্লোন করতে চান?

এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোডের আকার অনেক বাড়িয়ে দেয়। অনুবাদ 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'

এটি আপনাকে দ্রুত ডাউনলোডের মাধ্যমে কোর্স সম্পন্ন করতে যা যা প্রয়োজন তা দেবে।

আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষা চান, সেগুলি এখানে তালিকাভুক্ত আছে here

কমিউনিটিতে যোগদান করুন

আপনি যা শিখবেন

কোর্সের মানচিত্র

এই কারিকুলামে আপনি শিখবেন:

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরোনো" প্রতীকী পদ্ধতি যেমন জ্ঞান উপস্থাপন এবং কারণ নির্ণয় (GOFAI)।
• নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডীপ লার্নিং যা আধুনিক AI-এর মূল ভিত্তি। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির ধারণাগুলি জনপ্রিয় দুটি ফ্রেমওয়ার্ক - TensorFlow এবং PyTorch এ কোড ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করব।
• ছবি এবং লেখার সাথে কাজ করার জন্য নিউরাল আর্কিটেকচার। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি কভার করব কিন্তু সাম্প্রতিকতম অবস্থা হয়তো কিছুটা কম থাকতে পারে।
• কম জনপ্রিয় AI পদ্ধতিগুলো, যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম।

এই কারিকুলামে যা অন্তর্ভুক্ত নয়:

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত রিসোর্স আমাদের Microsoft Learn কালেকশনে খুঁজুন

• ব্যবসায় AI ব্যবহারের ব্যবসায়িক কেস। আপনি Microsoft Learn এর Introduction to AI for business users লার্নিং পাথ বা AI Business School, যা INSEAD এর সঙ্গে সহযোগিতায় তৈরি, নিতে পারেন।
• ক্লাসিক মেশিন লার্নিং, যা আমাদের Machine Learning for Beginners Curriculum এ ভালভাবে বর্ণিত।
• Cognitive Services ব্যবহার করে তৈরি ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন। এ জন্য আমরা সুপারিশ করব Microsoft Learn এর ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, Azure OpenAI সার্ভিস এর সাথে জেনারেটিভ AI এবং অন্যান্য মডিউল দিয়ে শুরু করার।
• নির্দিষ্ট ML ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্ক, যেমন Azure Machine Learning, Microsoft Fabric অথবা Azure Databricks। আপনি Azure Machine Learning নিয়ে মেশিন লার্নিং সলিউশন তৈরি ও পরিচালনা এবং Azure Databricks এর সঙ্গে মেশিন লার্নিং সলিউশন তৈরি ও পরিচালনা লার্নিং পথ ব্যবহার করতে পারেন।
• কনভারসেশনাল AI এবং চ্যাট বটস। এর জন্য একটি আলাদা কনভারসেশনাল AI সলিউশন তৈরি লার্নিং পাথ রয়েছে, এবং বিস্তারিত জানতে পারেন এই ব্লগ পোষ্টে।
• ডীপ লার্নিং এর পেছনের গভীর গণিত। এর জন্য আমরা সুপারিশ করব Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville-এর Deep Learning বইটি, যা অনলাইনে https://www.deeplearningbook.org/ এ উপলব্ধ।

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

বিষয়বস্তু

	পাঠ লিঙ্ক	PyTorch/Keras/TensorFlow	ল্যাব
0	কোর্স সেটআপ	আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করুন
I	AI এর পরিচিতি
01	AI ইতিহাস ও পরিচিতি	-	-
II	প্রতীকী AI
02	জ্ঞান উপস্থাপন ও এক্সপার্ট সিস্টেম	এক্সপার্ট সিস্টেম / অন্টোলজি /ধারণা গ্রাফ
III	নিউরাল নেটওয়ার্কস এর পরিচিতি
03	পারসেপ্ট্রন	নোটবুক	ল্যাব
04	মাল্টি-লেয়ার্ড পারসেপ্ট্রন এবং আমাদের নিজের ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি	নোটবুক	ল্যাব
05	ফ্রেমওয়ার্কগুলোর পরিচিতি (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং	PyTorch / Keras / TensorFlow	ল্যাব
IV	কম্পিউটার ভিশন	PyTorch / TensorFlow	মাইক্রোসফট আজুরে কম্পিউটার ভিশন এক্সপ্লোর করুন
06	কম্পিউটার ভিশনের পরিচিতি। OpenCV	নোটবুক	ল্যাব
07	কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস & CNN আর্কিটেকচারস	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
08	প্রি-ট্রেইনড নেটওয়ার্কস এবং ট্রান্সফার লার্নিং এবং ট্রেনিং ট্রিক্স	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
09	অটোএনকোডারস এবং VAE	PyTorch / TensorFlow
10	জেনারেটিভ অ্যাডভারসেরিয়াল নেটওয়ার্কস ও আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার	PyTorch / TensorFlow
11	অবজেক্ট ডিটেকশন	TensorFlow	ল্যাব
12	সেমান্টিক সেগমেন্টেশন। ইউ-নেট	PyTorch / TensorFlow
V	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	PyTorch /TensorFlow	মাইক্রোসফট আজুরে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এক্সপ্লোর করুন
13	টেক্সট প্রতিনিধিত্ব। বাও/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	সেমান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিংস। ওয়ার্ড2ভেক এবং গ্লোভ	PyTorch / TensorFlow
15	ভাষা মডেলিং। নিজের এমবেডিং ট্রেনিং	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
16	রিকরণ্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow
17	জেনারেটিভ রিকরণ্ট নেটওয়ার্কস	PyTorch / TensorFlow	ল্যাব
18	ট্রান্সফর্মার্স। BERT।	PyTorch /TensorFlow
19	নেমড এন্টিটি রিকগনিশন	TensorFlow	ল্যাব
20	বড় বড় ভাষার মডেল, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং কিছু শট টাস্ক	PyTorch
VI	অন্যান্য এআই কৌশল
21	জেনেটিক অ্যালগোরিদমস	নোটবুক
22	ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	PyTorch /TensorFlow	ল্যাব
23	মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস
VII	এআই নীতি
24	এআই নীতি এবং দায়িত্বশীল এআই	Microsoft Learn: দায়িত্বশীল এআই নীতিমালা
IX	এক্সট্রাস
25	মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN	নোটবুক

প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত

• পূর্ব-পাঠ্য উপকরণ
• প্রয়োগযোগ্য জুপিটার নোটবুক, যা প্রায়শই ফ্রেমওয়ার্কের উপর নির্ভরশীল (PyTorch অথবা TensorFlow). প্রয়োগযোগ্য নোটবুকটিতে প্রচুর তাত্ত্বিক উপাদানও থাকে, তাই বিষয়টি বোঝার জন্য আপনাকে কমপক্ষে এক ধরনের নোটবুক (PyTorch অথবা TensorFlow) খতিয়ে দেখতে হবে।
• কিছু বিষয়ের জন্য ল্যাব উপলব্ধ, যা আপনাকে শেখা বিষয়বস্তু নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
• কিছু অধ্যায়ে MS Learn মডিউলগুলোর লিঙ্ক দেওয়া আছে, যা সংশ্লিষ্ট বিষয়গুলো কভার করে।

শুরু করা যাক

🎯 এআই তে নতুন? এখান থেকে শুরু করুন!

আপনি যদি সম্পূর্ণ নতুন হয়ে থাকেন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ চান, তবে আমাদের শুরুকারীদের জন্য বন্ধুসুলভ উদাহরণসমূহ দেখুন! এর মধ্যে রয়েছে:

• 🌟 হ্যালো এআই ওয়ার্ল্ড - আপনার প্রথম এআই প্রোগ্রাম (প্যাটার্ন রিকগনিশন)
• 🧠 সহজ নিউরাল নেটওয়ার্ক - একদম শুরু থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি
• 🖼️ ইমেজ ক্লাসিফায়ার - বিস্তারিত মন্তব্য সহ ছবি শ্রেণীবদ্ধকরণ
• 💬 টেক্সট সেন্টিমেন্ট - পজিটিভ/নেগেটিভ টেক্সট বিশ্লেষণ করুন

এই উদাহরণগুলি আপনাকে সম্পূর্ণ কারিকুলামে প্রবেশ করার আগে AI ধারণাগুলি বুঝতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

📚 সম্পূর্ণ কারিকুলাম সেটআপ

• আমরা আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপে সাহায্যের জন্য একটি সেটআপ লেসন তৈরি করেছি। - শিক্ষকদের জন্য, আমরা একটি কারিকুলাম সেটআপ লেসনও তৈরি করেছি!
• কিভাবে VSCode বা Codespace-এ কোড চালাবেন

এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:

রেপোজিটরি ফর্ক করুন: এই পৃষ্ঠার উপরের-ডান কোনায় "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।

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

পরে সহজে খুঁজে পাওয়ার জন্য এই রিপোতে স্টার (🌟) দেয়া ভুলবেন না।

অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে দেখা করুন

এই কোর্স নিচ্ছেন এমন অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হতে এবং নেটওয়ার্ক গড়ে তুলতে আমাদের সরকারি AI ডিসকর্ড সার্ভারে যোগ দিন এবং সহায়তা নিন।

আপনার যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা প্রশ্ন থাকে বানানোর সময়, আমাদের Azure AI Foundry ডেভেলপার ফোরামে যান।

কুইজ

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সমস্ত কুইজ Quiz-app ফোল্ডারে etc\quiz-app এ রয়েছে, অথবা অনলাইন এখানে। তারা লেসনের মধ্যে লিঙ্ক করা হয়েছে, কুইজ অ্যাপ স্থানীয়ভাবে চালানো যায় বা Azure এ ডিপ্লয় করা যায়; নির্দেশিকা অনুসরণ করুন quiz-app ফোল্ডারে। সেগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ হচ্ছে।

সাহায্য প্রয়োজন

আপনার কি কোন পরামর্শ আছে বা বানান বা কোড ত্রুটি পেয়েছেন? একটি ইস্যু তুলুন অথবা একটি পুল রিকোয়েস্ট তৈরি করুন।

বিশেষ ধন্যবাদ

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

অন্যান্য কারিকুলাম

আমাদের দল অন্যান্য কারিকুলাম উৎপাদন করে! দেখুন:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Core Learning

---

Copilot Series

সাহায্য পাওয়া

যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার সময় কোনো প্রশ্ন থাকে, MCP নিয়ে আলোচনা করার জন্য সহপাঠী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করা স্বাগত এবং জ্ঞান অবাধে ভাগ করা হয়।

আপনি যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা বানানোর সময় ত্রুটি পান, যান:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। আসল নথিটির নিজস্ব ভাষার সংস্করণই কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা বিভ্রাটের জন্য আমরা দায়ী নই।