AI-For-Beginners/translations/bn

শিক্ষার্থীদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - একটি পাঠ্যক্রম

শিক্ষার্থীদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - স্কেচনোট @girlie_mac

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর জগৎ আবিষ্কার করুন আমাদের ১২-সপ্তাহ, ২৪-লেসনের পাঠ্যক্রমের মাধ্যমে! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। এই পাঠ্যক্রমটি শিক্ষার্থীদের জন্য সহজবোধ্য এবং এতে TensorFlow এবং PyTorch-এর মতো টুলস, পাশাপাশি AI-এর নৈতিকতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

🌐 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 পাঠ্যক্রমে আপনি শিখবেন:

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরনো ভালো" প্রতীকী পদ্ধতি জ্ঞান উপস্থাপনা এবং যুক্তি (GOFAI)।
• নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং, যা আধুনিক AI-এর মূল। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির ধারণাগুলি দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক - TensorFlow এবং PyTorch-এ কোড ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করব।
• নিউরাল আর্কিটেকচার চিত্র এবং টেক্সট নিয়ে কাজ করার জন্য। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি কভার করব তবে কিছু ক্ষেত্রে সর্বাধুনিক প্রযুক্তি অনুপস্থিত থাকতে পারে।
• কম জনপ্রিয় AI পদ্ধতি, যেমন জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম।

এই পাঠ্যক্রমে যা অন্তর্ভুক্ত করা হবে না:

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন

• ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে AI-এর ব্যবহার। Introduction to AI for business users লার্নিং পাথ বা AI Business School, যা INSEAD এর সহযোগিতায় তৈরি করা হয়েছে, গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
• ক্লাসিক মেশিন লার্নিং, যা আমাদের Machine Learning for Beginners Curriculum-এ ভালোভাবে বর্ণনা করা হয়েছে।
• কগনিটিভ সার্ভিসেস ব্যবহার করে তৈরি করা ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন। এর জন্য, আমরা Microsoft Learn-এর মডিউলগুলি শুরু করার পরামর্শ দিই যেমন vision, natural language processing, Generative AI with Azure OpenAI Service এবং অন্যান্য।
• নির্দিষ্ট ML ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্ক, 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 হয়।
• কনভারসেশনাল AI এবং চ্যাট বট। এর জন্য একটি পৃথক Create conversational AI solutions লার্নিং পাথ রয়েছে, এবং আরও বিস্তারিত জানার জন্য এই ব্লগ পোস্ট দেখুন।
• ডিপ ম্যাথমেটিক্স যা ডিপ লার্নিংয়ের পেছনে রয়েছে। এর জন্য, আমরা Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville-এর Deep Learning বইটি সুপারিশ করি, যা অনলাইনে https://www.deeplearningbook.org/ এও উপলব্ধ।

ক্লাউডে AI-এর একটি সহজ ভূমিকা 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	জ্ঞান উপস্থাপনা এবং বিশেষজ্ঞ সিস্টেম	বিশেষজ্ঞ সিস্টেম / অন্টোলজি /কনসেপ্ট গ্রাফ
III	নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচিতি
03	পারসেপট্রন	নোটবুক	ল্যাব
04	মাল্টি-লেয়ার পারসেপট্রন এবং আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা	নোটবুক	ল্যাব
05	ফ্রেমওয়ার্কের পরিচিতি (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং	PyTorch / Keras / TensorFlow	ল্যাব
IV	কম্পিউটার ভিশন	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure-এ কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন
06	কম্পিউটার ভিশনের 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-মডাল নেটওয়ার্ক, CLIP এবং VQGAN	নোটবুক

প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে

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

শুরু করার জন্য

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

এই ধাপগুলি 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

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

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 এবং সহায়তা পেতে পারেন।

যদি আপনার পণ্য সম্পর্কিত মতামত বা প্রশ্ন থাকে, আমাদের Azure AI Foundry Developer Forum-এ যান।

কুইজ

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

সাহায্য প্রয়োজন

আপনার কি কোনো পরামর্শ আছে বা বানান বা কোডের ভুল খুঁজে পেয়েছেন? একটি ইস্যু তুলুন বা একটি 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 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

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।