14.2 Topics to cover
👇Topics to cover
🧠 এআই শেখার জন্য প্রয়োজনীয় টপিকসমূহ (বাংলায়)
✅ ১. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) পরিচিতি
- এআই কী?
- AI, Machine Learning (ML) ও Deep Learning (DL) এর পার্থক্য
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাস ও ব্যবহার
- Narrow AI, General AI, Super AI
- AI এর নৈতিকতা ও ঝুঁকি (bias, গোপনীয়তা, নিরাপত্তা)
✅ ২. প্রোগ্রামিং ভাষা (Python)
- পাইথনের বেসিক: ভ্যারিয়েবল, লুপ, ফাংশন, কন্ডিশন
- ডেটা স্ট্রাকচার: লিস্ট, ডিকশনারি, সেট
- 👇লাইব্রেরি শেখা:
- NumPy (গাণিতিক কাজের জন্য)
- Pandas (ডেটা বিশ্লেষণ)
- Matplotlib / Seaborn (গ্রাফিক্স ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন)
- Scikit-learn (মেশিন লার্নিং)
✅ ৩. AI এর জন্য প্রয়োজনীয় গণিত
-
লিনিয়ার অ্যালজেবরা: ভেক্টর, ম্যাট্রিক্স
-
প্রোবাবিলিটি ও স্ট্যাটিসটিক্স:
- গড়, মধ্যক, বিচ্যুতি
- Bayes’ থিওরেম
- Probability distribution
-
ক্যালকুলাস: ডেরিভেটিভ, গ্র্যাডিয়েন্ট (সাধারণ ধারণা)
✅ ৪. মেশিন লার্নিং (Machine Learning)
- Supervised Learning:
- লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন
- ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম: KNN, Decision Tree, SVM
- Unsupervised Learning:
- ক্লাস্টারিং: K-Means, Hierarchical
Model Evaluation:
- Accuracy, Precision, Recall, F1-score
✅ ৫. ডিপ লার্নিং (Deep Learning)
- নিউরাল নেটওয়ার্কের বেসিক
- একটিভেশন ফাংশন: ReLU, Sigmoid
- ব্যাকপ্রোপাগেশন কীভাবে কাজ করে
- CNN (ছবির জন্য), RNN / LSTM (সিকোয়েন্সের জন্য)
- GANs (Generative Adversarial Networks)
- টুলস: TensorFlow, Keras, PyTorch
✅ ৬. ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP)
- টেক্সট প্রিপ্রসেসিং: টোকেনাইজেশন, স্টেমিং
- Bag of Words, TF-IDF
- Word Embedding: Word2Vec, GloVe
- ট্রান্সফর্মার মডেল: BERT, GPT
- প্রজেক্ট আইডিয়া: চ্যাটবট, অনুভূতি বিশ্লেষণ, অনুবাদ
✅ ৭. কম্পিউটার ভিশন
- ছবি প্রসেসিং ও ফিচার এক্সট্রাকশন
- অবজেক্ট ডিটেকশন ও ইমেজ ক্লাসিফিকেশন
- টুল: OpenCV, CNN, YOLO
- প্রজেক্ট: ফেস রিকগনিশন, হ্যান্ডরাইটিং রিকগনিশন
✅ ৮. টুলস ও প্ল্যাটফর্ম
- Jupyter Notebook
- Google Colab (অনলাইনে কোড চালানোর জন্য)
- Kaggle (ডেটাসেট ও প্রতিযোগিতা)
- GitHub (প্রজেক্ট শেয়ার ও সংরক্ষণ)
✅ ৯. এআই প্রজেক্ট আইডিয়া
- স্প্যাম ডিটেকশন
- ফেক নিউজ ডিটেকশন
- স্টক প্রাইস প্রেডিকশন
- চ্যাটবট
- ছবি চিনতে পারা মডেল (Cat vs Dog)
✅ ১০. মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ও বাস্তব প্রয়োগ
- মডেল সংরক্ষণ (Pickle, Joblib)
- ওয়েবে ইনটিগ্রেশন: Flask / Streamlit
- Google Cloud AI, AWS SageMaker
- নৈতিকতা, দায়িত্ব ও Bias প্রতিরোধ
পোস্টগুলি
কোন মন্তব্য নেই