Generative AI, LLMs, এবং LangChain: একটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পরিচিতি — PickAClass
4.0 (1) ⏱ 2 ঘ 36 মিন 📚 26 পাঠ

Generative AI, LLMs, এবং LangChain: একটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পরিচিতি

ধাপে ধাপে লিখিত প্রজেক্টের মাধ্যমে Large Language Model, আধুনিক প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং LangChain ব্যবহার করে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন।

  • 💬 এআই প্রশিক্ষক
    যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান।
  • 🕐 যেকোনো সময় শুরু করুন
    কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন।
  • 🌐 বাংলায়
    পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।

এই কোর্স সম্পর্কে

Generative AI আমরা যেভাবে সফটওয়্যার তৈরি করি তা বদলে দিচ্ছে, কিন্তু সাধারণ প্রম্পট থেকে শক্তিশালী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে হলে মূল ধারণা এবং ইন্টিগ্রেশন টুলগুলোর ওপর ভালো ধারণা থাকা প্রয়োজন। এই কোর্সটি Large Language Models (LLMs)-এর জগতকে সহজ করে তোলে এবং বাস্তব বিশ্বের ডেটার সাথে কীভাবে সেগুলো যুক্ত করতে হয় তা দেখায়। আপনি একজন কৌতূহলী দর্শক থেকে এমন একজন হ্যান্ডস-অন নির্মাতা হয়ে উঠবেন যিনি বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন টেক্সট-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করতে সক্ষম। এআই-এর মৌলিক ধারণাগুলো অন্বেষণ করে এবং ব্যবহারিক ডেভেলপমেন্ট পরিস্থিতির মাধ্যমে কাজ করে, আপনি আপনার নিজস্ব কর্মপ্রবাহে LLM ইন্টিগ্রেট করার আত্মবিশ্বাস অর্জন করবেন। আপনি যা শিখবেন: - টোকেনাইজেশন, এম্বেডিং এবং ভেক্টর স্পেস সহ Large Language Models-এর মৌলিক মেকানিক্স বুঝুন। - মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে এবং আউটপুট অপ্টিমাইজ করতে উন্নত প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল প্রয়োগ করুন। - জটিল কর্মপ্রবাহ অর্কেস্ট্রেট করতে LangChain ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে গতিশীল AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন। - LLM-গুলোকে বাহ্যিক ডেটা সোর্স এবং ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে সংযুক্ত করতে Retrieval-Augmented Generation (RAG) প্যাটার্ন কনফিগার করুন। - সরাসরি আপনার কোডে কনভার্সেশনাল ইন্টেলিজেন্স ইন্টিগ্রেট করতে OpenAI API বাস্তবায়ন করুন। স্ট্রাকচারড, কোড-কেন্দ্রিক প্রজেক্টগুলোর মাধ্যমে গাইড করার আগে কোর্সটি প্রয়োজনীয় AI পরিভাষা এবং মৌলিক ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি বিস্তারিত ব্যাখ্যা পড়বেন, পরিষ্কার কোড স্নিপেট বিশ্লেষণ করবেন এবং আপনার নিজস্ব LLM পাইপলাইন তৈরি করার অভ্যাস করবেন। এই কোর্সটি ডেভেলপার, প্রযুক্তি উৎসাহী এবং যারা AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জগতে প্রবেশ করতে চান এমন নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মেশিন লার্নিং বা AI-এর সাথে আগে কোনো অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, যদিও প্রোগ্রামিং ধারণার সাথে মৌলিক পরিচিতি সহায়ক। আপনার নিজস্ব বুদ্ধিমান, LLM-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা শুরু করতে আজই পড়া শুরু করুন।

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 ব্যক্তিগত AI টিউটর
    কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো।
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ৩০-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    2 ঘ 36 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

সমাপ্তির সনদ

PickAClass-এ আপনি যে কোর্স শেষ করেন তা এমন একটি ক্রেডেনশিয়াল দেয় — মৌলিক, নিজস্ব কোডসহ, URL দিয়ে যাচাইযোগ্য, এবং যা প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শিত তার বিশদ।

P
PickAClass
স্কিল প্রোফাইল · যাচাইযোগ্য
নথি
দক্ষতা সনদ
এটি প্রত্যয়ন করে যে
নাম পদবি
সফলভাবে দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন
Generative AI, LLMs, এবং LangChain: একটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পরিচিতি
প্রদর্শিত দক্ষতা
আচরণগত প্যাটার্ন বিশ্লেষণ
মৌলিক
1.2 ঘণ্টা
সিদ্ধান্ত-স্থাপত্য কাঠামো
দক্ষ
1.4 ঘণ্টা
A/B পরীক্ষা ডিজাইন
দক্ষ
1.7 ঘণ্টা
আচরণগত কপিরাইটিং
উন্নত
1.9 ঘণ্টা
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · প্রদত্ত 25.08.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
Generative AI, LLMs, এবং LangChain: একটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পরিচিতি
পৃষ্ঠা ২ / ২
পারফরম্যান্স বিবরণ
কোর্সওয়ার্ক সারসংক্ষেপ
সম্পন্ন পাঠ 14 / 14
অনুশীলন প্রশ্ন 26 / 28
জমা দেওয়া অ্যাসাইনমেন্ট 4 (গড় 4.5 / 5)
ক্যাপস্টোন প্রকল্প পর্যালোচিত — 4.6 / 5
মোট অনুশীলন 6.2 ঘণ্টা
পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক
কোহর্ট র‍্যাঙ্ক 1,625-এর শীর্ষ 12%
সম্পন্ন হতে সময় 11 দিন (মধ্যমা: 22)
দক্ষতা স্কোর 91 / 100
অনুশীলন-প্রশ্ন স্কোর 94%
দক্ষতা যাচাই যাচাইকৃত স্কিল পথ
এই ক্রেডেনশিয়াল যাচাই করুন
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass-এর একাডেমিক মান অনুসারে ইস্যু। দক্ষতার স্তর কোর্সের কম্পিটেন্সি রুব্রিকের বিপরীতে মূল্যায়িত পারফরম্যান্স প্রতিফলিত করে। এটি এই প্ল্যাটফর্মের মৌলিক ক্রেডেনশিয়াল।

পর্যালোচনা (1)

Austėja Urbonaitė LT যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 14.08.2026

এই কোর্সটি খুবই উপকারী বলে মনে হয়েছে। বিষয়গুলোর পরিচয় করিয়ে দেওয়ার পদ্ধতিটি খুবই কার্যকর ছিল। শুধু একটি ছোট্ট বিষয়, কিছু উদাহরণ একটু পুরনো মনে হচ্ছে।

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন