LLM-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তি — PickAClass
3.5 (2) ⏱ 2 ঘ 48 মিন 📚 28 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

LLM-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তি

কীভাবে কার্যকর প্রম্পট লিখতে হয়, চেইন-অব-থটের মতো উন্নত কৌশল প্রয়োগ করতে হয় এবং আপনার কাঙ্ক্ষিত সঠিক ফলাফল পেতে বড় ভাষা মডেলগুলোকে নিরাপদে পরিচালনা করতে হয় তা শিখুন।

  • 💬 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

বড় ভাষা মডেলগুলো অবিশ্বাস্যভাবে শক্তিশালী, তবে তাদের কাছ থেকে ধারাবাহিক ও উচ্চমানের ফলাফল পেতে হলে তাদের সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার উপায় জানা প্রয়োজন। এই লিখিত কোর্সটি আপনাকে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মূল নীতিগুলো শেখায়, যা আপনাকে আধুনিক AI টুলগুলোর পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে সাহায্য করে। আপনি সাধারণ ট্রায়াল-এন্ড-এরর প্রম্পটিং থেকে সরে এসে বিভিন্ন বাস্তবমুখী কাজের জন্য নিয়মতান্ত্রিকভাবে প্রম্পট ডিজাইন, পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করতে পারবেন। স্পষ্ট লিখিত ব্যাখ্যা এবং ব্যবহারিক উদাহরণ অধ্যয়ন করে আপনি নির্ভুলতার সাথে AI মডেলগুলোকে পরিচালনা করতে, ত্রুটি কমাতে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে আউটপুট স্ট্রাকচার করতে শিখবেন। আপনি যা শিখবেন: - বড় ভাষা মডেলের মূল মেকানিক্স এবং কীভাবে তারা নির্দেশাবলী ব্যাখ্যা করে তা বুঝুন - জিরো-শট, ফিউ-শট এবং রোল-ভিত্তিক প্রম্পটিং কৌশল ব্যবহার করে নিখুঁত প্রম্পট তৈরি করুন - জটিল, বহু-ধাপের কাজের মাধ্যমে মডেলগুলোকে গাইড করতে চেইন-অব-থট রিজনিং প্রয়োগ করুন - প্রোগ্রাম্যাটিক ওয়ার্কফ্লোতে AI প্রতিক্রিয়াগুলোকে সংহত করতে JSON-এর মতো কাঠামোগত আউটপুট ডিজাইন করুন - হ্যালুসিনেশন, বায়াস এবং প্রম্পট ইনজেকশনসহ সাধারণ ঝুঁকিগুলো চিহ্নিত করুন এবং হ্রাস করুন - রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) এবং সিমান্টিক সার্চ প্রেক্ষাপটের জন্য প্রম্পট অপ্টিমাইজ করুন ব্যবহারিক প্রম্পটিং প্যাটার্ন এবং উন্নত রিজনিং কাঠামোগুলোতে যাওয়ার আগে কোর্সটি মৌলিক ধারণা এবং পরিভাষা দিয়ে শুরু হয়। আপনি নিরাপত্তা, অপ্টিমাইজেশান এবং বাস্তবমুখী অ্যাপ্লিকেশন ওয়ার্কফ্লোর জন্য কাঠামোগত পদ্ধতিগুলো অন্বেষণ করবেন। এই কোর্সটি সম্পূর্ণ নতুন শিক্ষার্থী, ডেভেলপার, লেখক এবং পেশাদারদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যারা AI ইন্টারঅ্যাকশনে একটি শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করতে চান। পূর্ববর্তী কোনো প্রোগ্রামিং বা প্রযুক্তিগত পটভূমির প্রয়োজন নেই। AI-এর সাথে যোগাযোগের শিল্প ও বিজ্ঞান আয়ত্ত 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।
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ 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 48 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
LLM-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তি
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 28.07.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
LLM-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তি
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 (2)

سفيان بن رشيد TN
★ 4 · 03.07.2026

এটি একটি ভাল পরিচয় ছিল । এর গঠন যৌক্তিক, এবং এটি মৌলিক বিষয়গুলোকে কার্যকরভাবে ব্যাখ্যা করেছে । অগ্রসর শিক্ষার্থীদের জন্য এটি হয়তো অতিরিক্ত পরিচয়মূলক হতে পারে ।

Rishaan Shah SG যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 3 · 14.06.2026

এটা একটা ভাল পরিচয়, আরও বিভিন্ন উদাহরণ এবং মডিউলের মধ্যে আরো ভাল ভাবে প্রবাহিত করা হলে উপকৃত হতে পারত।

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