জেনারেটিভ এআই-এর জন্য এলএলএম আর্কিটেকচার এবং ডেটা প্রস্তুতি — PickAClass
4.2 (9) ⏱ 2 ঘ 42 মিন 📚 27 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

জেনারেটিভ এআই-এর জন্য এলএলএম আর্কিটেকচার এবং ডেটা প্রস্তুতি

বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির মূল কাঠামো বুঝুন এবং আধুনিক এআই সিস্টেম তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশলগুলি 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

বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি প্রযুক্তিগত ল্যান্ডস্কেপকে নতুন করে সাজাচ্ছে, কিন্তু তাদের সাফল্যের রহস্য নিহিত রয়েছে তাদের অভ্যন্তরীণ নকশা এবং তারা যে ডেটা ব্যবহার করে তার গুণমানের মধ্যে। এই কোর্সটি এমন যে কারোর জন্য একটি স্পষ্ট, পাঠ্য-ভিত্তিক পথ সরবরাহ করে যারা বুঝতে চান যে এই জটিল সিস্টেমগুলি কীভাবে তৈরি হয় এবং এআই প্রক্রিয়াকরণের জন্য তথ্য কীভাবে প্রস্তুত করতে হয়। আপনি মৌলিক ধারণা থেকে শুরু করে বর্তমানে ব্যবহৃত সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলির পিছনের ব্যবহারিক যুক্তি পর্যন্ত অগ্রসর হবেন। এই কোর্সের শেষে, জেনারেটিভ এআই-কে সংজ্ঞায়িত করে এমন আর্কিটেকচারাল পছন্দগুলি এবং সেগুলিকে কার্যকরী করে তোলে এমন ডেটা পাইপলাইনগুলি সম্পর্কে আপনার একটি দৃঢ় ধারণা তৈরি হবে। মডেলগুলি কীভাবে প্যাটার্ন শেখে এবং ডেটা প্রশিক্ষণ বা ফাইন-টিউনিং-এর জন্য প্রস্তুত কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য কী কী পদক্ষেপ প্রয়োজন, তা আপনি ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হবেন। আপনি যা শিখবেন: - মৌলিক নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে আধুনিক Transformer-ভিত্তিক আর্কিটেকচার পর্যন্ত বিবর্তন বুঝুন। - সেল্ফ-অ্যাটেনশন-এর মেকানিক্স এবং মডেলগুলি কীভাবে মানুষের মতো টেক্সট প্রক্রিয়া করে ও তৈরি করে তা শিখুন। - বৃহৎ আকারের ডেটাসেটের জন্য ডেটা ক্লিনিং, নরমালাইজেশন এবং টোকেনাইজেশন কৌশল অনুশীলন করুন। - বর্তমান এআই ওয়ার্কফ্লোতে ভেক্টর ডেটাবেস এবং retrieval-augmented generation (RAG)-এর ভূমিকা অন্বেষণ করুন। - বিভিন্ন মডেলের প্রকারভেদ, যেমন GANs, RNNs, এবং ডিফিউশন মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্য করুন। - মডেল আউটপুটগুলিকে আরও ভালোভাবে নিয়ন্ত্রণ ও পরিমার্জন করার জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং-এর মৌলিক বিষয়গুলি প্রয়োগ করুন। আধুনিক মডেল ডিজাইন এবং ডেটা প্রস্তুতির কৌশলগুলির নির্দিষ্ট বিষয়ে যাওয়ার আগে কোর্সটি এআই পরিভাষা এবং সিকোয়েন্স মডেলিং-এর ইতিহাসের একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ পরিচিতি দিয়ে শুরু হয়। এই কাঠামোগত পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে এই সিস্টেমগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা হয় তা অন্বেষণ করার আগে আপনি একটি শক্তিশালী তাত্ত্বিক ভিত্তি তৈরি করবেন। এই কোর্সটি শিক্ষানবিশ, ডেটা উত্সাহী এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষী ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা এই ক্ষেত্রে পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই জেনারেটিভ এআই-এর অভ্যন্তরীণ কার্যকারিতা বুঝতে চান। আজই জেনারেটিভ এআই আর্কিটেকচারের আপনার মৌলিক জ্ঞান তৈরি করা 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 42 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
জেনারেটিভ এআই-এর জন্য এলএলএম আর্কিটেকচার এবং ডেটা প্রস্তুতি
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 16.08.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
জেনারেটিভ এআই-এর জন্য এলএলএম আর্কিটেকচার এবং ডেটা প্রস্তুতি
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 (9)

Molnár László HU যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 13.08.2026

এই কোর্সটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি! উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল এবং ধারণাগুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। খুবই উপভোগ্য।

خالد عبد العزيز EG যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 10.08.2026

শিখতে এটা ছিল চমৎকার একটি উপায়! গঠনতন্ত্র ছিল যৌক্তিক, গতি ছিল ঠিক, এবং উদাহরণগুলো ছিল খুবই সহায়ক। খুবই সুপারিশ করা হয়!

طارق DZ যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 10.08.2026

এটা একটা মজবুত কোর্স। এর গঠনতন্ত্র যৌক্তিক এবং বেশিরভাগ উদাহরণই সহায়ক ছিল। যদিও কিছু বাস্তব জীবনের ঘটনার ব্যবহার করা যেতে পারে।

Sofia Dimitriou GR যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 08.07.2026

অনেক কিছু শিখেছি এবং এর গঠন অনুসরণ করা সহজ করে দিয়েছে। প্রয়োগমূলক উদাহরণগুলো খুব ভাল লেগেছে।

Segun Olatunji NG যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 04.07.2026

যদি আপনার কিছু পূর্বের জ্ঞান থাকে, তাহলে এটি একটি ভাল কোর্স। সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য, কিছু ধারণা কিছুটা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। যদিও কাঠামোটি যৌক্তিক।

Santiago Pérez MX যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 20.06.2026

সত্যিই একটি চমৎকার শিক্ষার অভিজ্ঞতা, বিষয়বস্তু খুবই যৌক্তিক এবং উদাহরণগুলো খুবই সহায়ক ছিল।

Emi Ito KE
★ 4 · 19.06.2026

আমার প্রত্যাশা ছাড়িয়ে গেছে! গঠনতন্ত্র ছিল যৌক্তিক, এবং বাস্তব জীবনের ঘটনাগুলো সত্যিই শিখনকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। মূল্যবান।

Evelin Paju EE যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 02.06.2026

মূল্যবান বিষয়বস্তু, ভালভাবে গঠন করা, কিছু উদাহরণ কিছুটা বিমূর্ত ছিল, কিন্তু সামগ্রিকভাবে একটি ভাল শিক্ষার অভিজ্ঞতা।

حسن DZ
★ 4 · 30.05.2026

চমৎকার রিসোর্স। আমি অনেক কিছু শিখেছি, এবং ব্যবহৃত উদাহরণগুলো বিষয়টি বুঝতে খুবই সহায়ক হয়েছে। খুবই সুপারিশ করা হয়।

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