Generative AI এবং Multi-Agent Systems-এর ভিত্তি — PickAClass
4.0 (1) ⏱ 2 ঘ 48 মিন 📚 28 পাঠ

Generative AI এবং Multi-Agent Systems-এর ভিত্তি

স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট ডিজাইন করতে এবং গোড়া থেকে বুদ্ধিমান, মাল্টি-এজেন্ট AI সিস্টেম তৈরি করতে retrieval-augmented generation (RAG) প্রয়োগ করতে 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

যেহেতু AI সাধারণ চ্যাটবট ছাড়িয়ে বিকশিত হচ্ছে, তাই একাধিক বিশেষায়িত এজেন্টকে সমন্বয় করার ক্ষমতা জটিল বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য মানদণ্ড হয়ে উঠছে। এই কোর্সটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম এবং উন্নত AI আর্কিটেকচারের জগতে একটি স্পষ্ট, পাঠ্য-ভিত্তিক পথ সরবরাহ করে, যেখানে বিভিন্ন AI সত্তা কীভাবে একটি সাধারণ লক্ষ্য অর্জনের জন্য একসাথে কাজ করতে পারে তার উপর মনোযোগ দেওয়া হয়। আপনি মৌলিক প্রম্পটগুলি বোঝা থেকে শুরু করে সহযোগী এজেন্ট নেটওয়ার্ক ডিজাইন করার দিকে অগ্রসর হবেন যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে ডেটা অনুসন্ধান, যুক্তি এবং কাজ করতে পারে। এই প্রোগ্রামটির শেষে, আপনার কাছে অত্যাধুনিক AI ওয়ার্কফ্লো কাঠামোবদ্ধ করার জ্ঞান থাকবে যা সাধারণ টেক্সট জেনারেশনের চেয়ে অনেক বেশি কিছু। What you'll learn: - Generative AI এবং আধুনিক ভাষা মডেল আর্কিটেকচারের মূল নীতিগুলি বুঝুন। - বাহ্যিক ডেটা উত্সের সাথে AI মডেলগুলিকে সংযুক্ত করতে Retrieval-Augmented Generation (RAG) প্রয়োগ করুন। - তথ্য পুনরুদ্ধার উন্নত করতে semantic search কৌশল এবং vector database ধারণা প্রয়োগ করুন। - স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট ডিজাইন করুন যা কাজ পরিকল্পনা করতে এবং বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে সক্ষম। - multi-agent ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন যেখানে বিশেষায়িত সত্তাগুলি জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য সহযোগিতা করে। - বিশেষত agentic reasoning এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য prompt engineering প্যাটার্ন অনুশীলন করুন। কোর্সটি RAG পাইপলাইনগুলির মেকানিক্স এবং একাধিক স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টকে অর্কেস্ট্রেট করার জন্য প্রয়োজনীয় যুক্তিতে যাওয়ার আগে প্রয়োজনীয় পরিভাষা এবং মৌলিক AI ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি লিখিত ব্যাখ্যা এবং কোড উদাহরণের মাধ্যমে অগ্রসর হবেন যা দেখায় যে কীভাবে জটিল AI সিস্টেমে state এবং memory পরিচালনা করতে হয়। এই কোর্সটি প্রযুক্তিগত শিক্ষার্থী এবং ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা multi-agent সিস্টেমের জন্য নতুন এবং কোনো পূর্বশর্ত ছাড়াই এই ক্ষেত্রে একটি কাঠামোগত পরিচিতি চান। আজই সহযোগী AI সিস্টেমের পরবর্তী প্রজন্ম 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।
  • ♾️ 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
Generative AI এবং Multi-Agent Systems-এর 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 31.07.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
Generative AI এবং Multi-Agent Systems-এর 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 (1)

Silvia Hristova BG
★ 4 · 14.06.2026

কোর্সটি ছিল তথ্যবহুল, আমি এর গঠন এবং উদাহরণগুলোকে প্রশংসা করি, যদিও কিছু বিষয় ছিল একটু তাড়াতাড়ি, মোটামুটিভাবে, একটি ভাল অভিজ্ঞতা।

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