শূন্য ভিত্তি থেকে AI বাস্তব প্রশিক্ষণ (ডিপ লার্নিং + PyTorch), AI এর আবশ্যক ভিত্তি

কোর্সের সূচি:

1. কোর্স পরিচিতি
- কোর্সের বিষয়বস্তু ও শেখার লক্ষ্য বোঝা।

2. নিউরাল নেটওয়ার্কের কাজ বিশ্লেষণ
- নিউরাল নেটওয়ার্ককে কী কাজ করতে হবে তা বিশ্লেষণ, শেখার ভিত্তি তৈরি।

3. মডেল আপডেট পদ্ধতির ব্যাখ্যা
- মডেল আপডেটের পদ্ধতি ও নীতি ব্যাখ্যা, মডেল অপ্টিমাইজেশনের কৌশল আয়ত্ত করা।

4. লস ফাংশন গণনার পদ্ধতি
- লস ফাংশন গণনার পদ্ধতি শেখা, মডেলের ফলাফল মূল্যায়নের মানদণ্ড বোঝা।

5. ফরওয়ার্ড প্রোপাগেশন প্রক্রিয়ার ব্যাখ্যা
- নিউরাল নেটওয়ার্কের ফরওয়ার্ড প্রোপাগেশন প্রক্রিয়া ও নীতি গভীরভাবে বিশ্লেষণ।

6. ব্যাকওয়ার্ড প্রোপাগেশন প্রদর্শন
- ব্যাকওয়ার্ড প্রোপাগেশনের প্রক্রিয়া হাতে-কলমে প্রদর্শন, বোঝাপড়া ও কৌশল আরও গভীর করা।

7. নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের বিশ্লেষণ
- নিউরাল নেটওয়ার্কের সামগ্রিক আর্কিটেকচার বিস্তারিত বিশ্লেষণ, প্রতিটি অংশের কাজ স্পষ্ট করা।

8. ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজেশন বিশ্লেষণ
- ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্কের ফলাফল বিশ্লেষণ, মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করা।

9. নিউরনের সংখ্যার ভূমিকা
- নিউরনের সংখ্যা মডেলের ফলাফলে কী প্রভাব ফেলে তা আলোচনা, নেটওয়ার্ক স্ট্রাকচার অপ্টিমাইজ করা।

10. প্রিপ্রসেসিং ও dropout
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং ও dropout টেকনিক শেখা, মডেলের জেনারালাইজেশন ক্ষমতা বাড়ানো।

11-25. কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ও প্রয়োগ
- ধাপে ধাপে কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের নীতি ও প্রয়োগ বিশ্লেষণ, ইমেজ প্রসেসিং কাজ বাস্তবায়ন।

26-32. PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক ও ডেটা প্রসেসিং
- PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক ও ডেটা প্রসেসিং পদ্ধতি গভীরভাবে বোঝা, মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণ।

33-45. ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ
- ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া ও কৌশল শেখা, মডেলের ফলাফল উন্নত করা।

46-60. টেক্সট ডেটা প্রসেসিং ও প্রশিক্ষণ
- টেক্সট ডেটা প্রসেসিং ও প্রশিক্ষণের কৌশল আলোচনা, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং কাজে প্রয়োগ।

61-69. মডেল ডিপ্লয়মেন্ট ও সার্ভিস
- মডেল ডিপ্লয়মেন্ট ও সার্ভার সাইড প্রসেসিং শেখা, বাস্তব ক্ষেত্রে মডেলের ব্যবহার বাস্তবায়ন।

70-76. ভিশন transformer মডেল
- ভিশন transformer মডেলের নীতি ও বাস্তবায়ন পদ্ধতি বিশ্লেষণ, ইমেজ প্রসেসিংয়ে প্রয়োগ।

77. প্রজেক্ট সোর্স কোড ডিবাগিং ও অনুশীলন
- প্রজেক্ট সোর্স কোড ডিবাগিং প্রক্রিয়া প্রদর্শন, শিক্ষার্থীদের শেখা জ্ঞান বুঝতে ও প্রয়োগ করতে সাহায্য করা।