LangChain এবং জেনারেটিভ এআই: ব্যবহারিক LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন — PickAClass
4.0 (2) ⏱ 2 ঘ 30 মিন 📚 25 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

LangChain এবং জেনারেটিভ এআই: ব্যবহারিক LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন

স্পষ্ট ব্যাখ্যা পড়ে এবং বাস্তব-বিশ্বের কোড উদাহরণ দিয়ে অনুশীলন করে LangChain, OpenAI, এবং Hugging Face ব্যবহার করে স্মার্ট ল্যাঙ্গুয়েজ-মডেল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি 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

জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির সাথে আমাদের যোগাযোগের পদ্ধতিকে রূপান্তরিত করছে, কিন্তু বৃহৎ ভাষা মডেল (large language models) দিয়ে নির্ভরযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সুসংগঠিত সমন্বয় প্রয়োজন। LangChain এই শক্তিশালী মডেলগুলিকে আপনার নিজস্ব ডেটা এবং ওয়ার্কফ্লোর সাথে সংযুক্ত করার জন্য অপরিহার্য কাঠামো সরবরাহ করে। এই কোর্সটি আপনাকে Python এবং LangChain ব্যবহার করে বুদ্ধিমান, প্রসঙ্গ-সচেতন অ্যাপ্লিকেশন তৈরির প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যাবে। আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল ধারণাগুলি বোঝা থেকে শুরু করে কাস্টম চ্যাটবট, ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং সার্চ অ্যাসিস্ট্যান্টের মতো ব্যবহারিক সমাধানগুলি বাস্তবায়নে অগ্রসর হবেন। আপনি যা শিখবেন: - Large Language Models (LLMs), prompt engineering, এবং LangChain ইকোসিস্টেমের মৌলিক ধারণাগুলি বুঝুন। - ইন্টারেক্টিভ কথোপকথনমূলক এজেন্ট এবং চ্যাটবট তৈরি করুন যা ইন্টারঅ্যাকশন জুড়ে মেমরি এবং প্রসঙ্গ বজায় রাখে। - LLM-গুলিকে বাহ্যিক ডেটা উত্স এবং ডকুমেন্ট স্টোরের সাথে সংযুক্ত করতে Retrieval-Augmented Generation (RAG) বাস্তবায়ন করুন। - দক্ষ সিম্যান্টিক সার্চ এবং তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্য ভেক্টর ডেটাবেস এবং এম্বেডিং কনফিগার করুন। - কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম তৈরি করুন যা প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে CSV ফাইল এবং ডেটাবেস কোয়েরি করতে পারে। - বহু-ধাপের যুক্তিযুক্ত কাজগুলি সমাধান করার জন্য LangChain চেইন এবং এজেন্ট ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন। আপনি মূল পরিভাষা এবং প্রাথমিক সেটআপ দিয়ে শুরু করবেন, তারপর বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন প্যাটার্নের জন্য লিখিত ব্যাখ্যা এবং কোড ওয়াকথ্রুগুলির মাধ্যমে ধাপে ধাপে এগিয়ে যাবেন। প্রতিটি ধারণা আপনার কোডিং আত্মবিশ্বাস বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা ব্যবহারিক টেক্সট-ভিত্তিক অনুশীলনের মাধ্যমে শক্তিশালী করা হয়েছে। এই কোর্সটি নতুনদের, সফটওয়্যার ডেভেলপারদের এবং প্রযুক্তি উৎসাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা এআই ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জগতে প্রবেশ করতে চান। জেনারেটিভ এআই বা মেশিন লার্নিংয়ে পূর্বের কোনো অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, তবে Python এর সাথে প্রাথমিক পরিচিতি সহায়ক হবে। আজই পড়া শুরু করুন আপনার নিজস্ব বুদ্ধিমান ভাষা অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা শুরু করতে।

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 30 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
LangChain এবং জেনারেটিভ এআই: ব্যবহারিক LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন
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 20.09.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
LangChain এবং জেনারেটিভ এআই: ব্যবহারিক LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন
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)

오채원 KR যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 18.09.2026

এটিকে কার্যকর মনে হয়েছে। প্রবাহটি যৌক্তিক ছিল, এবং উদাহরণগুলি ধারণাগুলিকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছিল। আরো গভীরতা ব্যবহার করা যেতে পারে।

Henry Moore US যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 08.09.2026

বিষয়টির একটি ভাল পরিচয়, গঠনতন্ত্র ছিল যৌক্তিক, এবং বেশিরভাগ উদাহরণই প্রাসঙ্গিক, যদিও আমি কিছু ক্ষেত্রে আরও গভীরতা কামনা করতাম।

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