জেনারেটিভ এআই ইঞ্জিনিয়ারিং: LLM, RAG, এবং এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি করা — PickAClass
⏱ 3 ঘ 📚 30 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

জেনারেটিভ এআই ইঞ্জিনিয়ারিং: LLM, RAG, এবং এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি করা

কাঠামোগত লিখিত পাঠের মাধ্যমে LangChain, LangGraph, এবং রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন ব্যবহার করে আধুনিক জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, তৈরি এবং স্থাপন 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 এআই সাধারণ প্রম্পট থেকে স্বায়ত্তশাসিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শক্তি যোগানো অত্যাধুনিক ইঞ্জিনিয়ারিং পাইপলাইনে স্থানান্তরিত হচ্ছে। বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা এবং বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির সাথে কীভাবে সংযুক্ত করতে হয় তা বোঝা এখন আধুনিক ডেভেলপারদের জন্য একটি অপরিহার্য দক্ষতা। এই ব্যাপক লিখিত নির্দেশিকায়, আপনি একজন শিক্ষানবিশ থেকে একজন সক্ষম এআই অনুশীলনকারীতে রূপান্তরিত হবেন যিনি জটিল এআই ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন, তৈরি এবং অর্কেস্ট্রেট করতে বোঝেন। আপনি আধুনিক রিট্রিভাল সিস্টেম এবং মাল্টি-এজেন্ট সেটআপগুলির পিছনের মেকানিক্স শিখবেন, যা আপনাকে এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম করবে যা যুক্তি দিতে, পরিকল্পনা করতে এবং কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। আপনি যা শিখবেন: - মৌলিক LLM ধারণা, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং বেসলাইন এবং মূল পরিভাষা বুঝুন। - ব্যক্তিগত ভেক্টর ডেটাবেসের সাথে মডেলগুলিকে সংযুক্ত করতে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সিস্টেম ডিজাইন করুন। - LangChain এবং LangGraph ব্যবহার করে অর্কেস্ট্রেশন এবং কাঠামোগত ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন। - জটিল, বহু-পদক্ষেপের সমস্যা সমাধানের জন্য সহযোগিতা করে এমন মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম কনফিগার করুন। - বাহ্যিক সরঞ্জাম এবং ডেটা উত্সের সাথে এআই মডেলগুলিকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করতে Model Context Protocol (MCP) প্রয়োগ করুন। - নির্দিষ্ট ডোমেন কাজের জন্য মডেলগুলিকে মানিয়ে নিতে মডেল ফাইন-টিউনিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলি অন্বেষণ করুন। কোর্সটি ভেক্টর ডেটাবেস, এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক এবং উন্নত টুল ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে আপনাকে ধাপে ধাপে গাইড করার আগে মৌলিক ধারণা এবং পরিভাষা দিয়ে শুরু হয়। আপনি এআই আর্কিটেকচার সম্পর্কে আপনার ব্যবহারিক ধারণা তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা স্পষ্ট ব্যাখ্যা এবং কোড স্নিপেট বিশ্লেষণ করবেন। এই কোর্সটি সফটওয়্যার ডেভেলপার, টেকনিক্যাল প্রোডাক্ট ম্যানেজার এবং প্রযুক্তি উত্সাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা এআই ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে নতুন এবং পূর্বের মেশিন লার্নিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন ছাড়াই একটি দৃঢ়, ধারণাগত এবং ব্যবহারিক ভিত্তি চান। আপনার প্রথম প্রজন্মের বুদ্ধিমান এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি 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
    3 ঘ 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 ইঞ্জিনিয়ারিং: LLM, RAG, এবং এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি করা
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 23.08.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
জেনারেটিভ এআই ইঞ্জিনিয়ারিং: LLM, RAG, এবং এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি করা
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

এখনো কোনো পর্যালোচনা নেই — প্রথম হয়ে আপনার অভিজ্ঞতা ভাগ করুন।

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