Rag And Agentic Ai Capstone Project — PickAClass
⏱ 2 ঘ 30 মিন 📚 25 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

Rag And Agentic Ai Capstone Project

বিস্তৃত লিখিত গাইড এবং ব্যবহারিক কোড অনুশীলনের মাধ্যমে একটি মাল্টিমোডাল রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন সিস্টেম এবং বুদ্ধিমান এজেন্ট ডিজাইন ও বাস্তবায়ন 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

সংস্থাগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণ করার জন্য তাড়াহুড়ো করার সাথে সাথে, নির্ভরযোগ্য, প্রসঙ্গ-সচেতন AI সিস্টেম তৈরি করার ক্ষমতা আজ প্রযুক্তির অন্যতম চাহিদাপূর্ণ দক্ষতা। এই পাঠ্য-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে শুরু থেকে একটি শক্তিশালী Retrieval-Augmented Generation (RAG) এবং Agentic AI সিস্টেম ডিজাইন করার প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে পরিচালিত করে। এই বিস্তৃত গাইডটির মাধ্যমে কাজ করার মাধ্যমে, আপনি মৌলিক জেনারেটিভ AI বোঝা থেকে শুরু করে জটিল কর্মপ্রবাহগুলোকে গঠন করতে পারবেন যা ভেক্টর ডাটাবেস, এম্বেডিংস এবং স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এজেন্টগুলোকে সংযুক্ত করে। আপনি প্রোডাকশন-স্টাইলের AI অ্যাপ্লিকেশন পরিকল্পনা, নির্মাণ এবং মূল্যায়ন করার জন্য প্রয়োজনীয় ব্যবহারিক জ্ঞান অর্জন করবেন। আপনি যা শিখবেন: - RAG, ভেক্টর এম্বেডিংস এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট আর্কিটেকচারের মৌলিক পরিভাষা বুঝুন। - আপনার রিট্রিভাল পাইপলাইনগুলোতে ফিড করতে JSON ব্যবহার করে কাঠামোগত ডেটাসেট তৈরি এবং পরিচালনা করুন। - মাল্টিমোডাল অনুসন্ধান ক্ষমতা সমর্থন করার জন্য পাঠ্য এবং চিত্র এম্বেডিংস তৈরি করুন। - রিট্রিভাল লজিক কনফিগার করুন এবং আপনার সিস্টেমকে আধুনিক ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে সংযুক্ত করুন। - এজেন্টিক কর্মপ্রবাহ ডিজাইন করুন যেখানে LLM গুলো সিদ্ধান্ত নেয় এবং গতিশীলভাবে টুল কল করে। - আধুনিক RAG মূল্যায়ন পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনার সিস্টেমের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন। ডেটাসেট প্রস্তুতি, এম্বেডিং জেনারেশন এবং এজেন্ট ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে আপনাকে ধাপে ধাপে গাইড করার আগে কোর্সটি প্রয়োজনীয় সংজ্ঞা এবং মৌলিক AI ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি বিস্তারিত লিখিত ব্যাখ্যা, ধারণাগত বিভাজন এবং স্পষ্ট কোড স্নিপেটের মাধ্যমে শিখবেন। এই কোর্সটি উচ্চাকাঙ্ক্ষী AI ডেভেলপার, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা উৎসাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা জটিল পূর্বশর্ত ছাড়াই উন্নত AI সিস্টেম তৈরিতে একটি কাঠামোগত, শিক্ষানবিস-বান্ধব পরিচিতি চান। আজই পড়া শুরু করুন এবং ধাপে ধাপে বুদ্ধিমান, এজেন্টিক সিস্টেম তৈরি করতে শিখুন।

কোর্সের বিষয়বস্তু

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
  • 💸 ১৪-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
Rag And Agentic Ai Capstone Project
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 29.10.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
Rag And Agentic Ai Capstone Project
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 — ১৪ 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