Generative AI এবং Large Language Models ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য — PickAClass
⏱ 2 ঘ 30 মিন 📚 25 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

Generative AI এবং Large Language Models ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য

Large Language Models-এর মূল কার্যপ্রণালী শিখুন এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রকল্পের জন্য কার্যকর প্রম্পট ও ইন্টিগ্রেশন প্যাটার্ন ডিজাইন করার পদ্ধতি আবিষ্কার করুন।

  • 💬 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

Generative artificial intelligence আমরা কীভাবে সফটওয়্যার তৈরি করি, ডেটা বিশ্লেষণ করি এবং জটিল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করি তা পরিবর্তন করছে। Large Language Models (LLMs)-এর অন্তর্নিহিত কার্যপ্রণালী বোঝা এখন আর কেবল গবেষকদের জন্য নয়—এটি আধুনিক, বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ইচ্ছুক যে কারো জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে একদম প্রাথমিক ধারণা থেকে LLMs কীভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করে এবং আপনি কীভাবে সেগুলিকে কাজে লাগাতে পারেন সে সম্পর্কে একটি দৃঢ় ধারণা দেবে। আপনি কেবল AI টুল ব্যবহার করা থেকে তাদের আর্কিটেকচার, সীমাবদ্ধতা এবং ব্যবহারিক ইন্টিগ্রেশন ওয়ার্কফ্লো বোঝা পর্যন্ত অগ্রসর হবেন। আপনি যা শিখবেন: Generative AI-এর মৌলিক ধারণা, নিউরাল নেটওয়ার্কের মূল বিষয়গুলি এবং ট্রান্সফরমার মডেলগুলি কীভাবে ভাষা প্রক্রিয়া করে তা বুঝুন; LLM আউটপুটকে নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতার সাথে পরিচালনা করার জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশলগুলিতে দক্ষতা অর্জন করুন; মডেলগুলিকে বাহ্যিক জ্ঞানের উৎসের সাথে সংযুক্ত করতে Retrieval-Augmented Generation (RAG) আর্কিটেকচারগুলি অন্বেষণ করুন; AI স্থাপনায় মূল নৈতিক বিবেচনা, পক্ষপাত হ্রাস এবং সুরক্ষা গার্ডরেলগুলি বিশ্লেষণ করুন; বাস্তব-বিশ্বের সফটওয়্যারের জন্য APIs এবং অর্কেস্ট্রেশন ধারণা সহ বিভিন্ন LLM ইন্টিগ্রেশন প্যাটার্ন মূল্যায়ন করুন। আপনি ব্যবহারিক ডিজাইন প্যাটার্নে যাওয়ার আগে ভাষা মডেলিংয়ের অপরিহার্য পরিভাষা এবং ইতিহাস শেখার মাধ্যমে শুরু করবেন। পরিষ্কার লিখিত ব্যাখ্যা এবং ধারণাগত কোড স্নিপেটের মাধ্যমে, আপনি কীভাবে প্রম্পট গঠন করবেন, প্রসঙ্গ উইন্ডো পরিচালনা করবেন এবং AI-চালিত ওয়ার্কফ্লো পরিকল্পনা করবেন তা অধ্যয়ন করবেন। এই কোর্সটি শিক্ষানবিস, ডেভেলপার এবং প্রোডাক্ট ম্যানেজারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা উন্নত গণিত পটভূমি ছাড়াই LLMs সম্পর্কে একটি স্পষ্ট, ধারণাগত ধারণা চান। কোনো পূর্ববর্তী প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। জেনারেটিভ প্রযুক্তিতে একটি শক্তিশালী, ভবিষ্যৎ-প্রমাণ ভিত্তি 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
    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
Generative AI এবং Large Language Models ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য
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 26.07.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
Generative AI এবং Large Language Models ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য
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