সারাংশ: মূল ML ধারণা, তত্ত্বাবধানে/অতত্ত্বাবধানে শেখা, অ্যালগরিদম।
শিক্ষণের উদ্দেশ্য: ML দৃষ্টান্তের তুলনা করা; জনপ্রিয় অ্যালগরিদম বর্ণনা করা।
মূল বিষয়: রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ, ক্লাস্টারিং।
কার্যকলাপ: অ্যালগরিদম সিমুলেশন, ডেটা বিশ্লেষণের কাজ।
MODULE 1: Foundations of AI, Machine Learning, & Python Programming
(দিন ১-৩০ / ক্লাস ১-১২)
0/12
MODULE 2: Generative AI, Deep Q-Learning, LLMs, & Prompt Engineering
(দিন ৩১-৬০ / ক্লাস ১৩-২৪)
0/12
MODULE 3: Blockchain, Data Science for Business, & Digital Marketing
(দিন ৬১-৯০ / ক্লাস ২৫-৩৬)
0/12
Conclusion
এই বিস্তৃত, মডুলার পাঠ্যক্রমটি AI, জেনারেটিভ মডেল, মেশিন লার্নিং, পাইথন, ব্লকচেইন এবং ডিজিটাল মার্কেটিং জুড়ে একটি রূপান্তরমূলক শিক্ষণ যাত্রা প্রদান করে। শিক্ষার্থীরা উন্নত প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক দক্ষতা প্রয়োগ, উদ্ভাবন চালনা এবং প্রযুক্তি শিল্পে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য প্রস্তুত স্নাতক হবে। প্রতিটি ক্লাস ইন্টারেক্টিভ কার্যকলাপ, ব্যবহারিক ল্যাব এবং লক্ষ্যযুক্ত শিক্ষণ উদ্দেশ্যগুলিকে কাজে লাগায় - যাতে শিক্ষার্থীরা পেশাদার এবং ক্যারিয়ারের উৎকর্ষতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ধারণা এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগ আয়ত্ত করতে পারে।
0% Complete