শেখার জন্য ওপেন সোর্স রিপো

জেনারেটিভ AI অ্যাপ বানানোর ধাপে ধাপে কোর্স: prompt, chat, search, function calling আর নিরাপত্তা।

ছোট প্রজেক্টের মাধ্যমে ক্লাসিক মেশিন লার্নিং: regression, classification, clustering, NLP আর time series।

notebook সহ AI-এর বড় পরিসরের কোর্স: neural network, computer vision, NLP আর আরও কিছু।

PyTorch-এ শূন্য থেকে GPT ধরনের মডেল বানান, অধ্যায় ধরে ধরে। এটি একই নামের বইয়ের কোড।

OpenAI API-এর চালানো যায় এমন উদাহরণ: prompting, embedding, eval আর agent।

Claude-এর চালানো যায় এমন উদাহরণ: tool use, RAG, agent আর evaluation।

বেশিরভাগ গবেষণা আর কোর্স যে deep learning framework ব্যবহার করে: tensor, autograd আর training loop।

text, vision আর audio-এর pretrained মডেল লোড, চালানো আর fine-tune করা।

ছবি আর audio তৈরির diffusion মডেলের তৈরি pipeline আর training টুল।

Stable Diffusion-এর মূল কোড। text থেকে ছবি কীভাবে তৈরি হয় তা বুঝতে পড়ুন।

একটি ক্লিক বা বক্স দিয়ে ছবির যেকোনো বস্তু আলাদা করার মডেল।

LLM-কে আপনার data, tool আর অন্য সার্ভিসের সাথে যুক্ত করার building block।

graph আকারে agent বানান, সংরক্ষিত state, loop আর মানুষের অনুমোদনের ধাপ সহ।

নিজের ডকুমেন্ট লোড করুন, index করুন, আর সেগুলো নিয়ে প্রশ্নের উত্তর দিন (RAG)।

LLM প্রোগ্রাম কোড হিসেবে লিখুন, আর prompt ঠিক করার কাজ টুলটিকে দিন।

এমন framework, যেখানে কয়েকটি agent একে অপরের সাথে কথা বলে একটি কাজ শেষ করে।

প্রতিটি agent-কে একটি role আর goal দিন, তারপর তারা দল হিসেবে কাজ করবে।

GPU-তে LLM inference-এর দ্রুত সার্ভার, প্রোডাকশনে ব্যবহৃত।

এক কমান্ডে নিজের কম্পিউটারে open মডেল ডাউনলোড করে চালান।

নিজে হোস্ট করা chat ওয়েব অ্যাপ, লোকাল বা রিমোট মডেলের জন্য।