প্রকল্প সম্পর্কে

মাইক্রোসফটের "Artificial Intelligence for Beginners" হলো একজন শিক্ষার্থীর জন্য সহজবোধ্য, ওপেন-সোর্স পাঠ্যক্রম যা শিক্ষার্থীদের ১২ সপ্তাহ এবং ২৪টি পাঠের মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) মূল ধারণাগুলোর মধ্যে দিয়ে নিয়ে যায়। এটি দলের অন্যান্য পাঠ্যক্রম, যেমন Machine Learning for Beginners এবং Data Science for Beginners-এর পরিপূরক। কোর্সটি AI-এর both প্রচলিত এবং আধুনিক পদ্ধতিগুলিকে কভার করে, যার মধ্যে symbolic AI এবং জ্ঞান উপস্থাপনা, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং, ছবি এবং টেক্সটের জন্য আর্কিটেকচার, এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের মতো কম প্রচলিত বিষয়গুলো অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি পাঠের সাথে এক্সিকিউটেবল Jupyter নোটবুক সংযুক্ত থাকে, যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে PyTorch বা TensorFlow/Keras ভার্সনে পাওয়া যায়। অনেক বিষয়ে এমন ল্যাবও থাকে যেখানে শিক্ষার্থীরা নির্দিষ্ট সমস্যার উপর এই উপাদানগুলো প্রয়োগ করতে পারে। পাঠ্যক্রমে কোজ, স্কেচনোটস এবং সম্পর্কিত Microsoft Learn মডিউলের লিংকও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রধান বিষয়গুলোর মধ্যে রয়েছে পারসেপট্রন, মাল্টি-লেয়ার পারসেপট্রন, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN), ট্রান্সফার লার্নিং, অটোএনকোডার, GANs, অবজেক্ট ডিটেকশন, সেমান্টিক সегমেন্টেশন, টেক্সট রিপ্রেজেন্টেশন, ওয়ার্ড এমবেডিং, RNNs, ট্রান্সফর্মার এবং BERT, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং প্রম্পট প্রোগ্রামিং, ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম এবং দায়িত্বশীল AI নীতির সাথে AI নৈতিকতা। অতিরিক্ত উপাদানে CLIP এবং VQGAN-এর মতো মাল্টিমোডাল মডেল কভার করা হয়েছে। রেপোজিটরিটিতে একটি কোর্স সেটআপ গাইড, VS Code বা Codespace-এ কোড চালানোর নির্দেশিকা এবং প্যাটার্ন রিকগনিশন, একটি ছোট নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি, ইমেজ ক্লাসিফিকেশন এবং সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস পরিচয় করিয়ে দেওয়া শুরু করার জন্য সহজবোধ্য উদাহরণ স্ক্রিপ্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা ৫০+ ভাষার অনুবাদও সমর্থন করে এবং যারা অনুবাদ ফাইল ছাড়া ছোট ডাউনলোড চান তাদের জন্য একটি স্পার্স চেকআউট কমান্ডও প্রদান করে। সমস্যা এবং পুল রিকোয়েস্টের মাধ্যমে কমিউনিটির অবদানকে উৎসাহিত করা হয়, এবং আলোচনা এবং সাপোর্টের জন্য শিক্ষার্থীরা অফিশিয়াল Microsoft Foundry Discord সার্ভারে যোগ দিতে পারে। প্রধান লেখক হলেন Dmitry Soshnikov, সম্পাদনা করেন Jen Looper, স্কেচনোটস তৈরি করেন Tomomi Imura এবং কোজ তৈরি করেন Lateefah Bello।