কারিকুলাম
সমস্ত অধ্যায়
13টি ফেজে সাজানো সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং যাত্রা।
0
Foundation — শুরুর ভিত্তি
Beginner · Phase 0 · Foundation
0.1
AI vs ML vs DL
তিনটি শব্দ — অথচ অর্থ আলাদা। সহজ গল্পে বুঝে নাও পুরো ছবি।
0.2
Python for ML
List, dict, function, NumPy, Pandas — ML এর জন্য যতটুকু লাগবে।
0.3
Mathematics
Vector, matrix, derivative, probability — সহজ ভাষায় intuition।
0.4
Data Handling
CSV, JSON, missing value, scaling — data এর সাথে বন্ধুত্ব।
1
Core ML — মূল ধারণা
Beginner · Phase 1 · Core ML
1.1
Supervised Learning
Label দেওয়া data দিয়ে model কীভাবে শেখে।
1.2
Unsupervised Learning
Label ছাড়াই data থেকে structure বের করা।
1.3
Regression
House price, salary — continuous output predict এর গল্প।
1.4
Classification
Spam/Not spam, Cat/Dog — category prediction।
1.5
Exploratory Data Analysis
Plot, summary, correlation — data কে চেনার পদ্ধতি।
1.6
Feature Engineering
নতুন feature বানানো, encoding, scaling।
2
Algorithms — Classic ML Models
Intermediate · Phase 2 · Algorithms
2.1
Linear Regression
Best fit line, MSE, gradient descent — শূন্য থেকে।
2.2
Logistic Regression
Sigmoid, log-loss, decision boundary।
2.3
KNN
Distance metric দিয়ে instance-based learning।
2.4
SVM
Hyperplane, kernel trick, RBF।
2.5
Decision Tree
Entropy, Gini, splitting।
2.6
Random Forest
Bagging, ensemble of trees।
2.7
Naive Bayes
Bayes theorem এর সহজ প্রয়োগ।
2.8
Clustering
Unsupervised grouping এর algorithm।
2.9
PCA
Eigenvector দিয়ে dimensionality reduction।
3
Advanced ML — Production Quality
Intermediate · Phase 3 · Advanced ML
3.1
Ensemble Learning
Bagging, boosting, stacking।
3.2
Gradient Boosting
Boosted tree এর গভীর intuition।
3.3
Hyperparameter Tuning
GridSearch, RandomSearch, Optuna।
3.4
Cross Validation
K-fold, stratified, leave-one-out।
3.5
Bias-Variance
Overfit আর underfit এর গণিত।
3.6
Time Series
ARIMA, Prophet, sequence prediction।
4
Deep Learning — Neural Network এর জগত
Advanced · Phase 4 · Deep Learning
4.1
Neural Networks
Perceptron, layer, activation function।
4.2
Backpropagation
Chain rule, gradient flow।
4.3
Convolutional Neural Network
Convolution, pooling, feature map।
4.4
Recurrent Networks
Memory cell, gate, sequence modeling।
4.5
Transformers
Self-attention, encoder-decoder।
4.6
Attention
Query, key, value এর গণিত।
5
Specialized AI
Advanced · Phase 5 · Specialized AI
6
Generative AI — Advanced
Expert · Phase 6 · GenAI Advanced
7
MLOps & Production
Expert · Phase 7 · MLOps
8
Data Engineering for ML
Expert · Phase 8 · Data Engineering
9
AI System Design
Expert · Phase 9 · System Design
10
Real-world Projects
Expert · Phase 10 · Projects
11
Research & Industry
Expert · Phase 11 · Research
12
Career & Startup
Expert · Phase 12 · Career