এই কোর্সটি একটি পূর্ণাঙ্গ Python + Machine Learning + Deep Learning+ Natural Language Processing প্রশিক্ষণ, যেখানে আপনি শূন্য থেকে হাতে-কলমে শিখবেন Python প্রোগ্রামিং, এবং তারপর শিখবেন কীভাবে Scikit-learn, TensorFlow ও Keras ব্যবহার করে ডেটা থেকে ইন্টেলিজেন্ট মডেল তৈরি করা যায়।
Supervised ও Unsupervised Learning থেকে শুরু করে Deep Learning দিয়ে Image Classification, Predictive Modeling এবং Text Analysis — সবকিছুর বাস্তব প্রয়োগ শিখবেন। Bonus অংশে থাকবে Natural Language Processing (NLP), যার মাধ্যমে টেক্সট ডেটা বিশ্লেষণ ও ভাষাভিত্তিক প্রাথমিক AI অ্যাপ তৈরি করা সম্ভব।
🎯 Course Objectives
-
Python Programming শেখা (ভেরিয়েবল, কন্ডিশন, লুপ, ফাংশন, OOP, লাইব্রেরি)
-
Machine Learning ও Deep Learning এর মজবুত ভিত্তি তৈরি ও বাস্তব স্কিল অর্জন
-
Supervised (Classification, Regression) ও Unsupervised (Clustering, PCA) শেখা
-
TensorFlow/Keras দিয়ে Deep Learning মডেল তৈরি
-
Image Data দিয়ে CNN (Convolutional Neural Network) তৈরি
-
Fine-tuning, Model Optimization ও Evaluation শেখা
-
Flask বা Streamlit দিয়ে প্রজেক্ট ডেপ্লয়মেন্ট
🌟 Course Benefits
-
এক কোর্সেই Python থেকে শুরু করে ML ও DL পর্যন্ত শেখা
-
বাস্তব প্রজেক্টের মাধ্যমে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা
-
Structured ও Unstructured ডেটার উপর দক্ষতা অর্জন
-
GitHub পোর্টফোলিও তৈরি করে ক্যারিয়ারে বাড়তি সুযোগ
-
Freelancing, চাকরি ও গবেষণায় ব্যবহারযোগ্য বাস্তবজ্ঞান
-
AI/ML Engineer বা Data Scientist হিসেবে ক্যারিয়ারের পূর্ণ প্রস্তুতি
👥 Target Audience
-
শিক্ষার্থী ও পেশাজীবীরা যারা Python ও AI/ML এ ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী
-
ফ্রিল্যান্সাররা যারা ক্লায়েন্টের জন্য Predictive, Image বা Text মডেল তৈরি করতে চান
-
ডেটা অ্যানালিস্টরা যারা Deep Analysis ও Automation শিখতে চান
-
উদ্যোক্তা ও প্রোডাক্ট ডেভেলপাররা যারা ডেটা থেকে বুদ্ধিমত্তা বের করতে চান
✅ Requirements
-
স্কুল পর্যায়ের গণিত ও পরিসংখ্যানের বেসিক ধারণা
-
কোর্সে Python শেখানো হবে, তাই আগেই জানা না থাকলেও চলবে
-
একটি ল্যাপটপ ও ইন্টারনেট সংযোগ
-
শেখার আগ্রহ ও নিয়মিত সময় দেওয়ার মানসিকতা
🚀 Enroll Now!
Python, Machine Learning, Deep Learning ও NLP দিয়ে গড়ে তুলুন ভবিষ্যতের AI ক্যারিয়ার!
এখনই ভর্তি হয়ে শিখুন কীভাবে শূন্য থেকে শুরু করে বাস্তব ডেটা (Image, Text, Structured) নিয়ে বুদ্ধিমান মডেল তৈরি হয় — হাতে-কলমে প্রজেক্ট ও বাস্তব অভিজ্ঞতার মাধ্যমে।
Target audiences
- শিক্ষার্থী ও পেশাজীবীরা যারা Python ও AI/ML এ ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী
- ফ্রিল্যান্সাররা যারা ক্লায়েন্টের জন্য Predictive, Image বা Text মডেল তৈরি করতে চান
- ডেটা অ্যানালিস্টরা যারা Deep Analysis ও Automation শিখতে চান
- উদ্যোক্তা ও প্রোডাক্ট ডেভেলপাররা যারা ডেটা থেকে বুদ্ধিমত্তা বের করতে চান
Requirements
- স্কুল পর্যায়ের গণিত ও পরিসংখ্যানের বেসিক ধারণা
- কোর্সে Python শেখানো হবে, তাই আগেই জানা না থাকলেও চলবে
- একটি ল্যাপটপ ও ইন্টারনেট সংযোগ
- শেখার আগ্রহ ও নিয়মিত সময় দেওয়ার মানসিকতা
Curriculum
- 13 Sections
- 39 Lessons
- Lifetime
- Module 1: Introduction to Machine Learning1
- Module 2: Python for Machine Learning5
- 2.1Class 1 | Python Basics
- 2.2Class 2 | Data Structures (List, Tuple, Set, Dictionary), Control Flow, Looping (For, While), Python Statements (pass, continue, break)
- 2.3Class 3 | Functions, Lambda, Math Module, Array, OOP
- 2.4Class 4 | Recap + Integrative Problem Solving
- 2.5Class 5 | Final Python Problem-Solving Class
- Module 3: Numerical Computing & Data Manipulation3
- Module 4: Data Visualization3
- Module 5: Data Preprocessing3
- Module 6: Version Control with Git & GitHub1
- Module 7: Statistics for Machine Learning2
- Module 8: Database for Machine Learning2
- Module 9: Machine Learning8
- 9.1Machine Learning Algorithm
- 9.2Machine Learning Algorithm
- 9.3Supervised Learning: Model Building(Regression), Model Evaluation for regression
- 9.4Supervised Learning: Model Building(Classification) , Model Evaluation for classification
- 9.5Unsupervised Learning: Clustering (K-Means, K-Modes, Hierarchical)
- 9.6Unsupervised Learning: PCA, Market Basket Analysis
- 9.7Hyperparameter Tuning, overfitting check, Data distribution check, Implement hypothesis testing
- 9.8Project Discussion
- Module 10: Natural Language Processing3
- Module 11: Deep Learning5
- 11.1Intro to ANN, CNN, RNN + Use Cases in ML
- 11.2TensorFlow & Keras Basics, ANN for Structured Data
- 11.3CNN for Image Classification (CIFAR-10, Brain MRI)
- 11.4CNN (Handwritten dataset, Customized dataset: Face Recognition), Fine-Tuning & Augmentation
- 11.5RNN/LSTM for Text Generation, Sequence Modeling, NLP Deep Learning Project
- Module 12: Model Deployment & Web Framework1
- Module 13: Final Project & Presentation2
Instructor

