The AI Engineer Course 2026_ Complete AI Engineer Bootcamp( Offer end 18 October)
About Course
-
Artificial Intelligence (AI) Fundamentals — AI কীভাবে কাজ করে এবং এর বাস্তব ব্যবহার।
-
Python Programming — Basic থেকে Advanced Python Programming।
-
Natural Language Processing (NLP) — AI দিয়ে Human Language Processing।
-
Sentiment Analysis — Text থেকে Positive, Negative ও Neutral Sentiment Analysis।
-
Text Classification & Topic Modelling — AI দিয়ে Text Categorization ও Topic Identification।
-
Large Language Models (LLMs) — ChatGPT-এর মতো AI Models কীভাবে কাজ করে।
-
Transformer Architecture — Modern AI Language Models-এর Core Technology।
-
Hugging Face Transformers — Pre-trained AI Models ব্যবহার।
-
LangChain Framework — LLM-powered AI Applications তৈরি।
-
LangGraph — Advanced AI Workflows ও Stateful Applications।
-
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — নিজের Data ব্যবহার করে AI Question-Answering Systems তৈরি।
-
Vector Databases — AI Data Storage, Embeddings ও Information Retrieval।
-
Semantic Search — Meaning-based Intelligent Search Systems।
-
Speech Recognition — Audio Processing ও Speech-to-Text Technology।
-
LLM Engineering — AI Application Planning, Development ও Problem Solving।
-
Prompt Engineering — Effective Prompts তৈরি ও AI Response Optimization।
-
AI Ethics & Responsible AI — Ethical AI Development ও Data Collection।
What Will You Learn?
- ## What You’ll Learn | এই কোর্সে কী শিখবেন
- এই কোর্সে আপনি Artificial Intelligence (AI), Python Programming, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), LangChain, LangGraph এবং AI Engineering সম্পর্কে Basic থেকে Advanced Level পর্যন্ত শিখবেন।
- কোর্সটি এমনভাবে সাজানো হয়েছে, যাতে আপনি AI-এর Fundamentals বোঝার পাশাপাশি Modern AI Tools এবং Frameworks ব্যবহার করে বাস্তব জীবনের AI Applications তৈরি করার দক্ষতা অর্জন করতে পারেন।
- ### Artificial Intelligence (AI) Fundamentals
- AI কীভাবে কাজ করে এবং বর্তমান Technology Industry-তে AI কীভাবে ব্যবহার হচ্ছে, তা শিখবেন।
- Introduction to Artificial Intelligence
- AI Technology Stack সম্পর্কে ধারণা
- AI-এর বিভিন্ন Career Opportunities
- Future of Artificial Intelligence
- AI Development-এর জন্য প্রয়োজনীয় Technologies
- ### Python Programming
- AI Development-এর জন্য প্রয়োজনীয় Python Programming একদম Basic থেকে শিখবেন।
- Python Installation ও Development Environment Setup
- Python Variables, Data Types ও Syntax
- Python Operators ও Conditional Statements
- Functions, Sequences ও Iteration
- Python দিয়ে Programming Logic তৈরি
- AI Development-এর জন্য Python Fundamentals
- ### Natural Language Processing (NLP)
- মানুষের Language কীভাবে AI বুঝতে ও Process করতে পারে, তা শিখবেন।
- Text Preprocessing ও Text Cleaning
- Parts of Speech Identification
- Sentiment Analysis
- Text Vectorization
- Topic Modelling
- Text Classification
- Fake News Categorization
- NLP-এর ভবিষ্যৎ ও Practical Applications
- ### Large Language Models (LLMs)
- ChatGPT-এর মতো AI Language Models কীভাবে কাজ করে এবং বিভিন্ন AI Applications-এ ব্যবহার করা যায়, তা শিখবেন।
- Introduction to Large Language Models
- Transformer Architecture
- Hugging Face Transformers
- Pre-trained Language Models ব্যবহার
- Question Answering Systems
- Text Classification with LLMs
- LLM-based AI Applications সম্পর্কে ধারণা
- ### LangChain Framework
- LangChain ব্যবহার করে LLM-powered Applications তৈরি করার গুরুত্বপূর্ণ Concepts শিখবেন।
- Introduction to LangChain
- Models, Tokens এবং LLM Integration
- LangChain-এর Core Components
- AI Application Workflow
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- External Knowledge ব্যবহার করে AI Response তৈরি
- ### LangGraph & AI Workflow
- LangGraph ব্যবহার করে Advanced AI Workflow এবং Stateful AI Applications তৈরির ধারণা পাবেন।
- Introduction to LangGraph
- LangGraph Environment Setup
- Graph Components ও Workflow
- Message Management
- Thread-Level Persistence
- Stateful AI Application Architecture
- ### Vector Databases & Semantic Search
- AI Applications-এ Data কীভাবে Store, Search ও Retrieve করা হয়, তা শিখবেন।
- Introduction to Vector Databases
- Vector Database Fundamentals
- Embeddings সম্পর্কে ধারণা
- Semantic Search
- AI-based Information Retrieval
- Vector Databases-এর Practical Applications
- ### Speech Recognition & Audio Processing
- Speech Recognition Technology কীভাবে কাজ করে এবং Audio Data কীভাবে Process করা হয়, তা শিখবেন।
- Introduction to Speech Recognition
- Sound ও Audio Fundamentals
- Analog এবং Digital Audio Concepts
- Audio Processing Techniques
- Speech Recognition Technology
- Transcription Systems
- Speech-to-Text Workflow
- Speech Recognition-এর Practical Applications
- ### LLM Engineering
- LLM Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ Concepts এবং AI Application Development Workflow সম্পর্কে শিখবেন।
- Introduction to LLM Engineering
- AI Project Planning
- Effective Prompt Crafting
- LLM Application Development
- AI-powered Solution Design
- Real-world Problem Solving with LLMs
- ### AI Ethics & Responsible AI
- Artificial Intelligence ব্যবহার ও Development-এর ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ Ethical Principles সম্পর্কে জানবেন।
- Introduction to AI Ethics
- Core Principles of Responsible AI
- Ethical Data Collection
- Responsible AI Development
- AI Systems-এর Ethical Considerations
- ## Course Highlights | কোর্সের বিশেষত্ব
- Beginner to Advanced Learning — Python Fundamentals থেকে Modern AI Engineering পর্যন্ত শেখার সুযোগ।
- Modern AI Technologies — NLP, LLM, LangChain, LangGraph, Hugging Face এবং Vector Databases সম্পর্কে ধারণা।
- Practical AI Concepts — Text Analysis, Semantic Search, Speech Recognition এবং AI Workflow সম্পর্কে শেখা।
- Career-Focused Skills — AI Development ও LLM Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ Technologies সম্পর্কে জ্ঞান অর্জন।
- Structured Learning — Basic Concepts থেকে Advanced AI Topics পর্যন্ত ধারাবাহিক Learning Journey।
- ## Who Can Join This Course? | কাদের জন্য এই কোর্স?
- Students যারা Artificial Intelligence শিখতে চান।
- CSE ও Software Engineering Students।
- Python Developers যারা AI Development-এ যেতে চান।
- Web Developers যারা AI-powered Applications তৈরি করতে চান।
- Freelancers যারা AI-related Skills Develop করতে চান।
- AI এবং LLM Engineering-এ Career গড়তে আগ্রহী যে কেউ।
- Pathshalaa-এর এই কোর্সে Python থেকে শুরু করে NLP, LLMs, LangChain, LangGraph, Vector Databases ও AI Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো একসঙ্গে শিখতে পারবেন।## What You’ll Learn | এই কোর্সে কী শিখবেন
- এই কোর্সে আপনি **Artificial Intelligence (AI), Python Programming, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), LangChain, LangGraph এবং AI Engineering** সম্পর্কে Basic থেকে Advanced Level পর্যন্ত শিখবেন।
- কোর্সটি এমনভাবে সাজানো হয়েছে, যাতে আপনি AI-এর Fundamentals বোঝার পাশাপাশি Modern AI Tools এবং Frameworks ব্যবহার করে বাস্তব জীবনের AI Applications তৈরি করার দক্ষতা অর্জন করতে পারেন।
- ### 1. Artificial Intelligence (AI) Fundamentals
- AI কীভাবে কাজ করে এবং বর্তমান Technology Industry-তে AI কীভাবে ব্যবহার হচ্ছে, তা শিখবেন।
- - Introduction to Artificial Intelligence
- - AI Technology Stack সম্পর্কে ধারণা
- - AI-এর বিভিন্ন Career Opportunities
- - Future of Artificial Intelligence
- - AI Development-এর জন্য প্রয়োজনীয় Technologies
- ### 2. Python Programming
- AI Development-এর জন্য প্রয়োজনীয় Python Programming একদম Basic থেকে শিখবেন।
- - Python Installation ও Development Environment Setup
- - Python Variables, Data Types ও Syntax
- - Python Operators ও Conditional Statements
- - Functions, Sequences ও Iteration
- - Python দিয়ে Programming Logic তৈরি
- - AI Development-এর জন্য Python Fundamentals
- ### 3. Natural Language Processing (NLP)
- মানুষের Language কীভাবে AI বুঝতে ও Process করতে পারে, তা শিখবেন।
- - Text Preprocessing ও Text Cleaning
- - Parts of Speech Identification
- - Sentiment Analysis
- - Text Vectorization
- - Topic Modelling
- - Text Classification
- - Fake News Categorization
- - NLP-এর ভবিষ্যৎ ও Practical Applications
- ### 4. Large Language Models (LLMs)
- ChatGPT-এর মতো AI Language Models কীভাবে কাজ করে এবং বিভিন্ন AI Applications-এ ব্যবহার করা যায়, তা শিখবেন।
- - Introduction to Large Language Models
- - Transformer Architecture
- - Hugging Face Transformers
- - Pre-trained Language Models ব্যবহার
- - Question Answering Systems
- - Text Classification with LLMs
- - LLM-based AI Applications সম্পর্কে ধারণা
- ### 5. LangChain Framework
- LangChain ব্যবহার করে LLM-powered Applications তৈরি করার গুরুত্বপূর্ণ Concepts শিখবেন।
- - Introduction to LangChain
- - Models, Tokens এবং LLM Integration
- - LangChain-এর Core Components
- - AI Application Workflow
- - Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- - External Knowledge ব্যবহার করে AI Response তৈরি
- ### 6. LangGraph & AI Workflow
- LangGraph ব্যবহার করে Advanced AI Workflow এবং Stateful AI Applications তৈরির ধারণা পাবেন।
- - Introduction to LangGraph
- - LangGraph Environment Setup
- - Graph Components ও Workflow
- - Message Management
- - Thread-Level Persistence
- - Stateful AI Application Architecture
- ### 7. Vector Databases & Semantic Search
- AI Applications-এ Data কীভাবে Store, Search ও Retrieve করা হয়, তা শিখবেন।
- - Introduction to Vector Databases
- - Vector Database Fundamentals
- - Embeddings সম্পর্কে ধারণা
- - Semantic Search
- - AI-based Information Retrieval
- - Vector Databases-এর Practical Applications
- ### 8. Speech Recognition & Audio Processing
- Speech Recognition Technology কীভাবে কাজ করে এবং Audio Data কীভাবে Process করা হয়, তা শিখবেন।
- - Introduction to Speech Recognition
- - Sound ও Audio Fundamentals
- - Analog এবং Digital Audio Concepts
- - Audio Processing Techniques
- - Speech Recognition Technology
- - Transcription Systems
- - Speech-to-Text Workflow
- - Speech Recognition-এর Practical Applications
- ### 9. LLM Engineering
- LLM Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ Concepts এবং AI Application Development Workflow সম্পর্কে শিখবেন।
- - Introduction to LLM Engineering
- - AI Project Planning
- - Effective Prompt Crafting
- - LLM Application Development
- - AI-powered Solution Design
- - Real-world Problem Solving with LLMs
- ### 10. AI Ethics & Responsible AI
- Artificial Intelligence ব্যবহার ও Development-এর ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ Ethical Principles সম্পর্কে জানবেন।
- - Introduction to AI Ethics
- - Core Principles of Responsible AI
- - Ethical Data Collection
- - Responsible AI Development
- - AI Systems-এর Ethical Considerations
- ---
- ## Course Highlights | কোর্সের বিশেষত্ব
- - **Beginner to Advanced Learning** — Python Fundamentals থেকে Modern AI Engineering পর্যন্ত শেখার সুযোগ।
- - **Modern AI Technologies** — NLP, LLM, LangChain, LangGraph, Hugging Face এবং Vector Databases সম্পর্কে ধারণা।
- - **Practical AI Concepts** — Text Analysis, Semantic Search, Speech Recognition এবং AI Workflow সম্পর্কে শেখা।
- - **Career-Focused Skills** — AI Development ও LLM Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ Technologies সম্পর্কে জ্ঞান অর্জন।
- - **Structured Learning** — Basic Concepts থেকে Advanced AI Topics পর্যন্ত ধারাবাহিক Learning Journey।
- ## Who Can Join This Course? | কাদের জন্য এই কোর্স?
- এই কোর্সটি উপযোগী:
- - Students যারা Artificial Intelligence শিখতে চান।
- - CSE ও Software Engineering Students।
- - Python Developers যারা AI Development-এ যেতে চান।
- - Web Developers যারা AI-powered Applications তৈরি করতে চান।
- - Freelancers যারা AI-related Skills Develop করতে চান।
- - AI এবং LLM Engineering-এ Career গড়তে আগ্রহী যে কেউ।
- **Pathshalaa-এর এই কোর্সে Python থেকে শুরু করে NLP, LLMs, LangChain, LangGraph, Vector Databases ও AI Engineering-এর গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো একসঙ্গে শিখতে পারবেন।**
Course Content
Intro to AI Module Getting started
-
1-Resources
-
2-Resources
-
3-Resources
-
1-Building_an_AI_tool_in_5_minutes
00:00 -
2-What_does_the_course_cover
03:19 -
3-Natural_vs_Artificial_Intelligence
02:08 -
4-Brief_history_of_AI
04:45 -
5-Demystifying_AI_Data_science_Machine_learning_and_Deep_learning
02:29 -
6-Weak_vs_Strong_AI
02:45 -
7-Structured_vs_unstructured_data
01:48 -
8-How_we_collect_data
04:04 -
9-Labelled_and_unlabelled_data
02:07 -
10-Metadata_Data_that_describes_data
01:44
Intro to AI Module Key AI techniques
-
Machine_learning
06:18 -
Supervised_Unsupervised_and_Reinforcement_learning
05:37 -
Deep_learning
08:31
Intro to AI Module Important AI branches
-
Robotics
04:37 -
Computer_vision
00:00 -
Traditional_ML
01:19 -
Generative_AI
04:07
Intro to AI Module Understanding Generative AI
-
The_rise_of_Gen_AI_Introducing_ChatGPT
02:10 -
Early_approaches_to_Natural_Language_Processing_NLP
02:44 -
Recent_NLP_advancements
03:03 -
From_Language_Models_to_Large_Language_Models_LLMs
06:14 -
The_efficiency_of_LLM_training._Supervised_vs_Semi-supervised_learning
03:37 -
From_N-Grams_to_RNNs_to_Transformers_The_Evolution_of_NLP
05:25 -
Phases_in_building_LLMs
00:00 -
Prompt_engineering_vs_Fine-tuning_vs_RAG_Techniques_for_AI_optimization
04:27 -
The_importance_of_foundation_models
02:51 -
Buy_vs_Make_foundation_models_vs_private_models
02:37
Intro_to_AI_Module_Practical_challenges_in_Generative_AI
-
Inconsistency_and_hallucination
00:00 -
Budgeting_and_API_costs
03:00 -
Latency
01:27 -
Running_out_of_data
00:00
Intro_to_AI_Module_The_AI_tech_stack
-
Python_programming
02:08 -
Working_with_APIs
01:36 -
Vector_databases
03:12 -
The_importance_of_open_source
06:14 -
Hugging_Face
01:48 -
LangChain
02:56 -
AI_evaluation_tools
03:09
Intro_to_AI_Module_AI_job_positions
-
AI_strategist
05:11 -
AI_developer
04:29 -
AI_engineer
03:55
Intro_to_AI_Module_Looking_ahead
-
AI_ethics
05:42 -
Future_of_AI
04:42
Python_Module_Why_Python
-
Programming_Explained_in_a_Few_Minutes
00:00 -
Why_Python
04:34
Python_Module_Setting_Up_the_Environment
-
Jupyter_-_Introduction
03:30 -
Jupyter_-_Installing_Anaconda
00:00 -
Jupyter_-_Introduction_to_Using_Jupyter
00:00 -
Jupyter_-_Working_with_Notebook_Files
00:00 -
Jupyter_-_Using_Shortcuts
00:00 -
Jupyter_-_Handling_Error_Messages
00:00 -
Jupyter_-_Restarting_the_Kernel
00:00
Python_Module_Python_Variables_and_Data_Types
-
Python_Variables
03:39 -
Python_Coding_Exercises
07:58 -
Types_of_Data_-_Numbers_and_Boolean_Values
03:07 -
Types_of_Data_-_Strings
05:43 -
Anaconda_AI_-_Introduction
02:28 -
Using_the_Anaconda_Assistant_Strings
04:09
Python_Module_Basic_Python_Syntax
-
Basic_Python_Syntax_-_Arithmetic_Operators
03:25 -
Basic_Python_Syntax_-_The_Double_Equality_Sign
01:34 -
Basic_Python_Syntax_-_Reassign_Values
01:09 -
Basic_Python_Syntax_-_Add_Comments
00:50 -
Basic_Python_Syntax_-_Line_Continuation
01:19 -
Basic_Python_Syntax_-_Indexing_Elements
01:19 -
Basic_Python_Syntax_-_Indentation
01:45
Python_Module_More_on_Operators
-
Operators_-_Comparison_Operators
02:11 -
Operators_-_Logical_and_Identity_Operators
00:00
Python_Module_Conditional_Statements
-
Conditional_Statements_-_The_IF_Statement
03:03 -
Conditional_Statements_-_The_ELSE_Statement
02:46 -
Conditional_Statements_-_The_ELIF_Statement
05:36 -
Conditional_Statements_-_A_Note_on_Boolean_Values
02:15
Python_Module_Functions
-
Functions_-_Defining_a_Function_in_Python
02:03 -
Functions_-_Creating_a_Function_with_a_Parameter
03:51 -
Functions_-_Another_Way_to_Define_a_Function
02:37 -
Functions_-_Using_a_Function_in_Another_Function
01:50 -
Functions_-_Combining_Conditional_Statements_and_Functions
03:08 -
Functions_-_Creating_Functions_Containing_a_Few_Arguments
01:17 -
Functions_-_Notable_Built-in_Functions_in_Python
03:58
Python_Module_Sequences
-
Sequences_-_Lists
00:00 -
Sequences_-_Using_Methods
00:00 -
Sequences_-_List_Slicing
04:33 -
Sequences_-_Tuples
03:12 -
Sequences_-_Dictionaries
04:06
Python_Module_Iteration
-
Iteration_-_For_Loops
00:00 -
Iteration_-_While_Loops_and_Incrementing
02:27 -
Iteration_-_Creatie_Lists_with_the_range_Function
03:51 -
Iteraion_-_Use_Conditional_Statements_and_Loops_Together
03:13 -
Iteration_-_Conditional_Statements_Functions_and_Loops
02:28 -
Using_the_Anaconda_Assistant_Several_Python_Tools
05:58 -
Iteration_-_Iterating_over_Dictionaries
03:09 -
Using_the_Anaconda_Assistant_Dictionaries
02:23
Python_Module_A_Few_Important_Python_Concepts_and_Terms
-
Introduction_to_Object_Oriented_Programming_OOP
05:02 -
Modules_Packages_and_the_Python_Standard_Library
04:26 -
Importing_Modules
03:26 -
Python_List_Comprehensions
08:34 -
Python_Anonymous_Functions_Lambda_Functions
07:03 -
What_is_Software_Documentation
03:59 -
The_Python_Documentation
06:26
NLP_Module_Introduction
-
-NLP_in_everyday_life
00:00 -
Supervised_vs_unsupervised_NLP
01:47 -
Supervised_vs_unsupervised_NLP
01:47
NLP_Module_Text_Preprocessing
-
The_importance_of_data_preparation
01:46 -
Setting_up_the_environment
06:11 -
Lowercasing_text
03:19 -
Removing_stop_words
04:33 -
Regular_expressions_regex
10:21 -
Tokenization
03:15 -
Stemming
03:50 -
Lemmatization
02:47 -
N-grams
06:29 -
Practical_task_Text_preprocessing
14:23
NLP_Module_Identifying_Parts_of_Speech_and_Named_Entities
-
Text_tagging
01:25 -
Parts_of_Speech_POS_tagging
06:43 -
Named_Entity_Recognition_NER
08:04 -
Practical_task_POS_and_NER
16:21
NLP_Module_Sentiment_Analysis
-
What_is_sentiment_analysis
02:00 -
Rule-based_sentiment_analysis
05:26 -
Pre-trained_transformer_models
05:42 -
Practical_Task_Sentiment_analysis
11:39
NLP_Module_Vectorizing_Text
-
Numerical_representation_of_text
01:34 -
-Bag_of_Words_model
04:46 -
130-TF-IDF
03:10
NLP_Module_Topic_Modelling
-
What_is_topic_modelling
00:00 -
When_to_use_topic_modelling
01:34 -
Latent_Dirichlet_Allocation_LDA
02:20 -
LDA_in_Python
08:13 -
Latent_Semantic_Analysis_LSA
01:40 -
LSA_in_Python
01:22 -
Determining_the_number_of_topics
06:10
NLP_Module_Building_Your_Own_Text_Classifier
-
Building_a_custom_text_classifier
00:00 -
Logistic_regression
09:51 -
Naive_Bayes
02:31 -
Linear_support_vector_machine
03:28