ব্যাচ শুরু
রবিবার ২৮ সেপ্টেম্বর
২৮ সেপ্টেম্বর
লাইভ ক্লাস
রাত ৯:০০- ১০:৩০ (রবি,মঙ্গল)
সাপোর্ট ক্লাস
শনিবার, সোমবার, বুধবার রাত ৮টা থেকে ৯টা
ভর্তি চলছে
৩য় ব্যাচে
AI ইঞ্জিনিয়ারিং এর হালহকিকতঃ কী, কীভাবে, ক্যারিয়ার কেমন?
১৮ সেপ্টেম্বর
রাত ৯:০০টা
কারিকুলাম
২০ মডিউল
৩৬ লাইভ ক্লাস
এনভায়রনমেন্ট সেটাপ | মেশিন লার্নিং এর শুরু (Module 0-3)
ক্লাস নিবেনঃ

Tahmid Rahman
সপ্তাহ
০
শুরুর আগে শুরু
59 recorded video
ব্যাচের কার্যক্রম - মেইন লাইভ ক্লাস শুরুর আগেই যারা ইনরোল করেছেন, তারা কি বসে থাকবেন ? না! এই মডিউলে ব্যাসিক বেশ কিছু ভিডিও দেওয়া আছে। শুরু হয়ে যাক তবে শেখার জার্নি!
সপ্তাহ
২
Machine Learning Pipeline

2 live class

1 Quiz
Objective: Understand the Full ML Pipeline and Get ready to deep dive into the world of ML
Live Class 1: Master Pandas, Numpy , Vector and its Importance in ML
Live Class 2: Machine Learning Pipeline , Best Practices | Underfit , Overfit , Bais , Variance
সপ্তাহ
১
Intro to Machine Learning

2 live class

1 Quiz
Objective: Understand the full course and get a breif knowledge about ML
Live Class 1: AI Engineer Full Roadmap | Intro to ML
Live Class 2: Types of Machine Learning | Intro to EDA
সপ্তাহ
৩
Development Tools and Best Practices

2 live class

1 Quiz
Objective: Introduce Git, Jupyter, Colab, and environment setup.
Live Class 1: What is Git and why use it | Basic Git commands: init, add, commit | Understanding version control | What is GitHub and how it works | Creating and managing repositories on GitHub | Cloning and pushing code | Branching and merging basics | Typical project folder structure | Best practices for organizing codebase
Live Class 2: What is Jupyter Notebook | Running and managing code cells | Introduction to Google Colab | Uploading and sharing notebooks | Writing clean and readable code | Using comments and proper indentation | Writing Markdown in notebooks | Formatting text, lists, and code blocks with Markdown | Creating headings and notes for better understanding
কনসেপ্ট ধরে ধরে শিখবেন মেশিন লার্নিং এর ব্যাসিক ট্যু এডভান্সড (Module 4-6)
ক্লাস নিবেনঃ

Tahmid Rahman
সপ্তাহ
৪
Regression Models and Evaluation

2 live class

1 Quiz
Live Class 1: Introduction to linear regression | Fitting a line to data using least squares | Understanding slope and intercept | What is overfitting in regression | Introduction to regularization | Ridge regression and L2 penalty | Lasso regression and L1 penalty | Comparing ridge and lasso | When to use ridge vs lasso
Live Class 2: Introduction to model evaluation | What is Mean Absolute Error (MAE) | Interpreting MAE in regression models | What is Root Mean Squared Error (RMSE) | Difference between MAE and RMSE | What is R-squared (R²) | Interpreting R² as model accuracy | Choosing the right metric for evaluation
Project: House Price Predictor
সপ্তাহ
৬
Unsupervised Learning and Dimensionality Reduction

2 live class

1 Quiz
Live Class 1: Introduction to K-Means clustering | How K-Means groups similar data points | Choosing number of clusters | What is the Elbow Method | Using Elbow Method to find optimal K | Introduction to PCA (Principal Component Analysis) | Reducing dimensionality with PCA | Interpreting principal components | PCA vs clustering: when to use what
Live Class 2: Hierarchical Clustering & DBSCAN
Project: Clustering Assignment: Iris Dataset
সপ্তাহ
৫
Classification Models and Evaluation

2 live class

1 Quiz
Live Class 1: Introduction to logistic regression | Understanding sigmoid function and probabilities | Binary classification with logistic regression | Introduction to K-Nearest Neighbors (KNN) | How KNN makes predictions based on distance | Choosing the right value of K | Introduction to decision trees | Splitting criteria: Gini and Entropy | Overfitting and pruning in decision trees | Comparing logistic, KNN, and decision trees
Live Class 2: What is a confusion matrix | Understanding TP, FP, TN, FN | Calculating precision and recall | What is F1 score and why it matters | Balancing precision and recall | Introduction to ROC curve | Interpreting ROC-AUC score | Choosing metrics based on problem type
Project: Titanic Dataset
ডীপ লার্নিং, কম্পিউটার ভিশন (Module 7-8)
ক্লাস নিবেনঃ

Sazzad Hossain
সপ্তাহ
৭
Introduction to Deep Learning

2 live class

1 Quiz
Live Class 1: Introduction to neural networks | Structure of a neural network: neurons, layers, activation functions | Forward propagation process | Calculating outputs in a neural network | What is backpropagation | Adjusting weights during backpropagation | Gradient descent and learning rate | Role of loss function in training | Training a neural network through epochs
Live Class 2: Deep Neural Networks, Vanishing/Exploding Gradients, and Batch Normalization (with TensorFlow)
Project: MNIST Digit Classifier
সপ্তাহ
৮
Computer Vision with CNNs

2 live class

1 Quiz
Live Class 1: Introduction to Convolutional Neural Networks (CNN) | What is computer vision? Use cases in industry | Basics of CNNs: convolution, pooling, flatten, FC | CNN architecture overview: input, convolution, pooling, fully connected layers | What is a convolution layer and its purpose | Applying filters to input images | Understanding kernel size and stride | Max pooling and average pooling layers | Reducing spatial dimensions with pooling | Role of convolution and pooling in feature extraction
Live Class 2: Introduction to image classification | Overview of CNN for image classification | Using Keras for building CNN models | Loading and preprocessing image data | Defining the CNN architecture in Keras | Adding convolution, activation, and pooling layers | Flattening and adding fully connected layers | Compiling the model with optimizer, loss, and metrics | Training the model with image data | Evaluating model performance on test data | Image preprocessing techniques: resizing, normalization | Data augmentation for Image Data
Project: Dog vs Cat Image Classifier
কোর্সটি আপনারই জন্য
ইন্সট্রাক্টর
Tahmid Rahman
AI Engineer at Brain Station 23

.png)


.png)
Sazzad Hossain
Machine Learning Engineer | Researcher | Computer Vision | NLP





Md Mobashir Hasan
Co-Founder | AI & Project Manager at Systalo | CS & Research Lead AT Team Apex | Chief Technology Officer at QBitLab



 (2).png)
Nazib Riasat
Teaching Assistant at Ostad

.png)
যেসব ট্যুলস ও টেকনোলোজি শিখবেন

Python

Pandas

NumPys

Matplotlib
scikit-learn
TensorFlow
Keras
PyTorch
Jupyter Notebook
Google Colab
Git

GitHub

FastAPI
Docker
MLflow
.png)
SpaCy

OpenAI

LangChain
.png)
Postman
Swagger (OpenAPI)
কী কী থাকতে হবে

ল্যাপটপ/ডেস্কটপ (৮ জিবি র্যাম)

ভালো ইন্টারনেট কানেকশন

লেগে থাকার মানসিকতা
কোর্সে আপনি পাচ্ছেন

৫ মাসের স্টাডিপ্ল্যান

৩৬ টি লাইভ ক্লাস

১৩ টি ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ড প্রজেক্ট

প্রোগ্রেস ট্র্যাকিং

সপ্তাহে ৩ দিন সাপোর্ট ক্লাস

কমিউনিটি সাপোর্ট

লাইফটাইম এক্সেস

ইন্টারভিউ হ্যান্ডবুক

সার্টিফিকেট
বেসিক ঝালাই করুন এখান থেকে
এই কোর্সের প্রিরিকুইজিট হলো পাইথন। তাই পাইথনের উপর এই ভিডিওগুলো দেখে নিলে আপনার প্রিপারেশন হবে সলিড।

যেসকল রিয়েল লাইফ প্রোজেক্ট করানো হবে
কোর্সটি আপনারই জন্য
ফিডব্যাক
আমাদের লার্নারদের কাছে শুনুন
প্রায়ই জিজ্ঞেস করা প্রশ্ন
1. আমি কি ভিডিওগুলো ডাউনলোড করতে পারবো?
হ্যা, ওস্তাদের অ্যাপে আপনি ভিডিও ডাউনলোড করে রাখতে পারবেন।2. আমি কি মোবাইল দিয়ে জয়েন করতে পারবো?
মোবাইল দিয়ে লাইভ ক্লাসে জয়েন করতে পারবেন কিন্তু প্র্যাকটিস করতে পারবেন না3. আমার কি ভিডিওগুলোর লাইফটাইম এক্সেস থাকবে?
জ্বি, ভিডিও এবং রিসোর্সের লাইফ টাইম এক্সেস পাচ্ছেন।4. লাইভ ক্লাস কোথায় হবে ?
লাইভ ক্লাসে আপনি একটি সিঙ্গেল ক্লিকে জয়েন করে ফেলতে পারবেন ওস্তাদ প্ল্যাটফর্ম থেকেই।5. এসেসমেন্ট কিভাবে হবে?
প্রতি সপ্তাহে থাকবে একটি করে কুইজ এবং এক্সাম উইকে থাকবে এসাইনমেন্ট এবং কুইজ।6. ওস্তাদ প্রো ব্যাচে কাদেরকে নেয়া হবে?
৭০% বা তার বেশি মার্ক নিয়ে যারা কোর্স কমপ্লিট করবেন তাদেরকে নিয়ে করা হবে প্রো ব্যাচ।7. দেশের বাইরে থেকে কিভাবে পেমেন্ট করবো?
ওস্তাদের ইন্টারন্যাশনাল পেমেন্ট গেটওয়ের (Stripe) মাধ্যমে আপনি ক্রেডিট কিংবা ডেবিট কার্ড দিয়ে পে করতে পারবেন।8. লাইভ ক্লাসের রেকর্ডিং থাকবে?
জ্বী, পাবেন লাইভ ক্লাস রেকর্ডিং এর লাইফ টাইম এক্সেস।9. প্র্যাকটিস করতে গিয়ে সমস্যায় পড়লে সাপোর্ট পাবো কোথায়?
যেকোনো সমস্যায় দুইবেলা সাপোর্ট ক্লাসে স্ক্রিন শেয়ার করে সাপোর্ট নিবেন দক্ষ সাবজেক্ট ম্যাটার এক্সপার্টদের থেকে।
কিভাবে পেমেন্ট করবো?
1. পেমেন্ট মেথড কি কি?
আপনি সরাসরি ওস্তাদের পেমেন্ট গেইটওয়ের মাধ্যমে Bkash, Nagad, Rocket, Visa, Mastercard, Debit and Credit কার্ড দিয়ে পেমেন্ট করতে পারবেন।2. আমি কি যেকোনো ডিভাইস দিয়ে পেমেন্ট করতে পারবো?
জ্বী, আপনি ফোন, পিসি কিংবা ল্যাপটপ যেকোনো ডিভাইস দিয়ে পেমেন্ট করতে পারবেন।3. পেমেন্ট প্রসেস কি?
পেমেন্ট করার জন্য প্রথমে ব্যাচে ভর্তি হোন বাটনে ক্লিক করুন। এরপর পেমেন্ট পেইজ থেকে পেমেন্ট মেথড সিলেক্ট করে পেমেন্ট করুন বাটনে ক্লিক করুন এবং পেমেন্ট সম্পন্ন করুন।4. ডিসকাউন্ট কিভাবে পাবো?
আপনি ব্যাচে ভর্তি হওয়ার আগে এভেইলেবল প্রোমো কোড বসিয়ে এক্সপেক্টেড ডিসকাউন্ট পেতে পারেন।5. পেমেন্ট কনফার্মেশন কিভাবে পাবো?
পেমেন্ট প্রসেস শেষ হলে আপনার কাছে একটি মেসেজ আসবে এবং আপনার ড্যাশবোর্ডে আপনার জয়েন করা ব্যাচটি দেখাবে। আপনার স্টাডি প্লান অনুযায়ী কোর্স শুরু করে দিতে পারবেন।6. আমার লেনদেনের হিসাব থাকবে কি?
আপনার ড্যাশবোর্ডে আপনি প্রোফাইল থেকে ট্রাঞ্জেকশন ট্যাবে ক্লিক করে লেনদেন দেখতে পারবেন।
ক্যারিয়ার কাউন্সিলরের সাথে কথা বলুন