আরও জানার জন্য এই রিসোর্সগুলো দেখুন
Last updated
Last updated
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং জেনারেটিভ এআই বিষয়ে আরও গভীর জ্ঞান অর্জনের জন্য, এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ রিসোর্স তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এতে অডিও, ভিডিও, অনলাইন কোর্স, বই এবং অন্যান্য রিসোর্স অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
১. পডকাস্ট: "The AI Alignment Podcast" কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিকতা, সীমাবদ্ধতা, এবং ভবিষ্যৎ উন্নয়ন নিয়ে আলোচনা। লিঙ্ক: AI Alignment Podcast
২. পডকাস্ট: "Lex Fridman Podcast" জেনারেটিভ এআই, ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং নিয়ে গভীর আলোচনা। লিঙ্ক: Lex Fridman Podcast
১. YouTube: "DeepLearning.AI" চ্যানেল ডিপ লার্নিং এবং জেনারেটিভ এআই নিয়ে বিশদ ভিডিও সিরিজ। লিঙ্ক: DeepLearning.AI
২. YouTube: "Computerphile" চ্যানেল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের তত্ত্ব সহজভাবে ব্যাখ্যা। লিঙ্ক: Computerphile
৩. TED Talks on AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব এবং ভবিষ্যৎ নিয়ে অনুপ্রেরণামূলক আলোচনা। লিঙ্ক: TED AI Talks
১. Coursera: "Deep Learning Specialization" by Andrew Ng ডিপ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কে বিশ্বমানের কোর্স। লিঙ্ক: Coursera Deep Learning
২. Udemy: "Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization" GAN সম্পর্কে বিশদ কোর্স। লিঙ্ক: Udemy GANs
৩. edX: "Artificial Intelligence: Principles and Techniques" AI-এর তত্ত্ব এবং ব্যবহারিক কৌশল শেখার জন্য উপযোগী। লিঙ্ক: edX AI Course
১. "The Ultimate Modern Guide to Artificial Intelligence" by Enamul Haque কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মৌলিক ধারণা থেকে শুরু করে এর ব্যবহারিক প্রয়োগ এবং ভবিষ্যৎ নিয়ে আলোচনা। লিঙ্ক: The Ultimate Modern Guide to Artificial Intelligence
২. "AI Horizons: Shaping a Better Future Through Responsible Innovation and Human Collaboration" by Enamul Haque কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়ন এবং নৈতিক ব্যবহার নিয়ে বিস্তারিত দিকনির্দেশনা। লিঙ্ক: AI Horizons
৩. "A Beginner's Guide to the Large Language Model" by Enamul Haque বড় ভাষার মডেলের (LLMs) ভিত্তি, কাজের পদ্ধতি এবং ব্যবহারিক দিক নিয়ে লেখা একটি সহজবোধ্য গাইড। লিঙ্ক: A Beginner's Guide to the Large Language Model
৪. "Deep Learning with Python" by François Chollet ডিপ লার্নিং এবং কেরাস ফ্রেমওয়ার্ক নিয়ে প্র্যাকটিক্যাল গাইড।
৫. "AI Superpowers" by Kai-Fu Lee কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ এবং বৈশ্বিক প্রভাব।
৬. আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স - এনামুল হক (বাংলা) আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (হার্ডকভার)
১. GitHub Repositories
TensorFlow Official Repository: ডিপ লার্নিং মডেল তৈরির সরঞ্জাম।
Hugging Face Transformers: জেনারেটিভ এআই-এর জন্য অত্যন্ত জনপ্রিয় লাইব্রেরি। লিঙ্ক: Hugging Face
২. আর্টিকেল এবং জার্নাল
"Nature AI Special Edition": AI গবেষণার সাম্প্রতিক অগ্রগতি।
"Towards Data Science": জেনারেটিভ এআই এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে ব্লগ। লিঙ্ক: Towards Data Science
৩. AI Communities and Forums
Kaggle: মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতা এবং ডেটাসেট।
Reddit AI Community: নতুন গবেষণা এবং প্রশ্নোত্তরের জন্য সক্রিয় ফোরাম। লিঙ্ক: Reddit AI
