টেকসিঁড়ি টিউটোরিয়াল: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ও মেশিন লার্নিং (ML) এখন প্রযুক্তি বিশ্বের সবচেয়ে দ্রুত-বর্ধনশীল ক্ষেত্রগুলোর একটি। ২০২৬ সালের মধ্যে এসব খাতে দক্ষ জনবল তৈরির লক্ষ্যে এস. কে শাহিন ফারদিন নিজ উদ্যোগে তৈরি করেছেন একটি পূর্ণাঙ্গ “AI/ML ইঞ্জিনিয়ার রোডম্যাপ”। ফ্রি রিসোর্স-নির্ভর এই গাইডটি আগ্রহীদের জন্য ধাপে ধাপে শেখার পথ দেখিয়েছে।
রোডম্যাপের সারসংক্ষে: গাইডটি মোট ৫টি ধাপে বিভক্ত
কম্পিউটার সায়েন্সের ভিত্তি (Core CS)
ডেটা হ্যান্ডলিং দক্ষতা (Data Handling Skills)
প্রয়োজনীয় গণিত (Math Foundations)
মূল মেশিন লার্নিং (Core ML)
উন্নত মেশিন লার্নিং (Advanced ML)
প্রথম ধাপ: মূল কম্পিউটার সায়েন্স (Core CS)
এই ধাপে মূলত Python, Data Structure & Algorithm (DSA), Git, API এবং Cloud Platforms শেখার ওপর গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে।
Python: ৩–৪ সপ্তাহ
AI/ML শেখার জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত ভাষা। এখানে শেখার বিষয়গুলোর মধ্যে রয়েছে
ভ্যারিয়েবল, লুপ, ফাংশন, ক্লাস ও মডিউল।
রিসোর্স: programming-25.mooc.fi
DSA: ৬–৯ সপ্তাহ
কার্যকর কোড লেখা ও ইন্টারভিউ প্রস্তুতির জন্য অপরিহার্য।
চর্চা: LeetCode-এ ১০০–১৫০ সমস্যা সমাধান
রিসোর্স: YouTube – Data Structures and Algorithms for Beginners
Git, API ও Cloud:
Git শেখা দলগত কাজের জন্য জরুরি, API শেখা ডেটা সংযোগের জন্য, আর Cloud (AWS, GCP) শেখা প্রজেক্ট ডিপ্লয়মেন্টের জন্য অপরিহার্য। Mini Project Suggestion: “Weather Info App” — OpenWeatherMap API ব্যবহার করে তৈরি ও AWS-এ ডিপ্লয়।
দ্বিতীয় ধাপ: ডেটা ব্যবস্থাপনা দক্ষতা
ডেটা বিশ্লেষণ ও প্রস্তুতির জন্য প্রয়োজনীয় প্রধান টুলগুলো হলো:
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY
Pandas ও NumPy: ডেটা ক্লিনিং ও ম্যাথ অপারেশনের জন্য
Matplotlib ও Seaborn: ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য
Mini Project: একটি পাবলিক dataset বিশ্লেষণ করে গ্রাফ ও রিপোর্ট তৈরি।
তৃতীয় ধাপ: প্রয়োজনীয় গণিত
AI/ML বোঝার জন্য গণিত অপরিহার্য। এখানে শেখার বিষয়:
Statistics ও Probability, Linear Algebra, Calculus
রিসোর্স: Khan Academy ও Mathematics for Machine Learning (mml-book.github.io)
চতুর্থ ধাপ: মূল মেশিন লার্নিং (Core ML)
এখানে মূল অ্যালগরিদম ও মডেল ট্রেনিং শেখানো হয়েছে, যেমন —
Linear/Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, K-Means, PCA, Gradient Descent, Cross Validation ইত্যাদি।
রিসোর্স:
YouTube: Machine Learning Basics for Beginners
Project Idea: Kaggle ডেটাসেট নিয়ে বাস্তব সমস্যার সমাধান তৈরি ও ফলাফল বিশ্লেষণ।
পঞ্চম ধাপ: মেশিন লার্নিং (Advanced Topics)
যারা আরও গভীরে যেতে চান, তাদের জন্য বিষয়গুলো হলো:
Deep Learning (CNN, RNN, Transformer), Optimization (Regularization, Hyperparameter tuning), Deployment (Scaling, API Integration)
রিসোর্স: Google ML Advanced Courses
করণীয় ভুলগুলো এড়িয়ে চলুন
অ্যালগরিদম মুখস্থ না করে বুঝে শেখা, Tutorial Hell-এ না পড়ে বাস্তব প্রজেক্ট করা, সহপাঠীদের সঙ্গে কোড করা ও ফিডব্যাক নেওয়।
হাই-পেইং চাকরির জন্য টিপস
AI/ML ক্ষেত্রে রিক্রুটাররা যেসব দক্ষতা খোঁজেন:
বাস্তব প্রজেক্ট ও শক্তিশালী পোর্টফোলিও, DSA ও Problem Solving দক্ষতা, আপডেটেড GitHub প্রোফাইল।
উপসংহার:
বিশ্বব্যাপী AI ও মেশিন লার্নিং পেশাজীবীদের চাহিদা দ্রুত বাড়ছে। তাই এখন থেকেই পরিকল্পিতভাবে শেখা শুরু করলে ২০২৬ সালের মধ্যেই একজন দক্ষ AI/ML ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে নিজেকে তৈরি করা সম্ভব।
বিস্তারিত জানতে ভিজিট করুনঃ https://www.facebook.com/photo/?fbid=681485818338783&set=gm.3577140772429062&idorvanity=1178005669009263
