তাই গুগল সম্প্রতি জেনারেটিভ এআই কোর্সে বিনামূল্যের ইন্ট্রোর একটি তালিকা বাদ দিয়েছে এবং সবচেয়ে বড় প্রশ্ন হল - তারা কি প্রচারের যোগ্য? আমি যে জন্য এখানে আছি অনুমান. Google এর Introduction to Generative AI লার্নিং পাথ শেষ করার পর ( ), এখানে আমার দুটি সেন্ট রয়েছে। এটি এখানে দেখুন সুচিপত্র কোর্স ব্রেকডাউন নির্ধারিত শ্রোতা শিক্ষার লক্ষ্য কন্টেন্ট গবেষণা সারাংশ/চিটশীট চূড়ান্ত রায় (এটা কি মূল্যবান?) অতিরিক্ত সম্পদ Google এর জেনারেটিভ এআই লার্নিং পাথ কোর্স ব্রেকডাউন নির্ধারিত শ্রোতা Google-এর কোর্সগুলি বিষয়ের পূর্বে প্রযুক্তিগত জ্ঞান ছাড়াই শিক্ষার্থীদের জন্য সরবরাহ করা হয়, বা তাদের ব্যাখ্যা করা হয়েছে, পথটি বিক্রয়, এইচআর, বিপণন এবং অপারেশনের মতো ভূমিকা সহ অ-প্রযুক্তিগত, প্রযুক্তি-সংলগ্ন দর্শকদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সেই নোটে, এর মানে হল যে কোর্সটি গভীরভাবে প্রদান করে না তবে জেনারেটিভ এআই-এর মৌলিক ধারণাগুলির একটি দুর্দান্ত ভূমিকা দেয়। ব্লগে কীভাবে করতে হবে তা শিক্ষার লক্ষ্য ধারণাটি হল "কিন্তু আসলে জেনারেটিভ এআই কি?" প্রশ্নের সঠিক উত্তর দেওয়া। কোর্সের জোর দেওয়া হয় জেনারেটিভ এআই, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং এআই-এর নীতিশাস্ত্রের ওপর। কোর্সের মাধ্যমে, আপনি এবং দায়িত্বশীল AI অনুশীলনগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে Google এর ভূমিকা সম্পর্কেও শিখতে পারবেন, যার মধ্যে কেস স্টাডি, লেকচার-স্টাইল ভিডিও এবং কুইজের মিশ্রণ রয়েছে৷ Google দ্বারা প্রদত্ত AI পরিষেবাগুলি কন্টেন্ট গবেষণা তাহলে আসুন শেখার পথে উপাদানটি বোঝা যাক: জেনারেটিভ এআই এর ভূমিকা - কোর্স বৃহৎ ভাষার মডেলের পরিচিতি - কোর্স দায়িত্বশীল এআই-এর ভূমিকা জেনারেটিভ এআই ফান্ডামেন্টালস - দক্ষতা ব্যাজ সহ কোর্স দায়িত্বশীল AI: Google ক্লাউড - কোর্সের সাথে AI নীতিগুলি প্রয়োগ করা এটি বুঝুন, জেনারেটিভ এআই ফান্ডামেন্টাল কোর্সটি মূলত প্রথম তিনটি কোর্সের একটি সংকলন (Intro to Gen AI, Intro to LLM, এবং Intro to Responsible AI), কিন্তু একটি কুইজ যোগ করার সাথে। এবং এখানে চুক্তি হল - আপনি যদি স্কিল ব্যাজ কোর্সের আগে কোর্সগুলি সম্পূর্ণ করতেন, তাহলে আপনাকে সেগুলি পুনরায় করার প্রয়োজন হবে না৷ কেন শেখার পথটি সেভাবে ফরম্যাট করা হয়েছে সে সম্পর্কে আমার অনুমান হল জেনারেটিভ এআই ফান্ডামেন্টাল স্কিল ব্যাজ চেষ্টা করার সময় 'পরবর্তী' ক্লিক করার পরিবর্তে আপনি আসলে কোর্সের উপকরণগুলি দিয়ে যাবেন তা নিশ্চিত করা। কোর্সগুলি থেকে বিষয়বস্তু বাছাই করে, এখানে কিছু চিটশিট রয়েছে যা আমি তৈরি করেছি: সারাংশ + চিটশীট জেনারেটিভ এআই "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি?" দিয়ে শুরু করে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র যা জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে এবং সেগুলি থেকে শিখতে মানুষের জ্ঞানকে অনুকরণ করে৷ এআই-এর মধ্যে, মেশিন লার্নিংয়ের সাবফিল্ড রয়েছে যা বিভিন্ন জটিল কাজ সম্পাদন করতে পারে এমন অভিযোজনযোগ্য মডেল তৈরি করতে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। ML-এর মধ্যে, তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা, শক্তিবৃদ্ধি শেখার এবং গভীর শিক্ষা সহ বিভিন্ন ধরনের বিদ্যমান। ডিপ লার্নিং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, তাদের আরও জটিল প্যাটার্ন তৈরি করার অনুমতি দেয় যার ফলে এর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তার লক্ষ্য অর্জনের জন্য তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা, অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা ব্যবহার করে। ডিপ লার্নিং মডেলের দুটি প্রকার রয়েছে, যথা বৈষম্যমূলক এবং জেনারেটিভ। জেনারেটিভ এআই হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি যা পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং সিন্থেটিক ডেটা সহ বিভিন্ন ধরণের সামগ্রী তৈরি করতে পারে। সংক্ষেপে, GenAI হল এক ধরনের AI যা বিদ্যমান সামগ্রী থেকে যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে নতুন সামগ্রী তৈরি করে। এটি প্রশিক্ষণ নামক একটি শেখার প্রক্রিয়া ব্যবহার করে যার ফলে একটি পরিসংখ্যান মডেল তৈরি হয়, ফলস্বরূপ, প্রম্পট দেওয়া হলে প্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া কী হতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়। বড় ভাষার মডেল বৃহৎ ভাষার মডেল দুটি কারণের কারণে বড় বলে বিবেচিত হয় - প্রচুর সংখ্যক প্যারামিটার সহ একটি বড় প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে। প্রায়শই হাইপারপ্যারামিটার বলা হয়, প্যারামিটারগুলি মূলত স্মৃতি এবং জ্ঞান যা মেশিন শিখেছে এবং সমস্যা সমাধানের জন্য মডেলের দক্ষতা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এলএলএমগুলিও সাধারণ উদ্দেশ্য কারণ তারা মানুষের ভাষা ব্যবহার করে সাধারণ সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে। দুটি ধরণের এলএলএম রয়েছে, যথা প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং সূক্ষ্ম-টিউনড যেখানে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি "সবকিছু" করতে পারে তবে তাদের ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতা রয়েছে যেখানে সূক্ষ্ম-টিউনড মডেলগুলি একটি নির্দিষ্ট স্থানের সাথে মানানসই হয় বা একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের লক্ষ্যে থাকে। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে ফাইন-টিউনিং ব্যয়বহুল হতে থাকে, এইভাবে আরও কার্যকর পদ্ধতি বিদ্যমান যেমন প্যারামিটার-দক্ষ টিউনিং পদ্ধতি (PETM) যেমন প্রম্পট টিউনিং। প্রম্পটগুলি বোঝার জন্য, এগুলি মূলত ইনপুট যা একটি নির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়া জানাতে একটি এলএলএমকে দেওয়া হয়। প্রম্পট ডিজাইন এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মধ্যে স্বাভাবিক ভুল ধারণা। এটিকে ভেঙে ফেলার জন্য, প্রম্পট ডিজাইনটি সেই নির্দিষ্ট কাজের জন্য তৈরি করা হয়েছে যা সিস্টেমটিকে সম্পাদন করতে বলা হচ্ছে যেখানে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ডোমেন-নির্দিষ্ট জ্ঞান ব্যবহার করে, একটি পছন্দসই আউটপুটের উদাহরণ প্রদান করে এবং কীওয়ার্ড ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই নির্দিষ্ট সিস্টেমের জন্য কার্যকর বলে পরিচিত। Google দ্বারা AI/ML পরিষেবা ভার্টেক্স এআই ফাউন্ডেশন মডেলের জন্য একটি মডেল বাগান অফার করে। ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন যেখানে ব্যবহারকারী গ্রাহক সন্তুষ্টির পূর্বাভাস দিতে একটি মডেল ব্যবহার করতে চান, তারা শ্রেণীবিভাগ টাস্ক টাইপ সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস টাস্ক মডেল ব্যবহার করতে অপ্ট-ইন করতে পারেন। MakerSuite-এর সাথে PaLM API একীভূত করা জেনারেটিভ ডেভেলপমেন্ট সাইকেলকে সহজ করে। MakerSuite-এ বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর ডেটাতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণ টুল, ব্যবহারকারীদের তাদের মডেলগুলিকে উৎপাদনে স্থাপন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য একটি মডেল স্থাপনার সরঞ্জাম এবং উত্পাদনে মডেলের কার্যকারিতা নিরীক্ষণ করার জন্য একটি মডেল পর্যবেক্ষণ টুলের মতো সংস্থানগুলির একটি গুচ্ছ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ GenAI স্টুডিও ব্যবহারকারীদের দ্রুত GenAI মডেলগুলিকে অন্বেষণ করতে এবং কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয় যেমন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের একটি লাইব্রেরি, সূক্ষ্ম-টিউনিং মডেলের জন্য সরঞ্জাম, মডেলগুলিকে উৎপাদনে স্থাপনের জন্য সরঞ্জাম এবং আরও সমর্থনের জন্য একটি কমিউনিটি ফোরাম। GenAI অ্যাপ বিল্ডার ব্যবহারকারীদের একটি ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস, অ্যাপ সামগ্রী সম্পাদনা করার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল সম্পাদক, একটি অন্তর্নির্মিত অনুসন্ধান ইঞ্জিন এবং একটি কথোপকথনমূলক এআই ইঞ্জিন প্রদান করে। হল একটি কথোপকথনমূলক এআই টুল যা মূলত ChatGPT-এর মতো একটি LLM। বার্ড গুগলের বিনামূল্যের এআই কোর্সগুলি - সেগুলি কি মূল্যবান? হ্যাঁ, সহজ শর্তে, তারা। আপনি যদি আমাকে চিনতেন, আপনি জানতেন যে আমি সবসময় দাঁড়াই। নতুন শেখার সুযোগের সদ্ব্যবহার করে যাইহোক, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে কোর্সটি নিখুঁত নয়। নির্দিষ্ট বিষয়গুলির মধ্যে কিছু ওভারল্যাপ থাকতে পারে এবং এটি শুধুমাত্র AI শিল্পে Google এর অবদানের উপর ফোকাস করে। অতিরিক্তভাবে, কুইজগুলি যথেষ্ট চ্যালেঞ্জিং নাও হতে পারে, বিশেষ করে প্রতিটি মডিউলে সাধারণত প্রতি কুইজে মাত্র 3-5টি প্রশ্ন থাকে। যাইহোক, এটি বিবেচনা করা মূল্যবান যে কোর্সটি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে এবং আপনাকে সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম এবং আপনার জীবনবৃত্তান্তে আপনার অর্জনগুলি প্রদর্শন করতে দেয়৷ উপরন্তু, কোর্সটি সংক্ষিপ্ত এবং সহজবোধ্য, তাই এটি আপনার বেশি সময় ব্যয় করবে না। আমার কাছ থেকে নাও, আমি একদিনেরও কম সময়ে পথ শেষ করতে পেরেছি 👀 গুগল কোর্সের বাইরে কীভাবে আপনার জেনারেটিভ এআই লার্নিং জার্নি চালিয়ে যাবেন আমি মনে করতে চাই যে আমাদের শেখার যাত্রা কখনই শুধুমাত্র একটি উত্সের উপর নির্ভর করা উচিত নয়, এখানে আরও কিছু কোর্স রয়েছে যা আপনি একবার দেখে নিতে পারেন: DeepLearning.AI দ্বারা বড় ভাষার মডেল সহ জেনারেটিভ এআই মাইক্রোসফ্ট দ্বারা জেনারেটিভ এআই এর ভূমিকা AWS দ্বারা AWS প্রযুক্তিগত গভীর ডাইভ সিরিজে জেনারেটিভ এআই ফাউন্ডেশন আপনি কি ভেক্টর কথা বলেন? ডেটাস্ট্যাক্স দ্বারা এলএলএম এবং জেনারেটিভ এআই-এর ভাষা বোঝা PaLM API এর সাথে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) ব্যবহার করার জন্য একটি শিক্ষানবিস গাইড অন্যান্য: আলিঙ্গন মুখ টেনসরফ্লো ল্যাংচেইন
