Nabid In Motion

যদি আপনি এটি না দেখে থাকেন, তবে আপনি একটি বিশাল সোনার খনি হাতছাড়া করছেন। :D

Hussein Nasser এর Backend Engineering প্লেলিস্টটি (যেটিতে ৩৬টি ভিডিও রয়েছে) সিস্টেম ডিজাইন, নেটওয়ার্কিং এবং কোর ব্যাকএন্ড আর্কিটেকচারের ওপর একটি আক্ষরিক অর্থেই মাস্টারক্লাস। আপনি যদি শুধু বেসিক কোডিং শেখার বাইরে গিয়ে ইন্টারনেট আসলে আন্ডার দ্য হুড কীভাবে কাজ করে যেমন OSI মডেল, TCP বনাম UDP, HTTP প্রোটোকল থেকে শুরু করে ডাটাবেজ ইনডেক্সিং, ACID ট্রানজ্যাকশন এবং লোড ব্যালেন্সিং তা নিখুঁতভাবে বুঝতে চান, তবে এই প্লেলিস্টটি আপনার জন্য অপরিহার্য।

তিনি যেভাবে বাস্তব জীবনের উদাহরণের সাহায্যে অত্যন্ত জটিল ইঞ্জিনিয়ারিং কনসেপ্টগুলো খুব সহজে ভেঙে বুঝিয়ে দেন, তা যেকোনো ডেভেলপার, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার বা কম্পিউটার সাইন্সের শিক্ষার্থীর স্কিল বহুগুণ বাড়িয়ে দেবে।

আপনি কি বর্তমানে সিস্টেম ডিজাইন বা ব্যাকএন্ড আর্কিটেকচার নিয়ে পড়াশোনা করছেন? কোন টপিকটি আপনার কাছে সবচেয়ে বেশি কঠিন মনে হয়, কমেন্টে জানান!

Comment BACKEND for more valuable resources!

এআই কি আপনার লার্নিং প্রসেস ধ্বংস করছে?

গত পোস্টে আলোচনা করেছিলাম কীভাবে এআই এর যুগে কোডিং শেখার পদ্ধতি বদলে গেছে। কিন্তু বর্তমান সময়ের সবচেয়ে বড় উদ্বেগের বিষয় হলো, অনেক নতুন লার্নার কোডিংয়ের শুরুতেই এআই এর ওপর পুরোপুরি অন্ধের মতো নির্ভর করছেন। ফলস্বরূপ, তারা মারাত্মকভাবে ক্ষতিগ্রস্ত হচ্ছেন।

এআই আসার আগের সোনালী দিনগুলোতে আমাদের প্রোগ্রামিং শেখার জার্নিটা এত সহজ ছিল না। তখন আমাদের ভরসা ছিল অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন, Stack Overflow, গিটহাব ডিসকাশন এবং টেকনিক্যাল ব্লগ। কোনো কোডে এরর বা বাগ আসলে সরাসরি কোনো জাদুকরী সমাধান পেতাম না। আমাদের নিজে নিজে এরর মেসেজ পড়তে হতো, ডকুমেন্টেশনের পাতা উল্টে সিনট্যাক্স খুঁজতে হতো এবং স্ট্যাক ওভারফ্লোতে অন্য ডেভেলপারদের করা একই সমস্যার আলোচনা খুঁজে বের করে তা সমাধান করতে হতো।

এই যে নিজে নিজে ব্রাউজ করে তথ্য খোঁজা, ঘণ্টার পর ঘণ্টা ভুল বা ত্রুটি নিয়ে মাথা ঘামানো এবং বারবার স্ট্রাগল করা, এটাই ছিল আসল লার্নিং প্রসেস। যত বেশি ভুল হতো এবং যত বেশি ঘাটাঘাটি করতে হতো, ব্রেইন তত গভীরভাবে লজিক বা সমস্যা সমাধানের কৌশলগুলো মনে রাখত। শর্টকাটে এআই দিয়ে কোড কপি পেস্ট করা শুরু করলে এই স্ট্রাগল করার সুযোগটাই নষ্ট হয়ে যায়, ফলস্বরূপ ডকুমেন্টেশন পড়ার ধৈর্য হারিয়ে যায় এবং মাথার ভেতর কোডিংয়ের মৌলিক ভিত্তিটাই দুর্বল থেকে যায়।

তাই নতুনদের জন্য আমার পরামর্শ হলো, কোডিং শেখার প্রাথমিক পর্যায়ে এআই এর ওপর নির্ভরতা কমিয়ে দিন। ব্রাউজ করুন, নিজে নিজে এরর সলভ করুন এবং ইচ্ছাকৃতভাবে ভুল করে শিখুন। যত বেশি স্ট্রাগল করবেন, প্রোগ্রামিং লজিক আপনার কাছে ততো পরিষ্কার হবে।

একবার নিজ দায়িত্বে অন্তত যেকোনো একটি প্রোগ্রামিং ভাষা (যেমন বেসিক ডেটা স্ট্রাকচার, লজিক, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং এবং ডিবাগিংয়ের মূল নিয়মগুলো সহ) পুরোপুরি আয়ত্ত করতে পারলে, এরপর আপনার দৈনন্দিন কাজের গতি বাড়াতে এবং প্রডাক্টিভিটি বহুগুণ বাড়িয়ে নিতে এআই ব্যবহার করতে পারেন। তখন এআই আপনার মেধা গিলে খাবে না বরং আপনার সবচেয়ে বড় সহকারী হিসেবে কাজ করবে এবং আপনার কাজের গতিকে বহুগুণ বাড়িয়ে দেবে।

যাঁরা আমার এই চিন্তাভাবনা বা অভিজ্ঞতার সাথে একমত পোষণ করেন এবং চান যে নতুন লার্নাররা তাদের শেখার প্রক্রিয়াটি নিয়ে একবার নতুন করে ভাবুক, তারা পোস্টটি শেয়ার করতে পারেন। আসুন, আমরা একে অপরকে সঠিক পথে এগিয়ে যেতে সাহায্য করি।

অনেকেই আমার কাছে পাইথন শেখার ভালো কোনো গাইড বা কোর্সের কথা জানতে চান। তাদের জন্য আমি অত্যন্ত জোরালোভাবে এটি রিকমেন্ড করছি।
জার্মানির Mercedes Benz এর সাবেক ডেটা ইঞ্জিনিয়ার Baraa এর এই ১৩ ঘণ্টার পাইথন আল্টিমেট কোর্সটি আমার কাছে দারুণ লেগেছে! ১৭ বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার এই মানুষের কন্টেন্ট থেকে পাইথন শেখার জার্নিটা সত্যিই অসাধারণ।
পাইথনের বেসিক থেকে শুরু করে রিয়েল-ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত নিখুঁতভাবে শিখতে চাইলে ডেটা অ্যানালিস্ট, ডেটা সায়েন্টিস্ট বা এআই ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য এটি একটি কমপ্লিট গাইড।
১৩ ঘণ্টার এই বিশাল পাইথন কোর্সটি থেকে সর্বাধিক সুফল পেতে এবং কার্যকরভাবে শেখার জন্য কিছু কৌশল অনুসরণ করতে পারেন।
প্রথমত, ভিডিও শুধু প্যাসিভলি না দেখে সঙ্গে সঙ্গে নিজের কোডিং এনভায়রনমেন্টে নিজে হাতে টাইপ করুন।
দ্বিতীয়ত, পুরো ১৩ ঘণ্টা একবারে শেষ করার চেষ্টা না করে প্রতিদিন নির্দিষ্ট সময় বা মডিউল অনুযায়ী ভাগ করে নিন।
তৃতীয়ত, পড়ার সময় লজিকগুলো নিজের ভাষায় নোট করে রাখুন যাতে পরবর্তীতে দ্রুত রিভিশন দিতে পারেন।
চতুর্থত, ভিডিওতে যা শেখানো হচ্ছে তার বাইরে নিজে নিজে ছোটখাটো লজিক বা সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করুন।
সবশেষে, শেখা কনসেপ্টগুলো দিয়ে ছোটখাটো রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রজেক্ট বা স্ক্রিপ্ট বানিয়ে ফেলুন। এই ধারাবাহিক অভ্যাস আপনার পাইথন লার্নিংকে দীর্ঘস্থায়ী এবং শক্তিশালী করবে।
Comment ROADMAP for more resources!
একা একা না শিখে শেয়ার করে সবাইকে শিখার সুযোগ দিয়ে দিন!

এআই যুগে প্রোগ্রামিং শেখার সঠিক কৌশল
এআই এর এই যুগে কোডিং শেখার পুরো পদ্ধতিটাই বদলে গেছে। আগে যেখানে শুধু সিনট্যাক্স বা কোডের গঠন মুখস্থ করতে হতো, এখন সেই কাজ এআই নিমিষেই করে দিতে পারে। তাই বর্তমান সময়ে সফল হতে হলে কোড মুখস্থ করার চেয়ে সমস্যার মূল কারণ বা লজিক বোঝার ক্ষমতা অর্জন করা সবচেয়ে বেশি জরুরি।

শেখার শুরুতে কোনো ভাষার সিনট্যাক্স মনে রাখার পেছনে অতিরিক্ত সময় নষ্ট করবেন না। তার পরিবর্তে লুপ, কন্ডিশন এবং ডেটা স্ট্রাকচারের মতো মৌলিক বিষয়গুলোর ভিত্তি মজবুত করুন। কোড কীভাবে কাজ করছে এবং এর পেছনের লজিক কী, তা পরিষ্কার বুঝতে পারলে যেকোনো প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ আয়ত্ত করা অনেক সহজ হয়ে যায়।

এআই টুলগুলোকে কখনোই অন্ধভাবে কোড কপি-পেস্ট করার মাধ্যম হিসেবে ব্যবহার করবেন না। বরং এআইকে আপনার সহকারী বা মেন্টর হিসেবে ব্যবহার করুন। কোনো কোড লেখার পর এআইকে প্রশ্ন করুন যে কেন এই নির্দিষ্ট পদ্ধতি ব্যবহার করা হলো এবং এর বিকল্প অন্য কোনো ভালো উপায় আছে কি না। এই ধরনের প্রশ্ন করার অভ্যাস আপনার গভীর জ্ঞান অর্জন নিশ্চিত করবে।

সবশেষে, কেবল তাত্ত্বিক পড়াশোনা বা ভিডিও দেখে সময় না কাটিয়ে সরাসরি ছোটখাটো প্রজেক্ট তৈরি করা শুরু করুন। প্রজেক্ট বানাতে গিয়ে যেসব সমস্যার মুখোমুখি হবেন, সেগুলোর সমাধান এআই এর সাহায্যে ধাপে ধাপে বের করুন। কোডের ভুল ধরতে পারা বা ডিবাগ করার দক্ষতাই বর্তমান যুগে আপনাকে একজন দক্ষ ডেভেলপার হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করবে।

আপনি কি কোনো নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে আপনার এই জার্নি শুরু করার কথা ভাবছেন?

যারা হারিয়ে গেছো বা দিশেহারা, এআই এর এই প্রতিভাধর মানুষটির কাছ থেকে তোমাদের দেখা ও শেখা উচিত।

Andrej Karpathy হলেন OpenAI এর অন্যতম সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং টেসলার এআই বিভাগের সাবেক প্রধান। তিনি কেবল একজন শীর্ষস্থানীয় এআই গবেষকই নন বরং জটিল ও কঠিন টেকনিক্যাল বিষয়গুলোকে সবচেয়ে সহজ ভাষায় বুঝিয়ে দেওয়ার এক জাদুকর।

যখনই পেছনে ফিরে তাকাই, দেখি আমার এই পথচলার আসল স্পার্কটা ঠিক এখান থেকেই শুরু হয়েছিল। Andrej Karpathy এর নিউরাল নেটওয়ার্ক, ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল আর স্ক্র্যাচ থেকে জিপিটি বানানোর লেকচারগুলো আমার পুরো দৃষ্টিভঙ্গি বদলে দিয়েছিল। এত সহজ করে এত গভীর জিনিস বোঝানো শুধু ওঁর পক্ষেই সম্ভব।

এই শেখানোর পদ্ধতিটাই আমার Nabid in Motion গড়ার পেছনের মূল অনুপ্রেরণা। এটা আমাকে একটা কথাই শিখিয়েছে, কোডের চেয়ে কনসেপ্টের পেছনে ছোটো। যখন মূল ধারণাটা পুরোপুরি পরিষ্কার হয়ে যায়, তখন কোড এমনিতেই পানির মতো সহজ হয়ে যায়।

আপনি যদি টেক লাইনে নিজের পথ খুঁজে পেতে গিয়ে দিশেহারা হয়ে পড়েন, তবে এই লেকচারগুলোতে ডুব দিন। সব ধোঁয়াশা নিমিষেই দূর হয়ে যাবে।

কমেন্ট থেকে লিংকটি নিয়ে নিবেন!

I built a Study Hub for people who actually want to study ML and AI systems!

What is different:

• Free curriculum. No paid gate on the hub.

• Progress in your browser only. No cloud sync.

• Tracks filter the view. They do not wipe your
work.

• Finish-by and Pace help you plan. Backup saves your real progress file.

• Study chat pulls from the lessons. It is not a generative chatbot.

Open it! Take the tour if the UI is new!

Feel free to like and share so that it reaches the right people!

Repost

মেশিন লার্নিং বা এআই নিয়ে যারা সিরিয়াসলি শিখতে চান, তাদের জন্য একটা গোল্ডমাইন শেয়ার করছি।
স্ট্যানফোর্ডের Andrew Ng স্যারের CS229 মেশিন লার্নিং সিরিজটা হচ্ছে এই ফিল্ডের বাইবেল। যারা জিরো থেকে অ্যাডভান্স লেভেলের কনসেপ্টগুলো একদম ক্লিয়ার করতে চান তাদের জন্য এই ভিডিওগুলোর কোনো বিকল্প নেই। আমি নিজে এই সিরিজটা দেখে অনেক কিছু শিখেছি এবং আমার এআই জার্নিতে এটি খুব বড় ভূমিকা রেখেছে।
কিন্তু শুধু থিওরি শিখলে তো আর প্রোডাকশন গ্রেড সিস্টেম বানানো যায় না। তাই এই সিরিজের পাশাপাশি আমি আমার নিজের একটা প্লেলিস্ট তৈরি করেছি যেটা মূলত "Concept Over Code" এর ওপর ভিত্তি করে। এখানে আমি কোনো স্লাইড বা বোরিং কোড ছাড়াই, আড্ডার ছলে আপনাদের দেখাবো কীভাবে রিয়েল লাইফ প্রোডাকশন এআই সিস্টেম ডিজাইন করতে হয়।
আপনি যদি মেশিন লার্নিংয়ের বেসিকের পাশাপাশি সিস্টেম আর্কিটেকচার এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে মাস্টার হতে চান তাহলে নিচের কমেন্ট বক্সে 'LEARN' লিখে কমেন্ট করুন, আমি মেসেঞ্জারে আপনাদের জন্য স্ট্যানফোর্ড কোর্স এবং আমার পার্সোনাল এআই ইঞ্জিনিয়ারিং মাস্টারক্লাসের কমপ্লিট রোডম্যাপ পাঠিয়ে দিচ্ছি।
একটা কথা না বললেই নয়, নলেজ শেয়ারিংয়ের মাধ্যমেই একটা Healthy লার্নিং কমিউনিটি গড়ে ওঠে। আমরা সবাই যদি একে অপরকে শিখতে সাহায্য করি তবেই আমরা নতুন প্রজন্মের এআই ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে নিজেদের তৈরি করতে পারবো।
তাই পোস্টটি ভালো লাগলে লাইক দিন এবং আপনার পরিচিত যারা টেক বা এআই নিয়ে কাজ করতে আগ্রহী, তাদের সাথে শেয়ার অথবা ট্যাগ করুন। আমাদের লক্ষ্য একটাই, একে অপরকে শেখাবো, শিখবো এবং নলেজ শেয়ারিংয়ের মাধ্যমে নিজেদের স্কিলকে নেক্সট লেভেলে নিয়ে যাবো।
আসুন, সবাই মিলে আমাদের এআই এমএল লার্নিং কমিউনিটিকে আবার নতুন করে গড়ে তুলি!
Let's get started and কমেন্ট বক্সে 'LEARN' লিখে কমেন্ট করুন to get the resources!

এআই কি সত্যিই চাকরি কেড়ে নেবে, নাকি পুরো বিষয়টাই একশ্রেণির কোম্পানির ভয় দেখানোর কৌশল?

গুগল ব্রেইনের প্রতিষ্ঠাতা ও এআই গুরু Andrew Ng এই সাক্ষাৎকারে এআই নিয়ে প্রচলিত বেশ কিছু ভুল ধারণা ভেঙে দিয়েছেন:

- ভয়ের ব্যবসা: কিছু বড় কোম্পানি নিজেদের একচ্ছত্র আধিপত্য ধরে রাখতে এবং ছোট প্রতিযোগীদের থামাতে বাজারে এআই ভীতি ছড়াচ্ছে।

- চাকরি হারানোর মিথ: এআই হয়তো কাজের ৩০-৪০% অংশ সহজ বা অটোমেট করবে, যার ফলে মানুষের মূল দক্ষতা ও কাজের (বাকি ৬০%) মূল্যায়ন আরও বাড়বে।

- বিশ্ববিদ্যালয়গুলো পিছিয়ে: বিশ্ববিদ্যালয়ের সিলেবাস বর্তমান এআই প্রযুক্তির চেয়ে অন্তত ২ বছর পিছিয়ে। তাই ক্যারিয়ারে এগিয়ে থাকতে শুধু এআই ব্যবহার নয়, এআই দিয়ে প্রজেক্ট বিল্ড করা শিখতে হবে।

- শেখার ক্ষেত্রে এআই এর ভুল ব্যবহার: কাজের সুবিধার জন্য এআই চমৎকার কিন্তু পড়াশোনায় শর্টকাটে উত্তর পেতে এআই ব্যবহার করলে মানুষের দীর্ঘমেয়াদি শেখার ক্ষমতা ও চিন্তাশক্তি কমে যায়।

এআই যুগের ভবিষ্যৎ, ক্যারিয়ার ও লার্নিং নিয়ে Andrew Ng এর চমৎকার ইনসাইটগুলো জানতে পুরো ভিডিওটি দেখতে পারেন!