এ আই অটোমেশন স্পেশালিস্ট কোর্স আউটলাইন । ৬ মাস মেয়াদ

সপ্তাহ ১: AI ও LLM-এর জগত (The Core Concepts)

এই সপ্তাহে শিক্ষার্থীরা জানবে AI আসলে কীভাবে কাজ করে, যেন তারা শুধু টুল ব্যবহারকারী না হয়ে এর পেছনের লজিকটা বোঝে।

• ক্লাস ১: AI, Machine Learning এবং Deep Learning-এর বেসিক পার্থক্য। জেনারেটিভ AI কেন আলাদা?
• ক্লাস ২: LLM (Large Language Models) কী? টোকেনাইজেশন (Tokens) কীভাবে কাজ করে এবং মডেল প্যারামিটার (Temperature, Top-P) কীভাবে উত্তরের ধরণ বদলে দেয়।
• ক্লাস ৩: বিভিন্ন AI মডেল পরিচিতি (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro) এবং কোন কাজের জন্য কোনটি সেরা।

সপ্তাহ ২: প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং মাস্টারক্লাস (The Art of Talking to AI)

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সপ্তাহ। এখানে শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে নিখুঁতভাবে AI-কে দিয়ে কাজ করিয়ে নেওয়া যায়।

• ক্লাস ৪: প্রম্পটের গঠনতন্ত্র (Role, Context, Task, Constraint)। ‘জিরো-শট’ বনাম ‘ফিউ-শট’ (Few-shot) প্রম্পটিং।
• ক্লাস ৫: অ্যাডভান্সড ফ্রেমওয়ার্ক: চেইন অফ থট (Chain of Thought) এবং ট্রি অফ থটস (Tree of Thoughts) এর মাধ্যমে জটিল সমস্যার সমাধান।
• ক্লাস ৬: কন্টেন্ট রাইটিং, কোডিং এবং ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য স্পেশালাইজড প্রম্পট লাইব্রেরি তৈরি।

সপ্তাহ ৩: ভিজ্যুয়াল ও মাল্টিমোডাল AI (Image & Video Generation)

এই সপ্তাহে টেক্সটের বাইরে সৃজনশীল কাজগুলোতে AI-এর ব্যবহার শেখানো হবে।

• ক্লাস ৭: ইমেজ জেনারেশন মাস্টারক্লাস: Midjourney এবং DALL-E 3। প্রম্পটের মাধ্যমে শৈল্পিক ছবি তৈরি এবং ইনপেইন্টিং।
• ক্লাস ৮: ভিডিও ও অডিও AI: Runway Gen-2, Sora (যদি সহজলভ্য হয়) বা HeyGen ব্যবহার করে ভিডিও তৈরি এবং AI ভয়েসওভার (ElevenLabs)।
• ক্লাস ৯: মাল্টিমোডাল ফিচার: ছবি এবং ডকুমেন্ট ইনপুট দিয়ে ডাটা এক্সট্রাকশন এবং অ্যানালাইসিস।

সপ্তাহ ৪: ইথিকস, সিকিউরিটি এবং অটোমেশন আইডিয়া

প্রথম মাসের শেষ সপ্তাহে শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে পেশাদারভাবে এবং নিরাপদ উপায়ে AI ব্যবহার করতে হয়।

• ক্লাস ১০: AI হ্যালুসিনেশন (Hallucination) কী এবং কীভাবে ভুল তথ্য শনাক্ত করতে হয়। এআই-এর সীমাবদ্ধতা বোঝা।
• ক্লাস ১১: ডেটা প্রাইভেসি এবং সিকিউরিটি: কোম্পানির গোপন তথ্য AI-তে ইনপুট দেওয়ার ঝুঁকি এবং নিরাপদ ব্যবহারের গাইডলাইন।
• ক্লাস ১২: অটোমেশন স্কোপ আইডেন্টিফিকেশন: আপনার বা আপনার ক্লায়েন্টের দৈনন্দিন কাজের কোথায় কোথায় AI অটোমেশন সম্ভব, তার একটি লিস্ট তৈরি করা (Practical Strategy)।

প্রথম মাসের শেষে লার্নিং আউটকাম:

• শিক্ষার্থী যেকোনো জটিল কাজের জন্য হাই-লেভেল প্রম্পট লিখতে পারবে।
• AI মডেলের সেটিংস নিজের প্রয়োজন অনুযায়ী টিউন করতে পারবে।
• টেক্সট, ইমেজ এবং ভিডিও তৈরিতে দক্ষ হবে।
• অটোমেশন প্রজেক্ট শুরু করার জন্য প্রয়োজনীয় থিওরিটিক্যাল জ্ঞান অর্জন করবে।

সপ্তাহ ১: অটোমেশনের হাতেখড়ি (Introduction to Make.com)

এই সপ্তাহে শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে কোডিং ছাড়াই ভিন্ন ভিন্ন সফটওয়্যারকে একে অপরের সাথে কথা বলানো যায়।

• ক্লাস ১৩: নো-কোড অটোমেশনের ধারণা এবং কেন Make.com (সাবেক Integromat) শিখবো? অ্যাকাউন্ট সেটআপ এবং ড্যাশবোর্ড পরিচিতি।
• ক্লাস ১৪: সিনারিও (Scenario) কী? মডিউল (Modules), ট্রিগার (Trigger) এবং অ্যাকশন (Action)-এর মধ্যে সম্পর্ক।
• ক্লাস ১৫: প্রথম অটোমেশন প্রজেক্ট: গুগল ফর্মের ডাটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গুগল শিট এবং জিমেইলে পাঠানো।

সপ্তাহ ২: ডাটা আদান-প্রদান ও কানেক্টিভিটি (HTTP & Webhooks)

এই সপ্তাহে শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে রিয়েল-টাইম ডাটা নিয়ে কাজ করতে হয় এবং এপিআই (API)-এর বেসিক ধারণা।

• ক্লাস ১৬: ওয়েবহুক (Webhooks) মাস্টারক্লাস: এক অ্যাপ থেকে অন্য অ্যাপে তাৎক্ষণিকভাবে ডাটা পাঠানোর জাদু।
• ক্লাস ১৭: JSON কী? ডাটা পার্সিং (Data Parsing) এবং ম্যাপার (Mapping) ব্যবহার করে নিখুঁতভাবে তথ্য সাজানো।
• ক্লাস ১৮: HTTP রিকোয়েস্ট মডিউল: যেসব অ্যাপের সরাসরি কানেক্টর নেই, তাদের সাথে API-এর মাধ্যমে সংযোগ স্থাপন।

সপ্তাহ ৩: জটিল লজিক ও ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট (Logic & Data Store)

অটোমেশন যখন সাধারণ থাকে না, তখন লজিক ব্যবহার করে কীভাবে বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন সিস্টেম তৈরি করতে হয় তা এখানে শেখানো হবে।

• ক্লাস ১৯: ফিল্টার (Filters): কন্ডিশনাল অটোমেশন—যখন শুধু নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ হবে তখনই কাজ করবে।
• ক্লাস ২০: রাউটার (Router): একটি সিগন্যাল থেকে অনেকগুলো পথে ডাটা পাঠানো এবং প্যারালাল প্রসেসিং।
• ক্লাস ২১: ডাটা স্টোর (Data Store): মেক-এর নিজস্ব ডাটাবেস ব্যবহার করে তথ্য জমা রাখা এবং প্রয়োজনে তা খুঁজে বের করা।

সপ্তাহ ৪: রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রজেক্ট (Capstone Project: Month 2)

এই সপ্তাহে অর্জিত সব জ্ঞান ব্যবহার করে একটি পূর্ণাঙ্গ প্রজেক্ট তৈরি করা হবে।

• ক্লাস ২২: প্রজেক্ট প্ল্যানিং: “অটোমেটেড ইনভয়েস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম”। ইমেইল থেকে ইনভয়েস খুঁজে বের করা এবং ডাটা এক্সট্রাকশন লজিক।
• ক্লাস ২৩: সিস্টেম বিল্ডিং: ইমেইল -> AI (ডাটা রিড করার জন্য) -> গুগল শিট (হিসাব রাখার জন্য) -> স্ল্যাক/হোয়াটসঅ্যাপ (নোটিফিকেশন)।
• ক্লাস ২৪: এরর হ্যান্ডলিং (Error Handling): অটোমেশন ফেল করলে কী হবে? সিস্টেমকে কীভাবে ‘ব্রেক’ হওয়া থেকে রক্ষা করতে হয় এবং মেইনটেন্যান্স।

দ্বিতীয় মাসের শেষে লার্নিং আউটকাম:

• শিক্ষার্থী যেকোনো অ্যাপের মধ্যে অটোমেশন সিনারিও তৈরি করতে পারবে।
• জটিল লজিক এবং ফিল্টার ব্যবহার করে মাল্টি-স্টেপ ওয়ার্কফ্লো সাজাতে পারবে।
• API এবং Webhooks-এর মাধ্যমে আনকমন অ্যাপগুলোকেও কানেক্ট করতে পারবে।
• ব্যবসায়িক হিসাব-নিকাশ বা ইনভয়েস ম্যানেজমেন্টের মতো বড় কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করে ফেলতে পারবে।

সপ্তাহ ১: পাইথন ফাউন্ডেশন (Python Fundamentals)

এই সপ্তাহে কোনো জটিল সফটওয়্যার নয়, বরং কোডিংয়ের মাধ্যমে লজিক তৈরি করা শিখবে।

• ক্লাস ২৫: পাইথন সেটআপ এবং ভেরিয়েবল: কেন অটোমেশনের জন্য পাইথন সেরা? এনভায়রনমেন্ট সেটআপ (VS Code/Colab) এবং ডাটা টাইপ।
• ক্লাস ২৬: কন্ট্রোল ফ্লো (Loops & Conditionals): ‘If-Else’ লজিক এবং ‘For/While’ লুপ ব্যবহার করে ডাটা প্রসেসিং।
• ক্লাস ২৭: ফাংশন ও মডিউল: বারবার ব্যবহারযোগ্য কোড লেখা এবং পাইথন লাইব্রেরি ইমপোর্ট করার নিয়ম।

সপ্তাহ ২: এআই-এর সাথে কথা বলা (Working with AI APIs)

এআই মডেলগুলোকে কীভাবে পাইথন কোডের মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করতে হয়, তা এই সপ্তাহের মূল বিষয়।

• ক্লাস ২৮: API পরিচিতি এবং OpenAI SDK: আপনার পাইথন কোডকে কীভাবে ChatGPT-এর সাথে কানেক্ট করবেন? এপিআই কি (API Key) ম্যানেজমেন্ট।
• ক্লাস ২৯: অ্যাডভান্সড চ্যাট কমপ্লিশন: OpenAI এবং Anthropic (Claude) এপিআই ব্যবহার করে কাস্টম চ্যাটবট ইঞ্জিন তৈরি।
• ক্লাস ৩০: টোকেন ম্যানেজমেন্ট ও কস্ট অপ্টিমাইজেশন: কোডের মাধ্যমে কীভাবে খরচ কমানো যায় এবং বড় টেক্সট হ্যান্ডেল করা যায়।

সপ্তাহ ৩: ডাটা সায়েন্স ফর অটোমেশন (Data Manipulation with Pandas)

অটোমেশনের জন্য ডাটা ক্লিন করা এবং সাজানো অপরিহার্য। এখানে পাণ্ডাস (Pandas) হবে শিক্ষার্থীদের প্রধান হাতিয়ার।

• ক্লাস ৩১: পাণ্ডাস ইন্ট্রোডাকশন: এক্সেল বা সিএসভি (CSV) ফাইল পাইথনে লোড করা এবং ডাটা ফ্রেমের ধারণা।
• ক্লাস ৩২: ডাটা ক্লিনিং ও ফিল্টারিং: হাজার হাজার ডাটা থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য খুঁজে বের করা এবং ডুপ্লিকেট রিমুভ করা।
• ক্লাস ৩৩: অটোমেটেড রিপোর্টিং: পাইথন ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডাটা সামারি তৈরি এবং এক্সেল রিপোর্ট জেনারেট করা।

সপ্তাহ ৪: ওয়েব স্ক্র্যাপিং ও ব্রাউজার অটোমেশন (Web Automation)

ইন্টারনেট থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডাটা সংগ্রহ এবং ব্রাউজারে মানুষের মতো কাজ করা শিখবে এই সপ্তাহে।

• ক্লাস ৩৪: বিউটিফুল স্যুপ (BeautifulSoup): স্ট্যাটিক ওয়েবসাইট থেকে ডাটা (যেমন: পণ্যের দাম বা খবরের শিরোনাম) স্ক্র্যাপ করা।
• ক্লাস ৩৫: সেলেনিয়াম/প্লে-রাইট (Selenium/Playwright): ব্রাউজার অটোমেশন—স্বয়ংক্রিয়ভাবে লগইন করা, বাটনে ক্লিক করা এবং ফর্ম ফিলাপ করা।
• ক্লাস ৩৬: ইন্টিগ্রেটেড প্রজেক্ট: “একটি ই-কমার্স সাইট থেকে ডাটা স্ক্র্যাপ করে তা এআই দিয়ে সামারি করে গুগল শিটে সেভ করা।”

তৃতীয় মাসের শেষে লার্নিং আউটকাম:

• শিক্ষার্থী পাইথন দিয়ে ছোটখাটো অটোমেশন স্ক্রিপ্ট লিখতে পারবে।
• OpenAI বা অন্য যেকোনো এআই এপিআই-কে নিজের সফটওয়্যারে ইন্টিগ্রেট করতে পারবে।
• বড় ডাটাবেস বা এক্সেল ফাইল নিয়ে দ্রুত কাজ করতে পারবে।
• ইন্টারনেট থেকে যেকোনো প্রয়োজনীয় তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগ্রহ (Scraping) করতে পারবে।

সপ্তাহ ১: নিজস্ব মেমরি তৈরি (The World of RAG & Vectors)

AI-কে বাইরের জগত থেকে তথ্য এনে নিজের জ্ঞানের সাথে মিশিয়ে উত্তর দেওয়া শেখানো হবে এই সপ্তাহে।

• ক্লাস ৩৭: RAG (Retrieval-Augmented Generation) কী? কেন শুধু চ্যাটজিপিটি দিয়ে কোম্পানির সব কাজ হয় না এবং RAG-এর প্রয়োজনীয়তা।
• ক্লাস ৩৮: ভেক্টর এমবেডিং (Embeddings): লেখাকে কীভাবে সংখ্যায় রূপান্তর করে AI মনে রাখে? এবং ভেক্টর ডাটাবেস (Pinecone/ChromaDB) সেটআপ।
• ক্লাস ৩৯: সিমিলারিটি সার্চ (Similarity Search): হাজার হাজার পৃষ্ঠার মধ্যে থেকে সঠিক তথ্যটি সেকেন্ডে খুঁজে বের করার টেকনিক।

সপ্তাহ ২: ড্র্যাগ-অ্যান্ড-ড্রপ AI চেইন (LangChain & FlowiseAI)

কোডিং ছাড়াই কীভাবে জটিল AI লজিক বা চেইন তৈরি করা যায়, তা এই সপ্তাহে দেখানো হবে।

• ক্লাস ৪০: ল্যাংচেইন (LangChain) পরিচিতি: মডেল, প্রম্পট এবং আউটপুট পার্সারকে একসাথে শিকল বা চেইনে বাঁধার কৌশল।
• ক্লাস ৪১: ফ্লো-ওয়াইজ (FlowiseAI) মাস্টারক্লাস: ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ব্যবহার করে ড্র্যাগ-অ্যান্ড-ড্রপ পদ্ধতিতে AI ওয়ার্কফ্লো তৈরি।
• ক্লাস ৪২: কাস্টম চ্যাটবট ইন্টিগ্রেশন: নিজের ডাটার ওপর ভিত্তি করে তৈরি চ্যাটবটকে ওয়েবসাইট বা হোয়াটসঅ্যাপে যুক্ত করা।

সপ্তাহ ৩: স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্ট (AI Agents Framework)

এজেন্ট মানে হলো এমন AI, যাকে শুধু লক্ষ্য বলে দিলে সে নিজেই প্ল্যান করে কাজ করে।

• ক্লাস ৪৩: AI এজেন্ট বনাম চ্যাটবট: কেন এজেন্টরা নিজেই টুল ব্যবহার করতে পারে (যেমন- ইন্টারনেট সার্চ বা ফাইল রাইটিং)।
• ক্লাস ৪৪: ক্রু-এআই (CrewAI) পরিচিতি: মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম, যেখানে একজন হবে ‘ম্যানেজার’ আর বাকিরা হবে ‘এক্সিকিউটিভ’।
• ক্লাস ৪৫: অটো-জিপিটি (AutoGPT) ও টাস্ক অটোমেশন: একটি লক্ষ্য দিয়ে কীভাবে AI-কে দিয়ে দীর্ঘ সময় ধরে কাজ করিয়ে নেওয়া যায়।

সপ্তাহ ৪: প্রাকটিক্যাল ক্যাপস্টোন প্রজেক্ট (Advanced RAG Project)

এই মাসে যা শিখল, তার বাস্তব প্রতিফলন ঘটবে এই সপ্তাহে।

• ক্লাস ৪৬: প্রজেক্ট আর্কিটেকচার: “স্মার্ট ডক অ্যাসিস্ট্যান্ট”। কোম্পানির শত শত PDF ফাইল আপলোড এবং ইন্ডেক্সিং।
• ক্লাস ৪৭: হ্যান্ডস-অন বিল্ডিং: আপলোডেড PDF থেকে তথ্য খুঁজে নির্ভুল উত্তর দিতে সক্ষম AI অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি।
• ক্লাস ৪৮: টেস্টিং ও অপ্টিমাইজেশন: AI যদি ভুল উত্তর দেয় (Hallucination), তবে তা কীভাবে সংশোধন করতে হয় এবং সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি।

চতুর্থ মাসের শেষে লার্নিং আউটপুট:

• শিক্ষার্থী যেকোনো কোম্পানির নিজস্ব ডেটা (PDF/Doc/Web) ব্যবহার করে কাস্টম AI সিস্টেম বানাতে পারবে।
• ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহার করে পার্সোনালাইজড মেমরি তৈরি করতে পারবে।
• একাধিক AI এজেন্টকে একসাথে একটি বড় প্রজেক্টে নিয়োগ করতে পারবে (যেমন- একজন স্ক্র্যাপ করবে, একজন রাইট করবে)।
• AI-এর ‘ভ্রম’ বা ভুল তথ্য দেওয়ার হার কমিয়ে প্রফেশনাল গ্রেড সলিউশন দিতে পারবে।

সপ্তাহ ১: এআই মার্কেটিং ইঞ্জিন (Marketing Automation)

মার্কেটিং টিমকে ছাড়াই কীভাবে ২৪/৭ কন্টেন্ট জেনারেশন এবং ডিস্ট্রিবিউশন করা যায়, তা এই সপ্তাহের মূল লক্ষ্য।

• ক্লাস ৪৯: এআই কন্টেন্ট স্ট্র্যাটেজি: ট্রেন্ডিং টপিক রিসার্চ এবং মাসের ৩০ দিনের কন্টেন্ট ক্যালেন্ডার এক ক্লিকে তৈরি।
• ক্লাস ৫০: অটো-পোস্টিং পাইপলাইন: Make.com ব্যবহার করে ChatGPT-এর কন্টেন্টকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফেসবুক, লিঙ্কডইন এবং ইনস্টাগ্রামে শিডিউল করা।
• ক্লাস ৫১: গ্রাফিক্স অটোমেশন: Canva বা BannerBear API ব্যবহার করে প্রতিটি পোস্টের জন্য অটোমেটিক ইমেজ জেনারেট করা।

সপ্তাহ ২: লিড জেনারেশন ও সেলস আউটরিচ (Sales Automation)

ম্যানুয়ালি লিড না খুঁজে কীভাবে এআই-কে দিয়ে সম্ভাব্য কাস্টমার খুঁজে বের করে ইমেইল পাঠানো যায়।

• ক্লাস ৫২: স্মার্ট লিড স্ক্র্যাপিং: লিঙ্কডইন বা গুগল ম্যাপস থেকে ডাটা সংগ্রহ করে এআই দিয়ে ভেরিফাই করা।
• ক্লাস ৫৩: পার্সোনালাইজড ইমেইল বটস: প্রতিটি কাস্টমারের প্রোফাইল পড়ে আলাদা আলাদা (Customized) ইমেইল বডি তৈরি এবং Instantly বা Lemlist-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন।
• ক্লাস ৫৪: CRM অটোমেশন: লিড আসার সাথে সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে Hubspot বা Pipedrive-এ ডাটা এন্ট্রি এবং ফলো-আপ সেটআপ।

সপ্তাহ ৩: স্মার্ট কাস্টমার সাপোর্ট (Support Automation)

কাস্টমার সাপোর্ট কস্ট কমিয়ে কীভাবে গ্রাহককে দ্রুত সেবা দেওয়া যায়।

• ক্লাস ৫৫: সাপোর্ট বট আর্কিটেকচার: ইন্টারকম (Intercom), জেনডেস্ক (Zendesk) বা টিডিও (Tidio)-এর সাথে এআই নলেজ বেস কানেক্ট করা।
• ক্লাস ৫৬: অটোমেটেড টিকিট ম্যানেজমেন্ট: কাস্টমারের সমস্যার গুরুত্ব (Sentiment) বুঝে টিকিট ক্যাটাগরাইজ করা এবং উত্তর ড্রাফট করা।
• ক্লাস ৫৭: মাল্টি-ল্যাঙ্গুয়েজ সাপোর্ট: বাংলাসহ বিভিন্ন ভাষায় কাস্টমারের সাথে সাবলীলভাবে কথা বলতে সক্ষম বট তৈরি।

সপ্তাহ ৪: ভয়েস এআই ও কলিং (The Future: Voice AI)

ভবিষ্যতের প্রযুক্তি—যেখানে এআই স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষের মতো কথা বলে কাজ হাসিল করবে।

• ক্লাস ৫৮: ভয়েস এআই পরিচিতি: Vapi বা Bland AI-এর ইন্টারফেস এবং ভয়েস ক্লোনিং (ElevenLabs) ব্যবহার।
• ক্লাস ৫৯: ইনবাউন্ড ও আউটবাউন্ড কল সেটআপ: কাস্টমার কল করলে এআই ধরবে অথবা এআই নিজে কাস্টমারকে কল দিয়ে অ্যাপয়েন্টমেন্ট বুক করবে।
• ক্লাস ৬০: প্রজেক্ট: “একটি ডেন্টাল ক্লিনিক বা আইটি ফার্মের জন্য কমপ্লিট এআই কলিং এবং শিডিউলিং সিস্টেম তৈরি।”

পঞ্চম মাসের শেষে লার্নিং আউটকাম:

• শিক্ষার্থী যেকোনো ব্যবসার জন্য কন্টেন্ট মার্কেটিং এবং পোস্টিং অটোমেট করতে পারবে।
• সেলস টিমের জন্য হাজার হাজার পোটেনশিয়াল লিড জোগাড় ও নার্চার করতে পারবে।
• কাস্টমার সাপোর্ট টিমকে এআই দিয়ে রিপ্লেস বা আরও দক্ষ করতে পারবে।
• আধুনিক ভয়েস এআই ব্যবহার করে ফোন কল অটোমেশন সার্ভিস দিতে পারবে।

সপ্তাহ ১-২: মহাপ্রজেক্ট বা ক্যাপস্টোন (The Capstone Project)

এই দুই সপ্তাহজুড়ে শিক্ষার্থীরা একটি পূর্ণাঙ্গ ‘এন্ড-টু-এন্ড’ এআই অটোমেশন সিস্টেম তৈরি করবে যা যেকোনো বাস্তব ব্যবসার সমস্যার সমাধান করবে।

• ক্লাস ৬১: প্রজেক্ট সিলেকশন ও প্ল্যানিং: একটি রিয়েল-লাইফ বিজনেস কেস স্টাডি (যেমন: ই-কমার্স বা রিয়েল এস্টেট) বেছে নেওয়া এবং আর্কিটেকচার ডিজাইন।
• ক্লাস ৬২: ফ্রন্ট-এন্ড ইন্টিগ্রেশন: অটোমেশন সিস্টেমের জন্য ইউজার ইন্টারফেস (যেমন: Softr বা Glide ব্যবহার করে একটি ড্যাশবোর্ড) তৈরি।
• ক্লাস ৬৩: ব্যাক-এন্ড ও এআই ইঞ্জিন: ল্যাংচেইন, মেক ডট কম এবং ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহার করে মূল অটোমেশন ইঞ্জিন তৈরি।
• ক্লাস ৬৪: ডাটা কানেক্টিভিটি: ডাটাবেস (Airtable/SQL) এবং থার্ড পার্টি অ্যাপের সাথে সফল সংযোগ স্থাপন।
• ক্লাস ৬৫: এরর হ্যান্ডলিং ও সিকিউরিটি: সিস্টেমটি যেন ক্র্যাশ না করে এবং ইউজার ডাটা নিরাপদ থাকে তা নিশ্চিত করা।
• ক্লাস ৬৬: ফাইনাল ডেমো ও প্রেজেন্টেশন: নিজের তৈরি করা সিস্টেমটির একটি ভিডিও ডেমো এবং কেস স্টাডি রাইট-আপ তৈরি।

সপ্তাহ ৩: ব্র্যান্ডিং ও পোর্টফোলিও (Building Your Brand)

দক্ষতা থাকলেই হয় না, তা বিশ্বকে দেখাতে হয়। এই সপ্তাহে আমরা শিক্ষার্থীদের অনলাইন উপস্থিতি উজ্জ্বল করবো।

• ক্লাস ৬৭: গিথুব (GitHub) ও কোড পোর্টফোলিও: পাইথন স্ক্রিপ্ট এবং এআই এজেন্টগুলোর কোড প্রফেশনালি গিথুবে আপলোড করা।
• ক্লাস ৬৮: লিঙ্কডইন অপ্টিমাইজেশন: এআই অটোমেশন স্পেশালিস্ট হিসেবে লিঙ্কডইন প্রোফাইল সাজানো এবং নেটওয়ার্কিং স্ট্র্যাটেজি।
• ক্লাস ৬৯: পার্সোনাল পোর্টফোলিও ওয়েবসাইট: ক্যানভা বা অন্য কোনো নো-কোড টুল দিয়ে নিজের সেরা প্রজেক্টগুলো প্রদর্শনের জন্য একটি ল্যান্ডিং পেজ তৈরি।

সপ্তাহ ৪: ফ্রিল্যান্সিং ও ক্লায়েন্ট হান্টিং (The Business of AI)

কোর্সের শেষ সপ্তাহে শিক্ষার্থীরা আন্তর্জাতিক বাজার থেকে কাজ পাওয়ার কৌশল শিখবে।

• ক্লাস ৭০: আপওয়ার্ক (Upwork) ও ফাইভার (Fiverr) মাস্টারক্লাস: হাই-কনভার্টিং গিগ তৈরি এবং এআই অটোমেশন ক্যাটাগরিতে বিড করার নিয়ম।
• ক্লাস ৭১: ক্লায়েন্ট হ্যান্ডলিং ও প্রাইসিং: প্রজেক্টের ভ্যালু অনুযায়ী কীভাবে চার্জ করতে হয় এবং বিদেশি ক্লায়েন্টের সাথে মিটিং করার টেকনিক।
• ক্লাস ৭২: ফিউচার রোডম্যাপ ও বিদায় সংবর্ধনা: কোর্স শেষ হলেও শেখা থামবে না—কীভাবে এআই-এর নিত্যনতুন আপডেটের সাথে নিজেকে আপ-টু-ডেট রাখতে হবে তার গাইডলাইন।

ষষ্ঠ মাসের শেষে লার্নিং আউটপুট:

• শিক্ষার্থী তার নিজের তৈরি একটি বিশাল প্রজেক্টের মালিক হবে (Capstone Project)।
• আন্তর্জাতিক মানের একটি পোর্টফোলিও এবং লিঙ্কডইন প্রোফাইল তৈরি হবে।
• আপওয়ার্ক বা ফাইভারের মতো প্ল্যাটফর্মে প্রফেশনাল গিগ বা প্রোফাইল থাকবে।
• ক্লায়েন্টের বিজনেস প্রসেস দেখে সেখানে অটোমেশন বসানোর কনসালটেন্সি দেওয়ার ক্ষমতা অর্জন করবে।