Generative AI Foundations: Prompt Engineering and LLM Development

Generative AI প্রযুক্তি যেভাবে আমরা প্রযুক্তির সাথে যোগাযোগ করি তা নতুন করে তৈরি করছে, কিন্তু Large Language Models এর পিছনের কার্যকারিতা বোঝা সেগুলিকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এই কোর্সটি এই মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে এবং ব্যবহারিক ব্যবহারের জন্য সেগুলিকে কীভাবে কাজে লাগানো যায় তা বোঝার জন্য একটি কাঠামোগত পথ সরবরাহ করে। You will transition from a curious observer to a practitioner capable of designing effective prompts and customizing models for specific tasks. By working through written explanations and code examples, you will gain the skills necessary to navigate the rapidly evolving landscape of artificial intelligence. What you'll learn: - Understand the architecture and evolution of Large Language Models - Master prompt engineering techniques to improve model accuracy and reliability - Apply fine-tuning strategies using Hugging Face to specialize models for specific data - Implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) to connect models with external information - Explore ethical considerations and safety protocols in AI development - Practice building conversational interfaces and text summarization tools using Python The course begins with fundamental terminology and the history of language modeling before moving into practical implementation using Python and industry-standard libraries. You will explore how to manage model parameters, evaluate outputs, and use vector databases for more complex AI workflows. This course is designed for beginners with a basic understanding of Python who want to enter the world of AI development. No prior experience with machine learning is required. Start building your foundation in generative technology today.