Stack Learner

Full-stack Army এর পরে আমার তৈরি করা সেই রকম ইমপ্যাক্ট ফুল একটা কনটেন্ট হতে যাচ্ছে AI Engineering 101 কোর্সটা। না, এইটা AI শিখুন মিলিয়নিয়ার হন টাইপের কোনো কোর্স না। এইটা একটা ডিরেকশনাল কোর্স যা AI Engineering রিলেটেড কমপ্লিকেটেড টার্মস গুলোকে সহজ ভাবে এক্সপ্লেন করবে, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এর ঠিক কোন জায়গায় এবং কিভাবে AI ইঞ্জিনিয়ারিং ফিট হচ্ছে সেই রিলেশন নিয়ে আলোচনা হবে এবং ফাইনালি একজন ডেভেলপার / ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে আমার ডিরেকশন কি হওয়া উচিৎ সেই বিষয়ে গাইডলাইন দেওয়া হবে।

গতকালকে মেসির খেলা দেখার পরে আর ঘুম আসে নি। ভাবলাম সময়টাকে পসিটিভ ভাবে কাজে লাগাই। তো বসে বসে AI ইঞ্জিনিয়ারিং কোর্সের রিসার্চ করলাম এবং কনটেন্ট গুলো ফাইনালাইজ করে ফেলেছি। এইটা যদিও তিন নাম্বার ভার্সন, তবে আশা করছি AI নিয়ে কনফিউশন গুলো ক্লিয়ার করে একটা সঠিক ডিরেকশনে কাজ শুরু করার জন্য এইটাই যথেষ্ট হবে।

রিলিজ ডেট: সরি এখনও দিতে পারছি না, আজকে রাত থেকে রেকর্ডিং শুরু করবো।
মডিউল: ৫ টা ক্যাটাগরিতে সর্বমোট ১২ টা লেকচার
ডিউরেশন: বেশি না, ৪-৫ ঘণ্টার বেশি হবে না।
মূল্য: হে হি ফ্রি, আই মিন সম্পূর্ণ ফ্রি না। ৪ টা ইউটিউবে ফ্রি আর পুরো কোর্স Stack Learner এর ওয়েবসাইটে ফ্রি। তার মানে ওয়েবসাইটের ইউজার একুজিশন কস্ট হচ্ছে এই কোর্স এর ফি।

কি কি শিখবো?
আপনি কি শিখবেন তা জানি না, তবে আমি নিচের প্রতিটি কিওয়ার্ড নিয়েই আলোচনা করবো। কিওয়ার্ড গুলো আলফাবাটিকাল অর্ডারে সাজিয়ে দিলাম।

A2A Protocol, Agent, Agent Handoff, Agent Harness, Agent Loop, Agent Skills, Agentic RAG, AI Engineering, AI Research, AI-assisted Development, Approval Gates, Autonomy Levels, Benchmarks, Build vs Integrate, Chunking, Context Compaction, Context Engineering, Context Rot, Context Window, Data Flywheel, Data Leakage, Determinism, Distillation, Embeddings, Error Analysis, Eval-driven Development, Evals, Few-shot Prompting, Foundation Model, Function Calling, Golden Dataset, Graceful Degradation, Guardrails, Hallucination, Human-in-the-loop, Hybrid Search, Idempotency, Indexing, Indirect Prompt Injection, Inference, Jailbreak, JSON Schema, Knowledge Cutoff, Knowledge Graph, Least Privilege, LLM, LLM-as-Judge, Long Context, Lost in the Middle, MCP, MCP Client, MCP Server, ML Engineering, Model Routing, Multimodal, Multi-agent Systems, Non-determinism, Observability, Open-weight Models, Orchestrator, Parameters, Persistent Memory, PII, Post-training, Pretraining, Prompt Caching, Prompt Engineering, Prompt Injection, Proprietary Models, Quantization, RAG, Rate Limits, Reasoning Models, Retries, Reranking, RLHF, Sampling, Sandboxing, Semantic Failure, Short-term Memory, Similarity Search, Small Models, Streaming, Structured Outputs, Sub-agent, Summarization, System Prompt, Temperature, Test-time Compute, Token, Token Pricing, Tokenization, Tool Poisoning, Tool Schema, Tool Use, Tracing, Training, Trajectory Evaluation, Transformer, Throughput, Vector Database, Vibe Coding, Workflows

- HM Nayem

গতকালকে একটা শকিং ঘটনা ঘটেছে। হঠাৎ করে ইমেইলে নোটিফিকেশন আসলো যে কেউ একজন Stack Learner এর লাইফটাইম সাবস্ক্রিপশন নিয়েছে। আমরা তো অবাক, ভালো করে চেক করে দেখি আসলেই নিয়েছে। ভাবলাম একটু খুঁজে দেখি যেই মানুষটা আমাদের লাইফটাইম সাবস্ক্রিপশন নিলো সে আমাদের সাপোর্টে কোনো কথা বলেছে কিনা। না, কোনো ইমেইল না, ফেসবুক লিঙ্কডিনে মেসেজ না, কোনো ফোন কলের হিস্টরিও নেই।

সাইলেন্টলি আসলো, লাইফটাইম সাবস্ক্রিপশন পারচেজ করলো, সাইলেন্টলি নিজের সাথে সাথে এই কমিউনিটিকে গ্রো করার জন্য কন্ট্রিবিউট করে ফেললো। বিষয়টা শকিং, বিষয়টা শকিং এই কারণে যে আমরা এখন পর্যন্ত প্রাইসিং, সাবস্ক্রিপশন এইগুলো নিয়ে কোনো পোস্টও করি নি, কোনো মার্কেটিং করিনি। তারপরেও একজন এসে এই কমিউনিটিকে সাপোর্ট করে গেলো।

লাইফটাইম সাবস্ক্রিপশনটা আমরা রেখেছিই আমাদের সাইলেন্ট সাপোর্টারদের জন্য। যারা চায় আমরা গ্রো করি, এই কমিউনিটি গ্রো করুক। যারা Stack Learner কে সাপোর্ট করেন, যাদের সাধ্য আছে তারা লাইফটাইম সাবস্ক্রিপশনটা নিতে পারেন। কারণ এখন আমাদের অনেক কনটেন্ট বানাতে হবে যার মধ্যে ৫০% কনটেন্ট সবার জন্য উন্মুক্ত থাকবে। আর তার জন্য ভালো লেভেলের ইনভেস্টমেন্টও লাগবে।

আপনারা চাইলে আমাদের সাথে মেন্টর বা ক্রিয়েটর হিসেবেও জয়েন করতে পারেন। ওয়েব সাইটে আমরা একটা ফর্ম যুক্ত করেছি। যদি আপনি ইচ্ছুক হন তাহলে ফর্মটা সাবমিট করেন, আমরা আপনার সাথে যোগাযোগ করবো।

ফিনান্সিয়াল, মোরাল, মেন্টাল সব রকম সাপোর্টের জন্যই আপনাদের সবাইকে ধন্যবাদ ❤️

সকলকে বিজয় দিবসের রক্তিম শুভেচ্ছা! 🇧🇩
বিজয়ের এই মাসে Stack Learner বরাবরের মতোই আপনাদের জন্য নতুন কিছু নিয়ে আসার প্রচেষ্টা চালিয়ে যাচ্ছে। তারই ধারাবাহিকতায় আমরা নিয়ে এসেছি Stack Learner এর নতুন লার্নিং ইকোসিস্টেম।

যেখানে রয়েছে একটি সম্পূর্ণ লার্নিং-ফ্রেন্ডলি ইন্টারফেস, ইউজার-ফ্রেন্ডলি Course Player, গোছানো Course Resource সেকশন, Article Reader এবং Instant Note Taking ফিচার। সবকিছু এক জায়গায়, যাতে শেখা হয় আরও easy এবং effective। খুব শীঘ্রই যুক্ত হচ্ছে AI Assistant, প্র্যাকটিক্যাল Projects সহ আরও অনেক নতুন ফিচার, যা আপনার লার্নিং জার্নিকে করবে আরও smooth এবং efficient। তাই আর দেরি না করে এখনই ভিজিট করুন কমেন্টে দেওয়া লিংকে এবং শেখা হোক বিজয়ের উল্লাস।

ধন্যবাদ,
Team Stack Learner