Mathematics for AI — ১০ Phase, ৬০ অধ্যায়
Beginner থেকে Research পর্যন্ত একটি ধারাবাহিক পথ — যেখানে প্রতিটি ধাপ পরের ধাপের ভিত্তি।
Mathematical Mindset Foundation
AI-এর জগতে প্রবেশের আগে গণিত নিয়ে সঠিক মনোভাব ও basic skills গড়ে তোলা।
Linear Algebra for AI
Vector, Matrix, Tensor — AI-এর সমস্ত data এই ভাষায় কথা বলে।
Calculus for AI
Model কীভাবে শেখে — derivative, gradient, এবং backpropagation-এর গাণিতিক রহস্য।
Probability & Statistics for AI
অনিশ্চয়তার গণিত — যেখানে ML model বাস্তব duniyার সাথে কথা বলে।
Optimization Mathematics
Loss minimize করার গণিত — Adam, SGD, RMSProp-এর ভিতরের কাহিনী।
Deep Learning Mathematics
Neural network-এর প্রতিটি layer-এর পেছনের গণিত — CNN থেকে Transformer পর্যন্ত।
Advanced AI Mathematics
Information Theory, Graph, Markov, RL — advanced topic-এর গাণিতিক ভিত্তি।
Research-Level Mathematics
AI research-এ যেতে চাইলে যে গণিত জানা অপরিহার্য।
AI Math in Real-world Systems
বাস্তব AI system-এর ভেতরের গণিত — Recommendation, CV, NLP, LLM, GenAI।
Research & Career Roadmap
Paper পড়া, equation বোঝা, এবং AI Engineer / Researcher হওয়ার পথ।
সব ৬০টি অধ্যায় শেষ করলে
আপনি একজন industry-ready AI Engineer এবং research-ready থিঙ্কার হিসেবে দাঁড়াতে পারবেন — Transformer থেকে Bayesian Deep Learning পর্যন্ত সবকিছুর গণিত নিজে বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে পারবেন।