02/08/2025
AI শিখছেন কিন্তু টার্মগুলো বুঝেন না?
তাহলে আপনি শুধু ChatGPT চালাচ্ছেন, এআইটা ঠিক বুঝে চালাচ্ছেন না। 😶 AI দুনিয়ার কিছু শব্দ আমরা প্রায়ই শুনি, কিন্তু সেগুলোর আসল মানে কী? আসুন, সহজ কথায় রঙিন নম্বর দিয়ে জেনে নিই।
👇 এই পোস্টে ৩৮টি AI শব্দের মানে দেয়া আছে... যেমনঃ AI Automation, Prompt Engineering, LLM, RAG, CoT...এই ৩৮টি শব্দ আপনার মুখস্থ থাকা দরকার!
🔴 ১. AGI (Artificial General Intelligence): এটাকে বলা হয় AI-এর শেষ পর্যায়। এমন একটি AI, যা যেকোনো বিষয়ে মানুষের মতোই চিন্তা করতে, শিখতে এবং সমস্যার সমাধান করতে পারে।
🟡 ২. CoT (Chain of Thought): AI যখন কোনো জটিল প্রশ্নের উত্তর দেয়, তখন সে কীভাবে ধাপে ধাপে ভাবছে, সেই প্রক্রিয়াটিই হলো Chain of Thought।
🟢 ৩. AI Agents: এটা হলো এক ধরনের AI কর্মী, যাকে কোনো কাজ দিলে সে নিজে থেকেই পরিকল্পনা করে, সিদ্ধান্ত নেয় এবং কাজটি সম্পন্ন করে।
🔵 ৪. AI Wrapper: জটিল AI মডেলগুলোকে সহজে ব্যবহার করার জন্য তৈরি করা একটি সহজ ইন্টারফেস বা অ্যাপ।
🟣 ৫. AI Alignment: AI যাতে মানুষের জন্য ক্ষতিকর না হয়ে ওঠে এবং আমাদের মূল্যবোধ ও নিয়মকানুন মেনে চলে, তা নিশ্চিত করার প্রক্রিয়া।
🟠 ৬. Fine-tuning: একটি সাধারণ AI মডেলকে কোনো বিশেষ কাজের জন্য আরও ভালোভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া।
⚫ ৭. Hallucination: যখন AI কোনো কিছু না জেনেও আত্মবিশ্বাসের সাথে ভুল বা বানিয়ে বলা তথ্য দেয়।
⚪ ৮. AI Model: কোনো নির্দিষ্ট কাজ করার জন্য ডেটা দিয়ে বিশেষভাবে তৈরি করা একটি AI প্রোগ্রাম।
🟤 ৯. Chatbot: এমন AI, যা মেসেজ বা কথার মাধ্যমে মানুষের সাথে স্বাভাবিকভাবে কথোপকথন চালাতে পারে।
🔴 ১০. Compute: AI মডেল চালাতে যে বিশাল পরিমাণ প্রসেসিং ক্ষমতা বা কম্পিউটিং শক্তি লাগে, তাকেই Compute বলা হয়।
🟡 ১১. Computer Vision: AI-এর সেই শাখা, যা ছবি বা ভিডিও দেখে চিনতে, বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।
🟢 ১২. Context: AI যখন আপনার আগের কথা মনে রেখে পরের প্রশ্নের উত্তর দেয়, সেটাকে কনটেক্সট ধরে রাখা বলে।
🔵 ১৩. Deep Learning: মানুষের মস্তিষ্কের মতো করে বানানো অনেকগুলো স্তর (Neural Network) ব্যবহার করে AI-এর শেখার একটি উন্নত পদ্ধতি।
🟣 ১৪. Embedding: কম্পিউটার যেহেতু ভাষা বোঝে না, তাই শব্দ বা বাক্যকে সংখ্যায় পরিণত করার প্রক্রিয়া, যাতে AI তা নিয়ে কাজ করতে পারে।
🟠 ১৫. Explainability: AI কেন এবং কীভাবে একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তে পৌঁছালো, সেই প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা।
⚫ ১৬. Foundation Model: বিশাল ডেটা দিয়ে তৈরি করা একটি শক্তিশালী ও বহুমুখী AI, যাকে ভিত্তি করে অন্য অনেক ছোট ছোট AI মডেল বানানো যায় (যেমন: GPT-4)।
⚪ ১৭. Generative AI: এই ধরনের AI নতুন কিছু তৈরি করতে পারে—যেমন লেখা, ছবি, গান, বা কোড।
🟤 ১৮. GPU: AI-এর বিশাল ডেটা প্রসেস করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিশালী গ্রাফিক্স কার্ড বা হার্ডওয়্যার।
🔴 ১৯. Ground Truth: AI-কে শেখানোর জন্য ব্যবহৃত সম্পূর্ণ নির্ভুল এবং যাচাই করা ডেটা।
🟡 ২০. Inference: শেখা শেষ হওয়ার পর, AI যখন নতুন কোনো ডেটা দেখে কোনো সিদ্ধান্ত বা অনুমান করে, সেই প্রক্রিয়া।
🟢 ২১. LLM (Large Language Model): প্রচুর পরিমাণ লেখা বা টেক্সট ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া AI মডেল, যা মানুষের ভাষা বুঝতে ও তৈরি করতে পারে।
🔵 ২২. Machine Learning: ডেটা থেকে নিজে নিজে শেখার এবং সময়ের সাথে আরও উন্নত হওয়ার যে প্রক্রিয়া, সেটাই মেশিন লার্নিং।
🟣 ২৩. MCP (Model Context Protocol): AI মডেলকে বাইরের কোনো ডেটা সোর্স বা অ্যাপের সাথে যুক্ত করার একটি পদ্ধতি।
🟠 ২৪. NLP (Natural Language Processing): AI-এর মাধ্যমে মানুষের ভাষাকে (বাংলা, ইংরেজি ইত্যাদি) বোঝা এবং ব্যবহার করার প্রযুক্তি।
⚫ ২৫. Neural Network: মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনের অনুকরণে তৈরি করা একটি মডেল, যা স্তরে স্তরে ডেটা প্রসেস করে শেখে।
⚪ ২৬. Parameters: AI মডেলের ভেতরের সেই অংশ, যা শেখার সময় ডেটা অনুযায়ী নিজের মান পরিবর্তন করে এবং মডেলকে অভিজ্ঞ করে তোলে।
🟤 ২৭. Prompt Engineering: AI-এর থেকে সবচেয়ে ভালো এবং সঠিক উত্তর বের করে আনার জন্য কার্যকরভাবে প্রশ্ন বা নির্দেশ দেওয়ার কৌশল।
🔴 ২৮. Reasoning Model: এমন AI, যা শুধু তথ্য নয়, বরং যুক্তি দিয়ে ধাপে ধাপে চিন্তা করে সমস্যার সমাধান করতে পারে।
🟡 ২৯. Reinforcement Learning: কোনো কাজ ঠিকভাবে করলে পুরস্কার এবং ভুল করলে শাস্তি—এই পদ্ধতিতে AI-কে কাজ শেখানো।
🟢 ৩০. RAG (Retrieval-Augmented Generation): যখন কোনো AI নিজের তথ্যের বাইরে গিয়ে ইন্টারনেট বা কোনো ডকুমেন্ট থেকে সঠিক তথ্য খুঁজে বের করে এনে উত্তর দেয়।
🔵 ৩১. Supervised Learning: লেবেল বা ট্যাগ করা ডেটা দিয়ে AI-কে শেখানোর পদ্ধতি।
🟣 ৩২. TPU: Google-এর বানানো বিশেষ ধরনের চিপ, যা AI-এর কাজ দ্রুত করার জন্য তৈরি।
🟠 ৩৩. Tokenization: AI-এর বোঝার সুবিধার্থে বড় বাক্য বা লেখাকে ছোট ছোট শব্দ বা অংশে ভেঙে ফেলার প্রক্রিয়া।
⚫ ৩৪. Training: AI মডেলকে প্রচুর ডেটা দেখিয়ে কোনো নির্দিষ্ট কাজ শেখানোর প্রক্রিয়া।
⚪ ৩৫. Transformer: আধুনিক LLM-গুলোর মূল ভিত্তি। এটি এমন একটি আর্কিটেকচার যা বাক্যের প্রতিটি শব্দের পারস্পরিক সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে।
🟤 ৩৬. Unsupervised Learning: লেবেল ছাড়া বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে AI যখন নিজে থেকেই বিভিন্ন প্যাটার্ন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে শেখে।
🔴 ৩৭. Vibe Coding: কোনো কোডিং না জেনে, শুধু মুখে বলে বা সাধারণ ভাষায় লিখে সফটওয়্যার বা কোড তৈরির প্রক্রিয়া।
🟡 ৩৮. Weights: ট্রেনিং-এর সময় AI-এর নিউরাল নেটওয়ার্কের ভেতরের সংযোগগুলোর গুরুত্ব কতটা হবে, তা নির্ধারণকারী সংখ্যা।
আশা করি, এখন থেকে এই শব্দগুলো বুঝতে আপনার আর অসুবিধা হবে না।
📌 এই লিস্টটা প্রিন্ট করে ঘরে, আপনার কম্পিউটার টেবিলের সাথে লাগিয়ে রাখেন — এটাই আপনার AI ভাষার ডিকশনারি।
👉 আপনি যদি এই শব্দগুলো জানেন, তাহলে আপনি শুধু ইউজার না — আপনি ফিউচার লিডার!
🔁 শেয়ার করুন যাদের AI শেখার শুরু, অথবা যারা ChatGPT চালায় কিন্তু “LLM” বুঝে না!
