Build the Future with Generative AI – From Fundamentals to Real-World LLM Apps

Build the Future with Generative AI – From Fundamentals to Real-World LLM Apps

🔍 Course Overview

Master the future of technology with this hands-on course in Generative AI, Machine Learning, and Natural Language Processing (NLP). Learn how to build intelligent systems powered by Large Language Models (LLMs) like GPT, use cutting-edge tools like LangChain, Hugging Face, and OpenAI, and apply AI to real-world tasks like document search, content creation, chatbots, and more.

Designed for students, developers, tech professionals, and AI enthusiasts — no advanced math required!

🎯 Learning Outcomes

By the end of this course, you’ll be able to:

✅ Understand the foundations of AI, ML, and Deep Learning

✅ Explain and apply Generative AI vs. traditional ML techniques

✅ Build NLP-powered apps using LLMs like GPT-4, BERT, and others

✅ Use frameworks like LangChain, Hugging Face, and TensorFlow

✅ Develop RAG (Retrieval-Augmented Generation) search systems

✅ Address key AI ethics: bias, privacy, and misinformation

💡 Key Benefits

🚀 Learn the most in-demand AI skills of today and tomorrow

💬 Build real-world apps like chatbots, AI writers, and AI search engines

🔗 Hands-on with leading tools: OpenAI, LangChain, ChromaDB, PyTorch

📈 Boost your resume with AI & NLP project experience

🌐 Stay competitive in fields like data science, software development, and UX

Module 1: Introduction to AI, ML & Generative AI

🎯 Objectives

Discover the basics of AI, ML, and Generative AI with real-world tools like ChatGPT and Copilot. Learn how LLMs work and why ethics matter in AI.

📘 Outline

• What is AI, Machine Learning & Deep Learning?
• Traditional vs Generative AI
• Use cases of Generative AI (ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot)
• Overview of LLMs (Large Language Models)
• Ethics in AI (bias, hallucination, privacy, regulation)

✅ Outcomes

Build a strong foundation in modern AI, understand its real-life impact, and get ready to explore powerful generative tools confidently.

Module 2: Python for Machine Learning

🎯 Objectives

Learn Python tools like NumPy, Pandas, and Matplotlib for ML, plus data cleaning and EDA basics.

📘 Outline

• Python basics for ML (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• Data preprocessing techniques
• Exploratory Data Analysis (EDA)
• Introduction to Scikit-learn

✅ Outcomes

Gain practical skills to process, visualize, and analyze data—preparing you to build ML models with confidence.

Module 3: Fundamentals of Machine Learning

🎯 Objectives

Master Supervised vs Unsupervised Learning, including Regression, Classification, and Clustering, with model evaluation using Accuracy, F1 Score, and Cross-Validation.

📘 Outline

• Supervised vs Unsupervised Learning
• Regression, Classification, Clustering
• Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC)
• Model tuning and cross-validation

✅ Outcomes

Build, evaluate, and fine-tune ML models to solve real-world, data-driven problems with confidence.

Module 4: Deep Learning with TensorFlow & PyTorch

🎯 Objectives

Explore Deep Learning with TensorFlow and PyTorch, covering Neural Networks, CNNs, RNNs, and LSTMs.

📘 Outline

• Neural Networks basics
• Building and training models in TensorFlow
• PyTorch basics: Tensors, autograd, model building
• CNNs, RNNs, LSTMs overview

✅ Outcomes

Build and train deep learning models using TensorFlow and PyTorch for real-world AI projects.

Module 5: Natural Language Processing (NLP) Essentials

🎯 Objectives

Master key NLP techniques such as tokenization, vectorization, and text classification. Explore tools for sentiment analysis, NER, and POS tagging using real-world data to unlock NLP’s power.

📘 Outline

• Text preprocessing (tokenization, stemming, lemmatization)
• Vectorization (TF-IDF, Word2Vec, GloVe)
• Sentiment analysis, text classification
• Named Entity Recognition (NER), POS tagging

✅ Outcomes

By the end of this module, you’ll be able to process and analyze human language with machine learning, building NLP applications like chatbots and sentiment analyzers.

Module 6: Large Language Models (LLMs)

🎯 Objectives

Learn how Transformers, BERT, and GPT work. Explore model fine-tuning using Hugging Face tools.

📘 Outline

• What are Transformers? (Attention mechanism, self-attention)
• BERT vs GPT architectures
• Fine-tuning LLMs with Hugging Face Transformers
• Hands-on: Fine-tune a BERT or GPT model on custom data

✅ Outcomes

Gain hands-on skills to fine-tune LLMs for custom tasks and build smart, AI-driven language applications.

Module 7: Working with Hugging Face

🎯 Objectives

Master Hugging Face tools to accelerate NLP development—learn pre-trained models, tokenizers, datasets, pipelines, and model deployment in one powerful module.

📘 Outline

• Overview of Hugging Face ecosystem
• Using pre-trained models with transformers
• Datasets, Tokenizers, Pipelines
• Model deployment on Hugging Face Hub

✅ Outcomes

Build and deploy real-world NLP apps with ease. By the end, you’ll confidently use Hugging Face to create and share production-ready AI models.

Module 8: LangChain & Generative AI Applications

🎯 Objectives

Build smart GenAI apps with LangChain, vector databases, RAG, and integrations like OpenAI & Hugging Face.

📘 Outline

• What is LangChain?
• Building LLM-powered apps with LangChain
• Connecting to vector databases (e.g., FAISS, ChromaDB)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• LangChain + OpenAI + Hugging Face integration

✅ Outcomes

Create and deploy real-world LLM apps that are fast, flexible, and production-ready.

Module 9: Generative AI Use Cases & Projects

🎯 Objectives

Learn to build real-world GenAI projects—chatbots with GPT-4, text summarizers, Q&A systems, and auto content pipelines. Get a quick dive into AI art with Midjourney.

📘 Outline

• AI Chatbot with GPT-3.5/4 using LangChain
• Text summarization and Q&A system
• AI art generation with Midjourney (overview only)
• Auto-content generation pipeline (blogs, code, etc.)

✅ Outcomes

Finish with a portfolio of practical GenAI apps, ready to deploy, showcase, or scale for real-world impact.

Module 10: Capstone Project

🎯 Objectives

Create a domain-specific AI chatbot with LangChain & Hugging Face, fine-tune an LLM for custom applications like e-commerce, and build an AI-powered document search system using Retrieval-Augmented Generation (RAG).

📘 Outline

• Build a domain-specific AI chatbot using LangChain & Hugging Face
• Fine-tune an LLM for custom use (e.g., e-commerce)
• AI-powered document search using RAG

✅ Outcomes

By the end, you’ll have a fully-functional AI chatbot, a fine-tuned LLM, and an advanced document search system—perfect for showcasing your skills and completing your AI journey.

Seats are limited. To confirm your enrollment, pay the course fee @

A/C Name:	TalhaTraining
A/C No.:	2141116000973
Bank Name:	Prime Bank Limited
SWIFT Code	PRBLBDDH
Routing Number	170263614

And mail us after pay the course fee.

For registration or information please call or contact any of the following addresses

 TalhaTraining

Mobile & WhatsApp: +8801712742217

Email: training@talhatraining.com or talhatraining@gmail.com

Website: talhatraining.com

Follow us on Facebook Google LinkedIn Twitter Instagram YouTube

 

জেনারেটিভ এআই শিখে গড়ে তুলুন ভবিষ্যৎ – বেসিক থেকে বাস্তব জীবনের LLM অ্যাপ তৈরি পর্যন্ত

🔍 কোর্সের সংক্ষিপ্ত বিবরণ

জেনারেটিভ এআই, মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর হাতে-কলমে শেখার এই কোর্সের মাধ্যমে আপনি প্রযুক্তির ভবিষ্যত নিজ আয়ত্তে নিয়ে আসতে পারবেন। GPT এর মতো লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) দ্বারা চালিত বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করতে, ল্যাংচেইন, হাগিং ফেস এবং ওপেনএআই এর মতো অত্যাধুনিক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে এবং ডকুমেন্ট অনুসন্ধান, কন্টেন্ট তৈরি, চ্যাটবট এবং আরও অনেক কিছুর মতো বাস্তব-বিশ্বের কাজে AI প্রয়োগ করতে আজই ভর্তি হয়ে যান এই কোর্সে।

ছাত্র-ছাত্রী, ডেভেলপার, পেশাদার প্রযুক্তিবিদ অথবা AI জানতে আগ্রহী সবার জন্যই এই ট্রেনিং কোর্সটি ডিজাইন করা হয়েছে। যেখানে আপনার গণিতে খুব ভালো হওয়ার প্রয়োজন নেই!

 🎯 শেখার ফলাফল
এই কোর্সের শেষে, আপনি সক্ষম হবেন:
✅ AI, ML, এবং Deep Learning এর ভিত্তি বুঝতে
✅ Generative AI বনাম ঐতিহ্যবাহী ML কৌশল ব্যাখ্যা জানতে এবং প্রয়োগ করতে
✅ GPT-4, BERT, এবং অন্যান্য LLM ব্যবহার করে NLP-চালিত অ্যাপ তৈরি করতে
✅ LangChain, Hugging Face, এবং TensorFlow এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করতে
✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation) সার্চ সিস্টেম তৈরি করতে
✅ মূল AI নীতিশাস্ত্রের সমাধান করতে

💡 কোর্স শেখার কিছু মেইন সুবিধা হল

🚀 আজ এবং আগামীকালের সবচেয়ে চাহিদাসম্পন্ন AI দক্ষ হওয়া
💬 চ্যাটবট, AI লেখক এবং AI সার্চ ইঞ্জিনের মতো বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ তৈরি করতে  শেখা
🔗 শীর্ষস্থানীয় টুলস গুলো হাতে-কলমে শেখা: OpenAI, LangChain, ChromaDB, PyTorch
📈 AI এবং NLP প্রকল্পের অভিজ্ঞতার দ্বারা আপনার সিভিকে বর্তমান চাকুরীর বাজারের জন্য তৈরি করা
🌐 ডেটা সায়েন্স, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং UX এর মতো আইটি  প্রতিযোগিতার ক্ষেত্রে নিজেকে এগিয়ে রাখা

মডিউল ১: AI, ML এবং জেনারেটিভ AI এর ভূমিকা

🎯 উদ্দেশ্য:

ChatGPT ও Copilot-এর মতো জনপ্রিয় টুল ব্যবহার করে AI, মেশিন লার্নিং ও জেনারেটিভ AI এর বেইজ ক্যারিয়ার গড়ে তুলুন। LLM কীভাবে কাজ করে এবং AI ব্যবহারে নীতিগুলো কেন গুরুত্বপূর্ণ, তা সম্পর্কে জানুন।

📘 আউট লাইন:

• AI, ML ও ডিপ লার্নিং-এর পরিচিতি
• ঐতিহ্যবাহী বনাম জেনারেটিভ AI
• ChatGPT, Midjourney, Copilot-এর ব্যবহারিক উদাহরণ
• LLM-এর ভূমিকা ও কার্যপদ্ধতি
• AI নীতিশাস্ত্র: পক্ষপাত, হ্যালুসিনেশন, গোপনীয়তা

✅ ফলাফল:

আধুনিক AI সম্পর্কে শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করুন এবং আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে জেনারেটিভ AI টুল ব্যবহার শুরু করুন।

মডিউল ২: মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পাইথন

🎯 উদ্দেশ্য:

ML-এর জন্য ব্যবহৃত জনপ্রিয় লাইব্রেরি যেমন NumPy, Pandas, Matplotlib ও Scikit-learn ব্যবহার শেখা এবং ডেটা পরিষ্কার ও বিশ্লেষণের কৌশল করা।

📘 আউট লাইন:

• ML-এ ব্যবহৃত পাইথন লাইব্রেরি পরিচিতি
• ডেটা প্রিপ্রসেসিং কৌশল
• EDA (এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস)
• Scikit-learn এর ভূমিকা

✅ ফলাফল:

প্রকৃত ডেটা বিশ্লেষণ ও প্রক্রিয়াকরণে দক্ষ হয়ে উঠুন, ML মডেল তৈরির জন্য প্রস্তুত হন।

মডিউল ৩: মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়সমূহ

🎯 উদ্দেশ্য:

রিগ্রেশন, ক্লাসিফিকেশন এবং ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি করুন এবং নির্ভুলতা, F1 স্কোর, ক্রস-ভ্যালিডেশন ইত্যাদির মাধ্যমে পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করা।

📘 আউট লাইন:

• সুপারভাইজড বনাম আনসুপারভাইজড লার্নিং
• রিগ্রেশন, ক্লাসিফিকেশন, ক্লাস্টারিং
• মূল্যায়ন মেট্রিক্স (Precision, Recall, F1, AUC)
• মডেল টিউনিং ও ক্রস-ভ্যালিডেশন

✅ ফলাফল:

বাস্তব সমস্যা সমাধানে উপযুক্ত মডেল তৈরি, মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজেশনের দক্ষতা অর্জন করুন।

মডিউল ৪: টেনসরফ্লো ও পাইটর্চ সহ ডিপ লার্নিং

🎯 উদ্দেশ্য:

টেনসরফ্লো ও পাইটর্চ ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক, CNN, RNN ও LSTM-এর মতো আধুনিক ডিপ লার্নিং টেকনিক শিখুন।

📘 আউট লাইন:

• নিউরাল নেটওয়ার্কের ভিত্তি
• টেনসরফ্লোতে মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণ
• পাইটর্চে টেনসর, অটোগ্র্যাড, মডেল বিল্ডিং
• CNN, RNN ও LSTM-এর পরিচিতি

✅ ফলাফল:

এআই প্রকল্পের জন্য প্র্যাকটিকাল ডিপ লার্নিং মডেল ডিজাইন ও ইমপ্লিমেন্ট করুন।

মডিউল ৫: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) প্রয়োজনীয়তা

🎯 উদ্দেশ্য:

টোকেনাইজেশন, ভেক্টরাইজেশন এবং টেক্সট ক্লাসিফিকেশন সহ NLP-এর মূল কৌশলগুলো আয়ত্ত করুন। বাস্তব ডেটার উপর ভিত্তি করে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, NER ও POS ট্যাগিং অনুশীলন করুন।

📘 আউট লাইন:

• টেক্সট প্রিপ্রসেসিং (Tokenization, Lemmatization)
• ভেক্টরাইজেশন (TF-IDF, Word2Vec, GloVe)
• সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস ও টেক্সট ক্লাসিফিকেশন
• Named Entity Recognition (NER), POS Tagging

✅ ফলাফল:

মানব ভাষা বিশ্লেষণে দক্ষতা অর্জন করুন এবং NLP-ভিত্তিক চ্যাটবট ও সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস টুল তৈরি করুন।

মডিউল ৬: বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM)

🎯 উদ্দেশ্য:

Transformer, BERT ও GPT-এর ভেতরের যন্ত্রণা বুঝে নিন এবং Hugging Face দিয়ে কাস্টম ডেটায় মডেল ফাইন-টিউন করতে শিখুন।

📘 আউট লাইন:

• Transformer আর্কিটেকচারের মূল ধারণা
• BERT ও GPT-এর পার্থক্য ও ব্যবহার
• Hugging Face দিয়ে মডেল ফাইন-টিউন
• হাতে-কলমে প্রজেক্ট: নিজস্ব ডেটাসেটে GPT বা BERT কাস্টমাইজ করুন

✅ ফলাফল:

আপনি নিজেই একটি স্মার্ট, ভাষা-চালিত AI অ্যাপ তৈরি করতে পারবেন যা কাস্টম টাস্কে পারদর্শী।

মডিউল ৭: হাগিং ফেস নিয়ে কাজ করা

🎯 উদ্দেশ্য:

হাগিং ফেস ইকোসিস্টেমের শক্তি কাজে লাগিয়ে প্রোডাকশন-রেডি NLP অ্যাপ তৈরি ও শেয়ার করার কৌশল শিখুন।

📘 আউট লাইন:

• প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল, টোকেনাইজার ও পাইপলাইন ব্যবহার
• Hugging Face ডেটাসেট ও মডেল ডিপ্লয়মেন্ট
• Transformer মডেলের দ্রুত প্রয়োগ
• প্রোডাকশন-লেভেল মডেল শেয়ার করা

✅ ফলাফল:

আপনি দ্রুত ও সহজে NLP অ্যাপ ডেভেলপ করতে এবং হাগিং ফেস হাবে শেয়ার করতে পারবেন।

মডিউল ৮: LangChain ও জেনারেটিভ AI অ্যাপ

🎯 উদ্দেশ্য:

LangChain ও Vector Database-এর সমন্বয়ে স্মার্ট জেনারেটিভ AI অ্যাপ তৈরি করুন।

📘 আউট লাইন:

• LangChain দিয়ে LLM অ্যাপ তৈরি
• FAISS ও ChromaDB-এর মতো ভেক্টর ডাটাবেস সংযুক্তি
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) ইন্টিগ্রেশন
• OpenAI ও Hugging Face API এর সাথে যুক্তকরণ

✅ ফলাফল:

বাস্তব সমস্যার সমাধানে স্কেলযোগ্য, স্মার্ট GenAI অ্যাপ তৈরি ও স্থাপন করুন।

মডিউল ৯: জেনারেটিভ AI প্রকল্প ও ব্যবহার

🎯 উদ্দেশ্য:

GPT-4 দিয়ে চ্যাটবট থেকে শুরু করে ব্লগ লেখক পর্যন্ত বিভিন্ন GenAI প্রজেক্ট বাস্তবে তৈরি করুন।

📘 আউট লাইন:

• LangChain + GPT-3.5/4 দিয়ে AI চ্যাটবট তৈরি
• টেক্সট সামারাইজার ও প্রশ্নোত্তর সিস্টেম
• Midjourney-র সাহায্যে AI আর্ট (ওভারভিউ)
• ব্লগ, কোড ইত্যাদি তৈরি করতে কন্টেন্ট জেনারেশন পাইপলাইন

✅ ফলাফল:

আপনার হাতে থাকবে একাধিক প্রজেক্টসহ একটি শক্তিশালী পোর্টফোলিও, শো করার মতো, শেয়ার করার মতো!

মডিউল ১০: ক্যাপস্টোন প্রকল্প

🎯 উদ্দেশ্য:

আপনার শেখা সবকিছু একত্রিত করে একটি সম্পূর্ণ GenAI সল্যুশন তৈরি করুন যা বাস্তব ডোমেইনে কাজ করে।

📘 আউট লাইন:

• LangChain ও Hugging Face দিয়ে ডোমেইন-স্মার্ট চ্যাটবট তৈরি
• কাস্টম LLM ফাইন-টিউন (যেমন: ই-কমার্স ইউজ কেস)
• RAG প্রযুক্তিতে উন্নত ডকুমেন্ট অনুসন্ধান ব্যবস্থা

✅ ফলাফল:

শেষে আপনি তৈরি করবেন একটি সম্পূর্ণ কার্যকরী AI চ্যাটবট, একটি কাস্টম ফাইন-টিউনড LLM এবং একটি রিয়েলওয়ার্ল্ড ডকুমেন্ট সার্চ ইঞ্জিন—যা প্রমাণ করবে, আপনি প্রস্তুত!

আসন সংখ্যা সীমিত! নিজের ভবিষ্যৎ গড়তে এই জেনারেটিভ এআই ও মেশিন লার্নিং কোর্সে এখনই যুক্ত হোন।

💳 ভর্তি নিশ্চিত করতে আজই কোর্স ফি @ প্রদান করুন।

A/C Name:	TalhaTraining
A/C No.:	2141116000973
Bank Name:	Prime Bank Limited
SWIFT Code	PRBLBDDH
Routing Number	170263614

ভর্তি নিশ্চিত করতে এখনই কোর্স ফি প্রদান করুন, এবং পেমেন্টের পর আমাদের মেইল করুন আপনার নাম ও লেনদেনের বিস্তারিতসহ।

📞 নিবন্ধন বা আরও তথ্যের জন্য যোগাযোগ করুন:

 TalhaTraining

Mobile & WhatsApp: +8801712742217

Email: training@talhatraining.com or talhatraining@gmail.com

Website: talhatraining.com

Follow us on Facebook Google LinkedIn Twitter Instagram YouTube