AI Course · ২০২৬ গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংPrompt Engineering — the official, up-to-date playbook
Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) ও Google (Gemini)-এর নিজস্ব অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন অনুসরণ করে তৈরি। স্বচ্ছতা ও উদাহরণ থেকে শুরু করে প্রতিটি প্রোভাইডারের নিজস্ব কৌশল, টোকেন খরচ কমানোর কৌশল, এবং ২০২৬-এর নতুন ধারণা — কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং — সবকিছু একসাথে।
পাঠ ০১ থেকে শুরু করুনএই ট্র্যাকে যা শিখবেন What you'll learn
LLM আসলে প্রম্পট কীভাবে প্রসেস করে — টোকেন ও কনটেক্সট উইন্ডো
স্বচ্ছতা, উদাহরণ (few-shot), চেইন-অফ-থট — সব মডেলে কাজ করা মূল কৌশল
Claude, GPT ও Gemini — প্রতিটির নিজস্ব অফিসিয়াল প্রম্পটিং গাইডলাইন ও পার্থক্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও লিন প্রম্পটিং দিয়ে টোকেন খরচ ৯০% পর্যন্ত কমানো
এজেন্টিক প্রম্পটিং — টুল ইউজ, লং-কনটেক্সট, দীর্ঘ-মেয়াদী টাস্ক
কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং — ২০২৬-এর নতুন standard, RAG-এর জন্য প্রম্পটিং
প্রম্পট টেস্টিং, সাধারণ সমস্যা সমাধান, ও প্রম্পট ইনজেকশন থেকে সুরক্ষা
২৮টি পাঠ Lesson list
৭টি মডিউলে ভাগ — ভিত্তি, মূল কৌশল, প্রোভাইডার-ভিত্তিক প্লেবুক, টোকেন খরচ, এজেন্টিক প্রম্পটিং, কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং, ও মূল্যায়ন।
M1প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং-এর ভিত্তিFoundations
M2সব মডেলে কাজ করে এমন মূল কৌশলUniversal core techniques
M3প্রতিটি বড় LLM-এর নিজস্ব প্লেবুকProvider-specific playbooks
M4টোকেন খরচ কমানোর ২০২৬ প্লেবুকReducing token cost
M5এজেন্টিক ও অ্যাডভান্সড প্রম্পটিংAgentic & advanced prompting
M6কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং — পরবর্তী ধাপContext engineering
M7মূল্যায়ন, নিরাপত্তা ও চূড়ান্ত প্রকল্পEvaluation, safety & capstone
L28পড়ুন
চূড়ান্ত প্রকল্প — প্রোডাকশন-মানের প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন
Capstone — production-grade prompt optimization