AI , LLM , AI Agents

 

🤖 Artificial Intelligence (AI) কী?

Artificial Intelligence (AI) বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো এমন একটি প্রযুক্তি যেখানে মেশিন বা কম্পিউটারকে এমনভাবে তৈরি করা হয় যাতে তারা মানুষের মতো চিন্তা করতে, শিখতে, সিদ্ধান্ত নিতে এবং সমস্যা সমাধান করতে পারে।

সহজ ভাষায়:
👉 মানুষের বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটারের মধ্যে কৃত্রিমভাবে তৈরি করাই হলো AI।

🧠 AI আসলে কীভাবে কাজ করে?

AI সাধারণত ৩টি মূল জিনিসের উপর ভিত্তি করে কাজ করে:

1. Data (ডাটা) – শেখার জন্য তথ্য দরকার

2. Algorithm (অ্যালগরিদম) – শেখার নিয়ম

3. Model (মডেল) – শেখার পর তৈরি হওয়া সিস্টেম

যেমন একজন ছাত্র বই পড়ে শেখে,
ঠিক তেমন AI অনেক ডাটা দেখে প্যাটার্ন শিখে নেয়।

📌 AI এর মূল লক্ষ্য কী?

AI এর লক্ষ্য হলো এমন সিস্টেম তৈরি করা যা পারে:

1. বুঝতে (Understand)
2. শিখতে (Learn)
3. যুক্তি করতে (Reason)
4. সিদ্ধান্ত নিতে (Decide)
5. সমস্যার সমাধান করতে (Solve problems)

 

***  There are 2 types of AI : 

        1. Traditional AI

        2. Generative AI  

 

============================================================================

 🏗️ AI এর প্রধান শাখা 

 1️⃣ Machine Learning (ML)

 মেশিনকে ডাটা থেকে শেখানো হয়।

 2️⃣ Deep Learning

 Deep Learning হলো Machine Learning এর একটি উন্নত শাখা, যেখানে Artificial Neural Network ব্যবহার করে কম্পিউটারকে খুব জটিল প্যাটার্ন শেখানো হয়।

 Neural Network কী?

Neural Network হলো এমন একটি গণিতভিত্তিক মডেল যা মানুষের ব্রেইনের নিউরনের মতো কাজ করে।

মানুষের ব্রেইনে:

1. নিউরন → সিগন্যাল নেয়
2. সিদ্ধান্ত দেয়
3. প্রসেস করে

কম্পিউটারে:

1. Input Layer → ডাটা নেয়
2. Hidden Layer → প্রসেস করে
3. Output Layer → ফলাফল দেয়

🏗️ Neural Network এর গঠন

একটি সাধারণ Neural Network এ থাকে:

1️⃣ Input Layer
2️⃣ Hidden Layer (একাধিক হতে পারে)
3️⃣ Output Layer

যখন অনেকগুলো Hidden Layer থাকে, তখন সেটাকে বলে Deep Learning।

👉 Deep = অনেক লেয়ার

 Deep Learning এর জনপ্রিয় কিছু Architecture :

i) CNN (Convolutional Neural Network)

ব্যবহার হয়:

1. Image processing
2. Face recognition

 ii) RNN (Recurrent Neural Network)

ব্যবহার হয়:

1. Text
2. Speech

iii) Transformer

ব্যবহার হয়:

1. LLM
2. ChatGPT টাইপ সিস্টেম

  

🤖 Generative AI 

Generative AI হলো এমন ধরনের Artificial Intelligence যা নতুন কনটেন্ট তৈরি করতে পারে — যেমন:

1. লেখা (Text)
2. ছবি (Image)
3. গান (Music)
4. ভিডিও (Video)
5. কোড (Code)

অর্থাৎ, এটা শুধু বিশ্লেষণ করে না — নতুন কিছু তৈরি করে।

 

 

Note :

আগের দিনে Traditional AI মানে ছিল rule-based system।

যেমন:

if income > 50000 then approve loan

এটা ML না।

কিন্তু আধুনিক Traditional AI = ML ভিত্তিক।

 

 🧠 Large Language Model (LLM)

 Large Language Model (LLM) হলো এমন এক ধরনের Deep Learning মডেল যা বিপুল পরিমাণ টেক্সট ডাটা থেকে ভাষার প্যাটার্ন শিখে এবং মানুষের মতো টেক্সট তৈরি করতে পারে।

সহজ ভাষায়: LLM হলো এমন একটি AI মডেল যা ভাষা বুঝতে, বিশ্লেষণ করতে এবং নতুন ভাষা তৈরি করতে পারে।

আধুনিক LLM গুলো তৈরি হয় Transformer Architecture দিয়ে। 

 

Example :  

 LLM  হলো এমন একটি যন্ত্র যা কোনো কিছু predict করে .

 

⚙️  LLM কিভাবে কাজ করে?

মূল ধারণা খুব সহজ:

👉 LLM আসলে “Next Word Prediction Machine”

যখন তুমি লিখো:

“I love”

মডেল হিসাব করে:
পরের শব্দ কী হওয়ার সম্ভাবনা বেশি?

1. you
2. Bangladesh
3. programming
4. AI

যেটার probability বেশি, সেটাই বেছে নেয়।

**** 

OpenAI , Google , Meta এরা বড় বড় LLM তৈরি করে।

উদাহরণ:

1. GPT-4
2.  Gemini
3.  LLaMA

 

পরিষ্কার করি:

CNN / RNN / Transformer = model type
LLM = Transformer + huge data + huge parameters + language training objective 

 

🧠 Parameter কী?

Parameter হলো model এর weight।

যত বেশি parameter:

1. তত complex pattern শিখতে পারে
2. তত বেশি computation লাগে

উদাহরণ:

1. ছোট model → 1B parameters
2. বড় model → 100B+ parameters

 

 

🧠 AI Agent :

AI Agent হলো এমন একটি Autonomous system, যা:

1. Environment বুঝতে পারে (সেন্সর / ইনপুট data থেকে)

2. Goal সেট করা থাকে (যেমন task solve করা, decision নেওয়া)

3. Decision নেয় এবং Action করে environment এ

4. শেখার মাধ্যমে নিজের performance improve করে

সহজভাবে:

AI Agent = এমন একটি AI যা শুধু prediction/analysis করে না, বরং নিজে decision নিয়ে কাজও করতে পারে।

 AI Agent এর Components

AI Agent সাধারণত তিনটি অংশে কাজ করে:

1. Perception (Input)

    Environment / user থেকে data নেয়

   উদাহরণ: camera, microphone, API data

2. Reasoning / Decision Making (Brain)

    Data analyze করে decision নেয়

   উদাহরণ: next action কি হবে, কোন step নেবে

3. Action (Output)

    Environment এ effect ফেলে

   উদাহরণ: text reply, robot movement, system update

 

Example :

1️⃣ ChatGPT (LLM only)

1. শুধুই text generate করে
2.  Decision নিতে পারে না নিজের মতো
3. User input → Output
4. এটি LLM Model, AI কিন্তু Agent নয়

2️⃣ Auto-trading Bot (AI Agent)

1. Market data perception
2. Decision নেয়: কোন stock কিনবে / বিক্রি করবে
3. Action নেয় automatically
4. নিজে rules / ML logic অনুযায়ী কাজ করে