প্রতিটি মডিউল ১ ঘণ্টা দীর্ঘ হবে এবং প্রতিটি টপিক ২০ মিনিট করে নির্ধারিত থাকবে। ⏳📚

📌 মডিউল ১: মেশিন লার্নিং পরিচিতি
1️⃣ মেশিন লার্নিং কি এবং এর গুরুত্ব
2️⃣ মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন ধরণ (Supervised, Unsupervised, Reinforcement) এবং মেশিন লার্নিং বনাম AI
3️⃣ Environment Setup

📌 মডিউল ২: পাইথন এবং ডাটা হ্যান্ডলিং
4️⃣ Python for Machine Learning (Basics)
5️⃣ NumPy & Pandas দিয়ে ডাটা হ্যান্ডলিং
6️⃣ Matplotlib & Seaborn দিয়ে ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন

📌 মডিউল ৩: ডাটা প্রিপ্রসেসিং ও ক্লিনিং
7️⃣ Missing Data Handling & Feature Scaling
8️⃣ Data Encoding (One-Hot Encoding, Label Encoding)
9️⃣ Feature Selection & Dimensionality Reduction

📌 মডিউল ৪: সুপারভাইজড লার্নিং (Classification)
🔟 লিনিয়ার রিগ্রেশন (Linear Regression)
1️⃣1️⃣ লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression)
1️⃣2️⃣ K-Nearest Neighbors (KNN)

📌 মডিউল ৫: সুপারভাইজড লার্নিং (Classification - ২)
1️⃣3️⃣ Decision Tree Classification
1️⃣4️⃣ Random Forest Classifier
1️⃣5️⃣ Support Vector Machine (SVM)

📌 মডিউল ৬: সুপারভাইজড লার্নিং (Regression)
1️⃣6️⃣ Polynomial Regression
1️⃣7️⃣ Ridge & Lasso Regression
1️⃣8️⃣ Gradient Boosting (XGBoost, AdaBoost)

📌 মডিউল ৭: আনসুপারভাইজড লার্নিং
1️⃣9️⃣ K-Means Clustering
2️⃣0️⃣ Hierarchical Clustering
2️⃣1️⃣ DBSCAN Algorithm

📌 মডিউল ৮: নিউরাল নেটওয়ার্ক ও ডিপ লার্নিং
2️⃣2️⃣ নিউরাল নেটওয়ার্কের বেসিক
2️⃣3️⃣ Forward & Backpropagation
2️⃣4️⃣ TensorFlow ও PyTorch পরিচিতি

📌 মডিউল ৯: কনভলুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN)
2️⃣5️⃣ CNN কী এবং কিভাবে কাজ করে?
2️⃣6️⃣ Convolution, Pooling & Flattening
2️⃣7️⃣ CNN মডেল তৈরি ও ট্রেনিং

📌 মডিউল ১০: রিকরেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN & LSTM)
2️⃣8️⃣ RNN কী এবং এর ব্যবহার
2️⃣9️⃣ LSTM ও GRU কীভাবে কাজ করে?
3️⃣0️⃣ টেক্সট জেনারেশন ও সিকোয়েন্স মডেলিং

📌 মডিউল ১১: ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP)
3️⃣1️⃣ NLP কী এবং এর প্রয়োগ
3️⃣2️⃣ টোকেনাইজেশন ও স্টপওয়ার্ড রিমুভাল
3️⃣3️⃣ Sentiment Analysis

📌 মডিউল ১২: মেশিন লার্নিং মডেল অপটিমাইজেশন
3️⃣4️⃣ Hyperparameter Tuning (Grid Search, Random Search)
3️⃣5️⃣ Cross Validation & Regularization
3️⃣6️⃣ Model Evaluation Metrics

📌 মডিউল ১৩: Recommendation Systems
3️⃣7️⃣ Content-Based Recommendation
3️⃣8️⃣ Collaborative Filtering
3️⃣9️⃣ Hybrid Recommendation Systems

📌 মডিউল ১৪: ট্রান্সফার লার্নিং
4️⃣0️⃣ ট্রান্সফার লার্নিং কী এবং কেন দরকার?
4️⃣1️⃣ Pretrained Models (VGG16, ResNet, Inception)
4️⃣2️⃣ Custom Dataset ব্যবহার করে ট্রান্সফার লার্নিং

📌 মডিউল ১৫: GANs (Generative Adversarial Networks)
4️⃣3️⃣ GAN কী এবং কিভাবে কাজ করে?
4️⃣4️⃣ DCGAN ও CycleGAN
4️⃣5️⃣ Image Generation with GANs

📌 মডিউল ১৬: টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং
4️⃣6️⃣ টাইম সিরিজ এনালাইসিস
4️⃣7️⃣ ARIMA, SARIMA, Prophet Model
4️⃣8️⃣ স্টক মার্কেট প্রেডিকশন

📌 মডিউল ১৭: কম্পিউটার ভিশন
4️⃣9️⃣ Image Processing with OpenCV
5️⃣0️⃣ Object Detection (YOLO, Faster R-CNN)
5️⃣1️⃣ Face Recognition System
📌 মডিউল ১৮: AutoML ও MLOps

5️⃣2️⃣ AutoML (H2O.ai, Google AutoML)
5️⃣3️⃣ MLOps ও Model Deployment
5️⃣4️⃣ Flask/Django API দিয়ে মডেল ডিপ্লয়

📌 মডিউল ১৯: বাস্তব প্রোজেক্ট ও অ্যাপ্লিকেশন
5️⃣5️⃣ মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক ওয়েব অ্যাপ তৈরি
5️⃣6️⃣ লাইভ প্রোজেক্ট ও API ইন্টিগ্রেশন
5️⃣7️⃣ মেশিন লার্নিং ফাইনাল প্রোজেক্ট
📌 মডিউল ২০: ক্যারিয়ার গাইডলাইন ও জব মার্কেট

5️⃣8️⃣ মেশিন লার্নিং ক্যারিয়ার প্ল্যানিং
5️⃣9️⃣ ইন্টারভিউ প্রশ্ন ও প্রস্তুতি
6️⃣0️⃣ জব মার্কেট ও ফ্রিল্যান্সিং অপশন