কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

টেক এンスিয়াস্টদের জন্য শিরোনামের ৭টি AI ও মেশিন লার্নিং পডকাস্ট

প্রযুক্তি প্রতিদিন দ্রুতগতিতে এগিয়ে যাচ্ছে, এবং এর সাথে তাল মিলিয়ে চলা কঠিন। আমরা কতটুকু চেষ্টা করি না কেন, সব কিছু পড়ে জানা সম্ভব নয়। তাই ক্যাচ আপ করার জন্য বিকল্প দরকার। পডকাস্ট হলো এটি করার জন্য সেরা মিডিয়ামগুলোতে একটি!

কয়েকজন মনে করে পডকাস্ট শুধু বিনোদনের জন্য, ঠিক নন বললেও না কারণ ইনফরমেটিভ পডকাস্টগুলো এখনো 그만큼 জনপ্রিয় হয়নি! কিন্তু এগুলো ইনফরমেশনের একটি মহান উৎস এবং তাদের জন্য वन-স্টপ ডেস্টিনেশন যারা আকর্ষণীয়ভাবে তথ্য সংগ্রহ করতে চায়। যাইহোক, সত্যিকারের জ্ঞান দিতে পারা পডকাস্ট চিনা খুব গুরুত্বপূর্ণ যাতে আমাদের সময় নষ্ট না হয়। তাই যদি আপনি আশুলিয়ে মেশিন লার্নিং এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সম্পর্কে জানতে চান, তবে আপনাকে অবশ্যই শুনতে হবে এই সেরা পডকাস্টগুলো:

১. আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ইন ইন্ডাস্ট্রি (Dan Faggella)

এই পডকাস্টগুলোর গড় দৈর্ঘ্য ৩০ মিনিট, এবং এই ছোট সময়ের মধ্যে Dan Faggella বিশ্বব্যাপী AI এক্সপার্টদের ইন্টারভিউ করেন এবং AI-এর অ্যাপ্লিকেশন এবং ইমপ্লিকেশন সম্পর্কে জানতে চান। এর প্রায় ১০০ টি ইপিসোড আছে এবং এটি তথ্যের খুব সমৃদ্ধ উৎস।

টেক এンスিয়াস্টদের জন্য শিরোনামের ৭টি AI ও মেশিন লার্নিং পডকাস্ট

স্রোত: martechtoday.com

২. কনসার্নিং AI (Concerning AI)

এই পডকাস্ট AI-এর কিছুটা ভিন্ন এলাকায় ফোকাস করে, এটি আমাদের সমাজে AI-এর উন্নতির হুমকি এবং নেতিবাচক প্রভাব খুঁজে বের করতে চায়। এছাড়া এই বিষয়গুলোও আলোচনা করে যেমন - কি আমরা এত উন্নত মেশিনের জন্য প্রস্তুত, কি মানুষের চাকরি শীঘ্রই বিলুপ্ত হবে, এবং অন্যান্য। প্রতিটি পডকাস্ট ২০ থেকে ৪০ মিনিট ধরে।

৩. দি ও'রাইলি ডেটা শো (The O'Reilly Data Show)

এই পডকাস্টগুলো কখনো কখনো খুব টেকনিক্যাল হয়ে যায়, এবং যারা এই টপিকে ভালো জ্ঞান রাখেন তাদের জন্য তথ্যের মহান উৎস। হোস্ট বেন লোরিকা প্রতিবার বর্তমান ইস্যুতে ফোকাস করেন। গড় একটি ইপিসোড ২০-৬০ মিনিটের এবং আপনার টেকনিক্যাল নলেজ ভালো থাকলে আপনি বুঝতেও পারবেন না কবে শোটি শেষ হলো!

টেক এンスিয়াস্টদের জন্য শিরোনামের ৭টি AI ও মেশিন লার্নিং পডকাস্ট

স্রোত: www.stitcher.com

৪. লার্নিং মেশিন্স ১০১ (Learning Machines 101)

এটির লক্ষ্য হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ফিল্ডকে ডিমিস্টিফাই করা। পডকাস্ট শুনলে আপনি AI-এর বেসিক জিনিসগুলো বিনোদনপূর্ণভাবে জানতে পারবেন। এই পডকাস্টের সেরা পার্ট হলো আপনাকে AI-এর কনসেপ্টের সাথে ভালোভাবে পরিচিত হওয়ার দরকার নেই কারণ এটি আপনার মনে উঠতে পারে এমন সবচেয়ে বেসিক প্রশ্নগুলোকেও কভার করে।

৫. টাকিং মেশিনস (Talking Machines)

আপনি যদি নতুবরত নতুন প্রযুক্তি শিখতে আগ্রহী হন, তবে এই পডকাস্ট আপনার জন্য সেরা হবে। গড় একটি ইপিসোড এখানে প্রায় ৬০ মিনিট ধরে এবং আপনি এক্সপার্টরা নির্দিষ্ট বিষয়ে কী বলে সেটা শুনতে পারবেন। যদিও এখনো এটা масс পপুলারিটি পেলো না, কিন্তু এটা শেষ পর্যন্ত অন্যদের স্তরে পৌঁছাবে।

টেক এンスিয়াস্টদের জন্য শিরোনামের ৭টি AI ও মেশিন লার্নিং পডকাস্ট

স্রোত: robohub.org

৬. দিস উইক ইন মেশিন লার্নিং & AI (This Week in Machine Learning & AI)

বর্তমান ইস্যু, টপিক এবং ভবিষ্যতের সুযোগ এখানে আলোচনা হয়। এই পডকাস্ট যথেষ্ট জনপ্রিয় এবং টপিকগুলো স্মার্টলি ചর্চা করে যাতে শোনার লোকরা বাদ পড়ে যাওয়া অনুভব না করন। আরো, পডকাস্টগুলো শুধু ৪৫ মিনিট ধরে এবং আপনি এইটিতে সময় দিয়ে পশচাত্তাপ করবেন না!

৭. পার্শিয়ালি ডেরিভেটিভ (Partially Derivative)

এটিকে শেষে রাখা হয়েছে কারণ তারা gầnতেই রেকর্ডিং বন্ধ করেছে। যাইহোক, আপনি তাদের আর্কাইভ থেকে যেসব চমৎকার টপিক वो আলোচনা করেছেন সেগুলো পেতে পারবেন। হোস্ট Chris এবং Vidya এই পডকাস্টকে আকর্ষণীয় করতে কোনো কसर বাকি রেখেনি। আশা করি তারা দ্রুত ফিরে আসবে এবং "The Future of Deep Learning" এবং "The Limits of Deep Learning" এর মতো টপিকে, এবং AI কীভাবে সারাবিশ্বের আর্টিস্টদের প্রভাবিত করছে সেটি ভুলিয়ে না গিয়ে আরও আলোকিত করবে।

টেক এンスিয়াস্টদের জন্য শিরোনামের ৭টি AI ও মেশিন লার্নিং পডকাস্ট

স্রোত: soundcloud.com

এই কয়েকটি সেরা পডকাস্ট যেগুলো শুনা উচিত। আরও অনেক পডকাস্ট আছে যেগুলো আপনি শুনতে পারেন, এবং কন্টেন্ট ও প্রেজেন্টেশন স্টাইল ভিন্ন হয়। আপনার ব্যস্ত শিডিউল থেকে সময় বের করে আপনার প্রিয় টপিকগুলো সম্পর্কে আরও জানুন। আরো, যদি আমরা কোনো ইনফরমেটিভ পডকাস্ট বাদ দিয়ে দিয়েছি তবে জানাতে ভুলবেন না।

  1. EaseUS Todo Backup-এর ৯টি সেরা বিকল্প যেগুলো আপনাকে বিবেচনা করা উচিত

  2. নিরাপদ ডেটা রিকভারির জন্য ১০টি নির্ভরযোগ্য Recoverit বিকল্প

  3. অতুলনীয় নিরাপত্তার জন্য সেরা ৯টি McAfee অ্যান্টিভাইরাস অ্যাল্টারনেটিভ

  4. ফাইললেস ম্যালওয়্যার ব্যাখ্যা: এটি কীভাবে কাজ করে এবং আপনার সিস্টেমকে কীভাবে রক্ষা করবেন