আমি নিশ্চিত নই যে এই কোর্সটি নতুনদের জন্য, এটা কিছু পূর্বের জ্ঞানের উপর নির্ভর করে যা স্পষ্টভাবে শেখানো হয়নি, কিছু উদাহরণ বিভ্রান্তিকর ছিল।
Python ব্যবহার করে OCR এবং কাস্টম NER এর মাধ্যমে ডকুমেন্ট ডেটা এক্সট্রাক্ট করা
ডকুমেন্ট স্ক্যান করতে, টেক্সট এক্সট্রাক্ট করতে এবং মূল তথ্য আলাদা করার জন্য কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেল ট্রেইন করতে OpenCV, Pytesseract, এবং SpaCy একত্রিত করুন।
-
💬
এআই প্রশিক্ষক
যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান। -
🕐
যেকোনো সময় শুরু করুন
কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন। -
🌐
বাংলায়
পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।
এই কোর্স সম্পর্কে
কাঁচা স্ক্যান করা ডকুমেন্ট এবং ছবিতে মূল্যবান ডেটা থাকে, কিন্তু সেই তথ্য আনলক করার জন্য কম্পিউটার ভিশন এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এর মধ্যেকার ব্যবধান পূরণ করতে হয়। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে একটি ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট পার্সিং পাইপলাইন তৈরির প্রক্রিয়ার মাধ্যমে গাইড করবে। আপনি ডকুমেন্ট ইমেজগুলি কীভাবে পরিষ্কার করবেন, কাঁচা টেক্সট এক্সট্রাক্ট করবেন এবং গুরুত্বপূর্ণ ডেটা পয়েন্টগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত এবং স্ট্রাকচার করার জন্য একটি কাস্টম Named Entity Recognition (NER) মডেল কীভাবে ট্রেইন করবেন তা শিখবেন।
আপনি যা শিখবেন:
- কম্পিউটার ভিশন, অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR), এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এর মৌলিক ধারণাগুলি বুঝুন।
- টেক্সট এক্সট্রাকশনের জন্য অপ্টিমাইজ করতে OpenCV ব্যবহার করে ডকুমেন্ট ইমেজগুলি পরিষ্কার এবং প্রি-প্রসেস করুন।
- Pytesseract ব্যবহার করে ইমেজ থেকে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করুন এবং পরবর্তী প্রসেসিং এর জন্য এটি ফরম্যাট করুন।
- কাস্টম এনটিটি এক্সট্রাকশনের জন্য BIO (Inside-Outside-Beginning) ট্যাগিং স্কিমা ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি টেক্সট ডেটা লেবেল করুন।
- আধুনিক SpaCy কনফিগারেশন পাইপলাইন ব্যবহার করে একটি কাস্টম Named Entity Recognition (NER) মডেল ট্রেইন করুন।
- আধুনিক Python ভ্যালিডেশন কৌশল ব্যবহার করে এক্সট্রাক্ট করা টেক্সটকে পরিষ্কার, ভ্যালিডেটেড ডেটা ফরম্যাটে স্ট্রাকচার করুন।
আমরা মূল সংজ্ঞা এবং আপনার Python এনভায়রনমেন্ট সেটআপ দিয়ে শুরু করব। এরপর, আপনি ইমেজ প্রি-প্রসেসিং, OCR টেক্সট এক্সট্রাকশন, ম্যানুয়াল টেক্সট লেবেলিং এবং আপনার কাস্টম NLP মডেল ট্রেইন করার মাধ্যমে অগ্রসর হবেন, এবং শেষে আপনার এক্সট্রাক্ট করা ডেটা স্ট্রাকচারিং এর মাধ্যমে শেষ করবেন। এই কোর্সটি নতুন Python ডেভেলপার, ডেটা উৎসাহী এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষী মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে শুরু করার জন্য শুধুমাত্র বেসিক Python জ্ঞানের প্রয়োজন। আনস্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্ট ইমেজগুলিকে পরিষ্কার, কার্যকর ডেটাতে পরিণত করতে আজই পড়া শুরু করুন।
আপনি কী পাবেন
-
📜
সমাপ্তির সনদ
আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন -
💬
ব্যক্তিগত AI টিউটর
কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো। -
🎧
অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না -
♾️
আজীবন অ্যাক্সেস
যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই -
📱
ফোন বা কম্পিউটার
যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস -
💸
৩০-দিনের ফেরত
কোনো প্রশ্ন নয় -
⚡
সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
2 ঘ 54 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
পর্যালোচনা (2)
সত্যিই এর প্রবাহ উপভোগ করেছি। উদাহরণগুলো স্পট ছিল এবং আমাকে দ্রুত জিনিসটি বুঝতে সাহায্য করেছিল। মহান মূল্য।
শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন
🏆 সবচেয়ে জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে TensorFlow সহ সিকোয়েন্স মডেল এবং NLP
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
S/ 50.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LLM Optimization Basics: Compression এবং Fine-Tuning
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
S/ 50.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LoRA এবং QLoRA-এর মাধ্যমে LLM Fine-Tuning-এর পরিচিতি
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
S/ 50.00
→
🏆 সবচেয়ে জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
বড় ভাষা মডেলের ভিত্তি: ট্রান্সফরমার থেকে ফিন-টুইনিং পর্যন্ত
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
S/ 50.00
→
সাধারণ প্রশ্ন
এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +
শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।
কীভাবে পরিশোধ করব? +
Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।
আমি কি ফেরত পেতে পারি? +
হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।
কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +
চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।
আমি কি সনদ পাব? +
হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।
এই খাতের জন্য
টেক
ডিজাইন
অর্থ
মার্কেটিং
স্বাস্থ্য
শিক্ষা
আতিথেয়তা
উৎপাদন