এআই বা মেশিন লার্নিং শেখার কথা উঠলেই অনেক শিক্ষার্থী আগে ভাবেন, “আমি কোন মডেল শিখব?” বা “কোন ট্রেন্ডিং টেকনিকটা সবচেয়ে লাভজনক?” কিন্তু ড. আলিমুর রেজা বিষয়টিকে ফিরিয়ে আনেন ভিত্তির দিকে। তিনি বলেন, এই ক্ষেত্রের সবচেয়ে জরুরি প্রস্তুতি হলো প্রোগ্রামিং—বিশেষ করে পাইথন। কারণ বর্তমানে মেশিন লার্নিং ও ডিপ লার্নিংয়ের প্রায় সব বড় কাজই পাইথন ভাষার উপর দাঁড়িয়ে আছে। পাইথনকে তিনি এক ধরনের ‘কর্মভাষা’ হিসেবে দেখেন—যার মাধ্যমে আপনি ধারণাকে দ্রুত কোডে রূপ দিতে পারেন, ডেটা পরীক্ষা করতে পারেন, এবং ফলাফল বিশ্লেষণ করতে পারেন।
তবে শুধু ভাষা জানলেই হয় না; ভাষা দিয়ে কাজ করাতে লাগে টুল। ড. আলিমুর রেজা এখানে কিছু বাস্তব টুলের কথা বলেন, যা নতুনদের শেখার পথ সহজ করে। ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিংয়ের জন্য scikit-learn হলো খুব পরিচিত একটি লাইব্রেরি (প্রোগ্রামিংয়ের প্রস্তুত প্যাকেজ), যেখানে রিগ্রেশন, ক্লাসিফিকেশন, ক্লাস্টারিংসহ নানা অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যায়। আর ডিপ লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, যেখানে নিউরাল নেটওয়ার্কভিত্তিক মডেল তৈরি করতে হয়, সেখানে PyTorch বা TensorFlow ব্যবহার করা যায়। সহজভাবে বললে, এগুলো হলো এমন কারখানার যন্ত্রপাতি, যা হাতে-কলমে সবকিছু বানানোর বদলে আপনাকে দ্রুত মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ, পরীক্ষা এবং উন্নত করার সুযোগ দেয়।
এখানে আরেকটি বাস্তব সমস্যা সামনে আসে—কম্পিউটিং শক্তি। ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দিতে অনেক সময় শক্তিশালী জিপিইউ (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) দরকার হয়। বাংলাদেশের অনেক শিক্ষার্থী ব্যক্তিগতভাবে জিপিইউ-সমৃদ্ধ কম্পিউটার কিনতে পারে না। ড. আলিমুর রেজা তাই একটি সহজ বিকল্পের কথা বলেন—অনলাইনে ক্লাউডভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম, যেমন গুগল কো-ল্যাব, যেখানে সীমিত পরিসরে বিনামূল্যে জিপিইউ ব্যবহার করা যায়। এটা শিক্ষার্থীদের জন্য খুব বড় সুবিধা, কারণ এর মাধ্যমে ঘরে বসেই তুলনামূলক বড় মডেল নিয়ে পরীক্ষা করা সম্ভব হয়।
এই কথাগুলো শুধু প্রযুক্তিগত নির্দেশনা নয়; এগুলো শেখার কৌশলও। পাইথন, লাইব্রেরি, জিপিইউ—এগুলোকে লক্ষ্য বানালে চলবে না; এগুলো হলো শেখার বাহন। লক্ষ্য হলো সমস্যার সমাধান করা এবং নিয়মিত অনুশীলনের মাধ্যমে দক্ষতা তৈরি করা। আপনি যদি নিয়মিত ছোট ছোট প্রজেক্ট করেন—ডেটা পরিষ্কার করেন, মডেল চালান, ভুল বিশ্লেষণ করেন—তাহলে ধীরে ধীরে আপনার ভেতরে তৈরি হবে এক ধরনের আত্মবিশ্বাস: আমি শুধু পড়েছি না, আমি করে দেখেছি। ড. আলিমুর রেজার কথায়, তত্ত্ব আর প্রয়োগ—দুইটাই একসাথে না চললে ক্যারিয়ার তৈরি হয় না।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই পরামর্শ আরও প্রাসঙ্গিক। আমাদের অনেক শিক্ষার্থী দ্রুত সার্টিফিকেটের দিকে ঝোঁকে, কিন্তু নিয়মিত অনুশীলনের সময় দেয় না। অথচ পাইথনে হাত পাকানো মানে প্রতিদিন কিছু লিখে দেখা, ভুল করা, ঠিক করা। ঠিক যেমন কেউ সাঁতার শিখতে চাইলে বই পড়ে নয়, পানিতে নেমে শিখে—এআইও তেমনই। আর যখন আপনি এই ভিত্তি তৈরি করতে পারবেন, তখনই কম্পিউটার ভিশন, রোবটিক্স বা মেশিন লার্নিংয়ের যেকোনো বিশেষ শাখায় আরও গভীরভাবে এগোনো সহজ হবে।
পূর্ণ সাক্ষাৎকারে ড. আলিমুর রেজা তার শিক্ষা–যাত্রা, গবেষণার খুঁটিনাটি, রোবটের ভবিষ্যৎ, এবং এআই ব্যবহারের বাস্তব প্রশ্নগুলো আরও বিস্তারিতভাবে বলেছেন। নিম্নে ড. আলিমুর রেজার পূর্ণ সাক্ষাৎকারটি পড়ুন এবং ইউটিউবে দেখুন।

Leave a comment