Caffe2 পরিচিতি Caffe2 কী? Caffe2 এর ইতিহাস এবং বিকাশ Caffe এবং Caffe2 এর মধ্যে পার্থক্য Caffe2 এর ব্যবহার ক্ষেত্র Caffe2 ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Caffe2 ইনস্টলেশন (Windows, Linux, MacOS) Caffe2 এর জন্য প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টলেশন GPU এবং CPU কনফিগারেশন Caffe2 Python API সেটআপ Caffe2 এর আর্কিটেকচার Model এবং Layer এর ধারণা Caffe2 এর বিভিন্ন কম্পোনেন্ট (Workspace, Blobs, Operators) Net এবং Operator এর ভূমিকা Tensor এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন Caffe2 তে ডেটা লোড এবং প্রিপ্রসেসিং ডেটা লোড করার পদ্ধতি (CSV, Image, Video) Data Preprocessing Techniques (Normalization, Resizing, Augmentation) Input Pipeline তৈরি করা Data Shuffling এবং Batching Techniques Caffe2 তে মডেল তৈরি করা মডেল তৈরি করার বেসিক ধারণা Convolutional Layers, Fully Connected Layers এবং Activation Functions Dropout এবং Batch Normalization ব্যবহার মডেলের জন্য Hyperparameters কনফিগার করা Caffe2 তে Pretrained মডেল ব্যবহার Pretrained মডেল কী এবং কেন ব্যবহার করা হয়? Pretrained মডেল লোড করা (ResNet, AlexNet, VGG) Transfer Learning এর মাধ্যমে মডেল Train করা Custom Data ব্যবহার করে Pretrained মডেল ফাইন-টিউন করা Caffe2 তে মডেল ট্রেনিং এবং ভ্যালিডেশন মডেল Training এর জন্য Forward এবং Backward Propagation Loss Function নির্বাচন এবং কনফিগার করা Optimizer ব্যবহার (SGD, Adam, RMSprop) মডেলের Accuracy এবং Loss এর Visualization Tensorboard ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং মনিটরিং Tensorboard কী এবং কেন প্রয়োজন? Caffe2 তে Tensorboard এর Integration Training Progress Visualization (Loss, Accuracy) মডেল Parameter এবং গ্রাফের Visualization Caffe2 তে মডেল Evaluation এবং Testing মডেলের পারফরমেন্স যাচাই করা Test Data দিয়ে মডেল Evaluate করা Precision, Recall, F1 Score এর ক্যালকুলেশন Confusion Matrix তৈরি এবং বিশ্লেষণ করা Caffe2 তে মডেল Export এবং Deployment মডেল Export করা (ONNX বা অন্যান্য ফরম্যাট) Mobile এবং Embedded Devices এ মডেল ডেপ্লয়মেন্ট মডেল ডেপ্লয়মেন্টের জন্য REST API তৈরি Caffe2 মডেলকে ক্লাউডে ডেপ্লয় করা Custom Layers এবং Operators তৈরি করা Custom Layer তৈরি এবং কনফিগার করা Custom Operators তৈরি এবং ব্যবহার Python এবং C++ দিয়ে Custom Operators কাস্টমাইজেশন Complex Operations এর জন্য Custom Functions Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter Tuning কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? Learning Rate, Batch Size, এবং Epoch কনফিগার করা Grid Search এবং Random Search ব্যবহার করে Hyperparameter Tuning Hyperparameter Optimization Techniques Caffe2 তে Data Augmentation Techniques Data Augmentation এর প্রয়োজনীয়তা Image এবং Video Data Augmentation Techniques Real-time Data Augmentation Data Augmentation এর মাধ্যমে মডেলের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি Distributed Training এবং Parallelism Distributed Training এর ধারণা Multi-GPU এবং Multi-node Training কনফিগার করা Data Parallelism এবং Model Parallelism Large-scale Model Training এর জন্য Distributed Training Techniques Quantization এবং Model Compression Techniques Quantization কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? মডেল কম্প্রেশন এবং Performance Optimization 8-bit এবং 16-bit Quantization Techniques মডেল কম্প্রেশনের জন্য অন্যান্য Techniques (Pruning, Knowledge Distillation) Caffe2 তে Transfer Learning এবং Fine-tuning Transfer Learning কী এবং কিভাবে কাজ করে? Pretrained মডেল ব্যবহার করে Custom Dataset এ Train করা মডেল Fine-tuning এর মাধ্যমে Performance উন্নয়ন Different Layers এর জন্য Freeze এবং Unfreeze Techniques Caffe2 তে Natural Language Processing (NLP) মডেল তৈরি NLP মডেলের বেসিক ধারণা Text Classification এবং Sequence Modeling Techniques Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) ব্যবহার NLP মডেলের জন্য Attention Mechanism Caffe2 তে Object Detection এবং Segmentation Object Detection এর বেসিক ধারণা Pretrained মডেল (YOLO, SSD, Faster R-CNN) ব্যবহার Image Segmentation এর জন্য Techniques Custom Dataset দিয়ে Object Detection মডেল Training Caffe2 তে Reinforcement Learning Reinforcement Learning এর বেসিক ধারণা Caffe2 ব্যবহার করে Simple RL মডেল তৈরি Deep Q-Learning এবং Policy Gradient Methods RL মডেলের জন্য Custom Environment তৈরি Caffe2 তে GAN (Generative Adversarial Networks) মডেল তৈরি GAN কী এবং কিভাবে কাজ করে? Generator এবং Discriminator মডেল তৈরি GAN মডেল Train এবং Evaluate করা Advanced GAN Techniques (WGAN, Conditional GAN) Caffe2 তে Time Series Data এবং RNN/LSTM মডেল Time Series Data এর ধারণা Recurrent Neural Networks (RNN) এবং LSTM এর ব্যবহার Time Series Forecasting Techniques RNN/LSTM মডেল Training এবং Evaluation Caffe2 এবং PyTorch Integration PyTorch এবং Caffe2 এর মধ্যে পার্থক্য PyTorch থেকে Caffe2 এ মডেল Export করা Caffe2 এবং PyTorch এর মধ্যে মডেল শেয়ারিং ONNX ফরম্যাট ব্যবহার করে মডেল এক্সপোর্ট Caffe2 তে Best Practices মডেল ডিজাইন এবং আর্কিটেকচার Best Practices Data Preprocessing এবং Augmentation Best Practices Training এবং Evaluation Best Practices মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এবং Monitoring Best Practices