Keras পরিচিতি Keras কী এবং কেন ব্যবহার করা হয়? Keras এর ইতিহাস এবং বিকাশ Keras এর বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধা Keras এবং TensorFlow এর সম্পর্ক Keras ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Keras এবং TensorFlow ইনস্টলেশন (pip ব্যবহার করে) Keras এর সাথে Python এর ইন্টিগ্রেশন GPU এবং CPU সেটআপ কনফিগারেশন IDE (Jupyter Notebook, Google Colab) সেটআপ Keras এর মৌলিক ধারণা Sequential এবং Functional API এর ধারণা মডেল, লেয়ার এবং অপটিমাইজার এর ভূমিকা Hyperparameters এবং Activation Functions এর ভূমিকা মডেল কম্পাইল, ট্রেনিং এবং ইভালুয়েশন Keras তে বেসিক Neural Network তৈরি Sequential মডেল তৈরি করা Dense লেয়ার এবং Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Softmax) মডেল কম্পাইল করা (Loss Function, Optimizer) মডেল ট্রেনিং এবং Evaluate করা Data Preprocessing এবং Augmentation ডেটা লোড করা (CSV, Image, Text) ডেটা Normalization এবং Standardization Data Augmentation এবং এর প্রয়োজনীয়তা Training, Validation এবং Test Data Split Convolutional Neural Networks (CNN) CNN এর ভূমিকা এবং ব্যবহার Convolutional এবং Pooling Layers এর ব্যাখ্যা Image Classification এর জন্য CNN তৈরি মডেলের Accuracy এবং Loss Visualization Recurrent Neural Networks (RNN) RNN এর বেসিক ধারণা Simple RNN, LSTM এবং GRU এর মধ্যে পার্থক্য Time Series Data এবং Text Data এর জন্য RNN ব্যবহার Sequential Data মডেল Train এবং Evaluate করা Transfer Learning এবং Pretrained মডেল Transfer Learning এর ভূমিকা Pretrained মডেল (VGG, ResNet, Inception) ব্যবহার করা Custom Data এর উপর Pretrained মডেল ফাইন-টিউন করা মডেলের Performance বৃদ্ধি করা Functional API দিয়ে Complex মডেল তৈরি Functional API এর প্রয়োজনীয়তা Multiple Inputs এবং Outputs এর জন্য মডেল তৈরি করা Complex Networks (Residual Networks, Inception) Functional API দিয়ে মডেল ট্রেনিং এবং Evaluate করা Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter এর ভূমিকা Learning Rate, Batch Size এবং Epoch কনফিগার করা Grid Search এবং Random Search এর মাধ্যমে Hyperparameter Tuning Keras Tuner দিয়ে Hyperparameter Optimization Callbacks এবং Early Stopping Callbacks এর ভূমিকা এবং ব্যবহার ModelCheckpoint এবং EarlyStopping এর ব্যবহার Learning Rate Scheduler এবং ReduceLROnPlateau Custom Callbacks তৈরি এবং কাস্টমাইজ করা Model Evaluation এবং Visualization মডেল Performance Visualization (Accuracy, Loss) Confusion Matrix এবং Classification Report Precision, Recall, এবং F1-Score এর ক্যালকুলেশন ROC-AUC Curve এবং Model Performance Metrics Autoencoders এবং Dimensionality Reduction Autoencoders কী এবং কিভাবে কাজ করে? Simple Autoencoder মডেল তৈরি Anomaly Detection এবং Feature Extraction Dimensionality Reduction Techniques (PCA, t-SNE) Generative Adversarial Networks (GANs) GAN এর বেসিক ধারণা Generator এবং Discriminator মডেল তৈরি করা GAN মডেল Train এবং Evaluate করা Advanced GAN Techniques (DCGAN, WGAN) Natural Language Processing (NLP) এবং Text Classification Text Data Preprocessing (Tokenization, Padding, Embedding) LSTM/GRU ব্যবহার করে Text Classification Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) Sequence Modeling এবং Sentiment Analysis Time Series এবং Forecasting মডেল Time Series ডেটার জন্য LSTM/GRU মডেল Sequence-to-Sequence মডেল ব্যবহার করে Prediction Sliding Window এবং Rolling Forecast Techniques Model Evaluation এবং Forecasting Techniques Model Deployment এবং Production মডেল Export করা (HDF5, SavedModel) Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি Docker ব্যবহার করে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ক্লাউডে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট (AWS, Google Cloud, Azure) Multi-GPU এবং Distributed Training Multi-GPU Support কনফিগার করা Data Parallelism এবং Model Parallelism Keras তে Multi-node Training কনফিগার করা Large-scale Model Training Techniques Keras এবং TensorFlow Lite Integration TensorFlow Lite কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Keras মডেলকে TensorFlow Lite এ কনভার্ট করা Mobile এবং Embedded Devices এ মডেল ডেপ্লয়মেন্ট TensorFlow Lite এর Performance Optimization Custom Layers এবং Loss Functions তৈরি করা Custom Layer কীভাবে তৈরি এবং ব্যবহার করা যায় Custom Loss Function তৈরি করা এবং Model Compile করা Advanced Layers (Attention, Transformer, etc.) তৈরি করা Custom Layers এবং Functions এর Performance Tuning Reinforcement Learning মডেল তৈরি Reinforcement Learning এর বেসিক ধারণা Deep Q-Learning এবং Policy Gradient Techniques Keras-RL ব্যবহার করে Simple RL মডেল তৈরি করা Advanced RL Techniques (A3C, DDPG, PPO) Best Practices in Keras Efficient Data Preprocessing এবং Augmentation Best Practices মডেল Training এবং Evaluation Best Practices Model Deployment এবং Monitoring Best Practices Model Performance এবং Optimization Best Practices