PySyft Tutorial in Bengali
Welcome! OpenMined is an open-source community whose goal is to make the world more privacy-preserving by lowering the barrier-to-entry to private AI technologies. Since it's birth, OpenMined has been aiming for making decentralized, privacy preserving Artificial Intelligence as accessible as possible to a wide community. As a continuation to this effort, OpenMined community has published PySyft tutorials in Bengali! Check-out the tutorials and PySyft repository today and join our movement for making the world a safer and secured place. Originals tutorials in English are available here.
Please subscribe to this platform for more exciting news! If you wish to contribute in translating or writing for us, please fill out this form here!
Click here to join our amazing community of 7,300+ engineers, researchers, marketers, and hackers.
We sincerely thank Mir Mohammad Jaber, Zarreen Reza, Sourav Das and Sayantan Das for contributing to these translations.
List of tutorials in Bengali
- Part 01 - The Basic Tools of Private Deep Learning
- Part 02 - Intro to Federated Learning
- Part 03 - Advanced Remote Execution Tools
- Part 04 - Federated Learning via Trusted Aggregator
- Part 05 - Welcome to the Sandbox
- Part 06 - Federated Learning on MNIST using a CNN
- Part 07 - Federated Learning with Federated Dataset
- Part 08 - Introduction to Plans
- Part 09 - Intro to Encrypted Programs
- Part 10 - Federated Learning with Secure Aggregation
- Part 11 - Secure Deep Learning Classification
- Part 12 - Train an Encrypted Neural Network on Encrypted Data
- Part 12 bis - Encrypted Training on MNIST
- Part 13a - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Public Training
- Part 13b - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Secure Model Serving
- Part 13c - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Private Prediction Client
স্বাগতম! ওপেনমাইন্ড একটি ওপেন-সোর্স সংগঠন যার লক্ষ্য হচ্ছে প্রাইভেট এ.আই (AI) প্রযুক্তি তৈরি ও ব্যবহারকে আরও সহজ করে তোলার মধ্য দিয়ে একটি গোপনীয়তা-সংরক্ষণশীল পৃথিবী গড়ে তোলা। এর জন্মের শুরু থেকেই ওপেনমাইন্ড বিকেন্দ্রীভূত, গোপনীয়তা-সংরক্ষণশীল কৃত্রিম-বুদ্ধিমত্তা (AI) নির্ভর প্রযুক্তিকে বৃহত্তর জনগোষ্ঠীর কাছে যথাসম্ভব সহজলভ্য করে তোলার জন্যে কাজ করে যাচ্ছে। এরই ধারাবাহিকতায় এবার ওপেনমাইন্ড কমিউনিটি PySyft টিউটোরিয়াল বাংলায় প্রকাশ করছে! বাংলা টিউটোরিয়ালগুলো ও PySyft রিপোজিটরি থেকে আজই ঘুরে আসুন এবং একটি নিরাপদ ও সুরক্ষিত পৃথিবী গড়ে তোলার আমাদের এই অভিযানে যোগদান করুন। মূল টিউটোরিয়ালগুলো ইংরেজিতে পড়তে এখানে ক্লিক করুন।
আরও রোমাঞ্চকর তথ্য সম্পর্কে অবহিত থাকতে এই প্লাটফর্মটি সাবস্ক্রাইব করে রাখুন। আপনি যদি অনুবাদ অথবা লেখালেখির কাজে অবদান রাখতে চান তবে এই ফর্মটি পূরণ করুন।
৭৩০০ এর অধিক ডেভেলপার, ইঞ্জিনিয়ার, গবেষক, মার্কেটার ও হ্যাকারদের নিয়ে গঠিত আমাদের অসাধারণ কমিউনিটিতে যোগ দিতে এখানে ক্লিক করুন।
টিউটোরিয়ালগুলো বাংলায় অনুবাদের কাজে অবদান রাখার জন্য আমরা মীর মোহাম্মদ জাবের, যাররিন রেজা, সৌরভ দাস ও সায়ন্তন দাস কে আন্তরিকভাবে ধন্যবাদ জানাই।
PySyft এর বাংলা টিউটোরিয়ালের তালিকা
- Part 01 - The Basic Tools of Private Deep Learning
- Part 02 - Intro to Federated Learning
- Part 03 - Advanced Remote Execution Tools
- Part 04 - Federated Learning via Trusted Aggregator
- Part 05 - Welcome to the Sandbox
- Part 06 - Federated Learning on MNIST using a CNN
- Part 07 - Federated Learning with Federated Dataset
- Part 08 - Introduction to Plans
- Part 09 - Intro to Encrypted Programs
- Part 10 - Federated Learning with Secure Aggregation
- Part 11 - Secure Deep Learning Classification
- Part 12 - Train an Encrypted Neural Network on Encrypted Data
- Part 12 bis - Encrypted Training on MNIST
- Part 13a - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Public Training
- Part 13b - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Secure Model Serving
- Part 13c - Secure Classification with Syft Keras and TFE - Private Prediction Client