डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग अधिक नवीन, उपयोगकर्ता-केंद्रित रचनात्मक प्रक्रिया की अनुमति देता है, जो इस क्षेत्र के निरंतर विकास को गति देता है”

डिज़ाइन के क्षेत्र में क्रियान्वित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने इस उद्योग में परियोजनाओं की परिकल्पना और विकास के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। सबसे उत्कृष्ट लाभों में से एक रचनात्मक प्रक्रिया के अनुकूलन में निहित है, जहां एआई एल्गोरिदम पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए बिग डेटा सेट का विश्लेषण कर सकते हैं जिससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है जो डिज़ाइन निर्णय लेने में सहायता करती है।

इस कारण से, TECH डिज़ाइनरों को डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में यह पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि उपलब्ध कराता है जो एक अनूठा परिप्रेक्ष्य है जो रचनात्मक उत्पादों की प्राप्ति के साथ नई तकनीकियों को समग्र रूप से जोड़ता है। इसका समग्र दृष्टिकोण न केवल स्नातकों को तकनीकी ज्ञान प्रदान करेगा बल्कि नैतिकता और स्थिरता पर भी प्रभाव डालेगा तथा यह सुनिश्चित करेगा कि छात्र इस क्षेत्र में वर्तमान चुनौतियों का सामना करने के लिए तैयार हों।

वास्तव में, संबोधित किए जाने वाले विषयों की विविधता, डिज़ाइन प्रक्रिया में स्वचालित विषय-वस्तु निर्माण से लेकर अपशिष्ट कटौती तक, विभिन्न विषयों में एआई के अनुप्रयोगों की व्यापकता को दर्शाती है। इसके अतिरिक्त, नैतिकता और पर्यावरणीय प्रभाव पर विशेष ध्यान दिया जाएगा जिसका उद्देश्य जागरूक और सक्षम पेशेवर तैयार करना होगा।

कार्यक्रम की विषय-वस्तु में डिजाइन में निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषण, उत्पाद और अनुभव वैयक्तिकरण के लिए एआई प्रणालियों का कार्यान्वयन तथा उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों और रचनात्मक विषय-वस्तु निर्माण की खोज भी शामिल होगी।

इस तरह, TECH ने एक कठोर शैक्षणिक कार्यक्रम की कल्पना की है, जो महत्वपूर्ण रीलर्निंगविधि द्वारा समर्थित है। यह शैक्षणिक दृष्टिकोण मौलिक सिद्धांतों की पुनरावृत्ति पर ध्यान केंद्रित करता है जिससे विषय-वस्तु की पूरी समझ सुनिश्चित होती है। इसके अलावा , अभिगम्यता एक महत्वपूर्ण तत्व है क्योंकि किसी भी समय विषय-वस्तु का अन्वेषण करने के लिए केवल इंटरनेट कनेक्शन वाले इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता होती है, जिससे छात्र को शारीरिक रूप से उपस्थित होने या स्थापित शेड्यूल का पालन करने की बाध्यता से मुक्ति मिल जाती है।

आप डिज़ाइन में एआई के एकीकरण, दक्षता और वैयक्तिकरण को बढ़ावा देने और नई रचनात्मक संभावनाओं के द्वार खोलने का काम करेंगे”

यह डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में स्नातकोत्तर उपाधि बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीस का विकास
• वे जिस ग्राफिक, योजनाबद्ध और वास्तविक विषय-वस्तु के साथ बनाए गए हैं, वे उन विषयों पर वैज्ञानिक और वास्तविक जानकारी प्रदान करते हैं जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• वास्तविक अभ्यास जहाँ सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया अपनाई जा सकती है
• इसमें नवीन प्रणालीयों पर विशेष जोर दिया गया है
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, तथा व्यक्तिगत चिंतन कार्य
• ऐसी विषय-वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से सुलभ हो

स्वचालित दृश्य विषय-वस्तु निर्माण से लेकर रुझान पूर्वानुमान और एआई-संवर्धित सहयोग तक, आप स्वयं को एक निरंतर विकसित हो रहे क्षेत्र में संलग्न करेंगे”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक तकनीकी के साथ विकसित मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवरों को स्थितीय और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी अर्थात् एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक स्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई गहन शिक्षा प्रदान करेगा।

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है जिसके तहत पेशेवर को पाठ्यक्रम के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना होगा। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरएक्टिव वीडियो सिस्टम द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

TECH द्वारा प्रस्तावित मल्टीमीडिया संसाधनों के व्यापक पुस्तकालय की बदौलत, आप आभासी सहायकों के एकीकरण और उपयोगकर्ता के भावनात्मक विश्लेषण में गहराई से अध्ययन करेंगे"

आप इस 100% ऑनलाइन पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि के माध्यम से नैतिकता, पर्यावरण और उभरती तकनीकियों के बीच की नाजुक रेखा को संबोधित करेंगे"

इस पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि की विशिष्टता यह है कि इसमें डिज़ाइन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच समन्वय के लिए व्यापक और अत्याधुनिक दृष्टिकोण अपनाया गया है। "कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और एआई" के साथ-साथ "डिज़ाइन-उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और एआई" जैसे मॉड्यूलों को शामिल करने से स्नातकों को मल्टीमीडिया विषय-वस्तु के स्वचालित निर्माण से लेकर उपयोगकर्ता अनुभवों में प्रासंगिक अनुकूलन तक, समसामयिक मुद्दों पर विचार करने का अवसर मिलेगा। तकनीकी कौशल, जैसे माइक्रोचिप आर्किटेक्चर अनुकूलन का नैतिक और पर्यावरणीय विचार तथा अपशिष्ट न्यूनीकरण के साथ अभिनव संयोजन इस कार्यक्रम को असाधारण रूप से सर्वांगीण बनाता है।

एक अनूठे कार्यक्रम में कदम रखें, जो डिज़ाइन के क्षेत्र में एआई के अनुप्रयोग में रचनात्मकता एवं नैतिक और सतत जागरूकता दोनों को शामिल करेगा”

मॉड्यूल 1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मूल सिद्धांत

1.1.कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इतिहास

1.1.1.हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कब बात करना शुरू करते हैं?
1.1.2.फिल्म में सन्दर्भ
1.1.3.कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महत्व
1.1.4.ऐसी तकनीकियाँ जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सक्षम और समर्थन करती हैं

1.2.खेलों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1.2.1.गेम थ्योरी
1.2.2.मिनिमैक्स और अल्फा-बीटा प्रूनिंग
1.2.3.सिम्युलेशन: मोंटे कार्लो

1.3.तंत्रिका नेटवर्क

1.3.1.जैविक बुनियादी बातें
1.3.2.कम्प्यूटेशनल मॉडल
1.3.3.पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित तंत्रिका नेटवर्क
1.3.4.सरल परसेप्ट्रॉन
1.3.5.मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन

1.4.आनुवंशिक एल्गोरिदम

1.4.1.इतिहास
1.4.2.जैविक आधार
1.4.3.प्रॉब्लेम कोडिंग
1.4.4.प्रारंभिक जनसंख्या का सृजन
1.4.5.मुख्य एल्गोरिथम और जेनेटिक ऑपरेटर
1.4.6.व्यक्तियों का मूल्यांकन: फिट्नस

1.5.थिसॉरी, शब्दावली, वर्गीकरण

1.5.1.शब्दावली
1.5.2.वर्गीकरण
1.5.3.शब्दकोष संबंधी
1.5.4.ओण्टोलॉजी
1.5.5.ज्ञान प्रतिनिधित्व सिमेंटिक वेब

1.6.सेमांटिक वेब

1.6.1.विशिष्टताएँ आरडीएफ, आरडीएफएस और ओडब्लूएल
1.6.2.अनुमान/तर्क
1.6.3.लिंक किया गया डेटा

1.7.विशेषज्ञ प्रणालियाँ और डीएसएस

1.7.1.विशेषज्ञ प्रणालियां
1.7.2.निर्णय समर्थन प्रणाली

1.8.चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट

1.8.1.सहायकों के प्रकार: आवाज और पाठ सहायक
1.8.2.एक सहायक के विकास के लिए मौलिक भाग: इरादे, संस्थाएं और संवाद प्रवाह
1.8.3.इंटीग्रेशन: वेब, स्लैक, व्हाट्सएप, फेसबुक
1.8.4.सहायक विकास उपकरण: संवाद प्रवाह, वाटसन सहायक

1.9.एआई कार्यान्वयन रणनीति
1.10.कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य

1.10.1.एल्गोरिदम का उपयोग करके भावनाओं का पता लगाने का तरीका समझें
1.10.2.व्यक्तित्व का निर्माण: भाषा, अभिव्यक्ति और विषय वस्तु
1.10.3.कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रुझान
1.10.4.कुछ विचार

मॉड्यूल 2. डेटा के प्रकार और जीवन चक्र

2.1.आंकड़े

2.1.1.सांख्यिकी। वर्णनात्मक सांख्यिकी, सांख्यिकीय अनुमान
2.1.2.जनसंख्या, नमूना, व्यक्तिगत
2.1.3.वेरिएबल्स परिभाषा, मापन स्केल

2.2.डेटा सांख्यिकी के प्रकार

2.2.1.प्रकार के अनुसार

2.2.1.1. मात्रात्मक: सतत डेटा और असतत डेटा
2.2.1.2. गुणात्मक। द्विपद डेटा, नाममात्र डेटा और क्रमवाचक डेटा

2.2.2.उनके आकार के अनुसार

2.2.2.1. संख्यात्मक
2.2.2.2. टेक्स्ट:
2.2.2.3. तार्किक

2.2.3.इसके स्रोत के अनुसार

2.2.3.1. प्राथमिक
2.2.3.2. माध्यमिक

2.3.डेटा का जीवन चक्र

2.3.1.चक्र के चरण
2.3.2.चक्र के मील के पत्थर
2.3.3.निष्पक्ष सिद्धांत

2.4.चक्र के प्रारंभिक चरण

2.4.1.लक्ष्य की परिभाषा
2.4.2.संसाधन आवश्यकताओं का निर्धारण
2.4.3.गैंट चार्ट
2.4.4.डेटा संरचना

2.5.डेटा संग्रह

2.5.1.डेटा संग्रह की प्रणाली
2.5.2.डेटा संग्रह उपकरण
2.5.3.डेटा संग्रह चैनल

2.6.डेटा की सफाई

2.6.1.डेटा सफाई के चरण
2.6.2.डेटा गुणवत्ता
2.6.3.डेटा हेरफेर (आर के साथ)

2.7.डेटा विश्लेषण, व्याख्या और परिणामों का मूल्यांकन

2.7.1.सांख्यिकीय उपाय
2.7.2.संबंध सूचकांक
2.7.3.डेटा माइनिंग

2.8.डेटा वेयरहाउस

2.8.1.वे तत्व जो इसे बनाते हैं
2.8.2.डिज़ाइन
2.8.3.विचारणीय पहलू

2.9.डेटा उपलब्धता

2.9.1.पहुँच
2.9.2.उपयोग
2.9.3.सुरक्षा

2.10.नियामक रूपरेखा

2.10.1.डेटा संरक्षण कानून
2.10.2.अच्छे व्यवहार
2.10.3.अन्य विनियामक पहलू

मॉड्यूल 3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डेटा

3.1.डेटा विज्ञान

3.1.1.डेटा विज्ञान
3.1.2.डेटा वैज्ञानिकों के लिए उन्नत उपकरण

3.2.डेटा, सूचना और ज्ञान

3.2.1.डेटा, सूचना और ज्ञान
3.2.2.डेटा के प्रकार
3.2.3.डेटा स्रोत

3.3.डेटा से सूचना तक

3.3.1.डेटा विश्लेषण
3.3.2.विश्लेषण के प्रकार
3.3.3.डेटा सेट से जानकारी निकालना

3.4.विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से जानकारी निकालना

3.4.1.एक विश्लेषण उपकरण के रूप में विज़ुअलाइज़ेशन
3.4.2.विज़ुअलाइज़ेशन के तरीके
3.4.3.डेटा सेट का विज़ुअलाइज़ेशन

3.5.डेटा गुणवत्ता

3.5.1.गुणवत्ता डेटा
3.5.2.डेटा की सफाई
3.5.3.बुनियादी डेटा पूर्वप्रसंस्करण

3.6.डेटा सेट

3.6.1.डेटा सेट संवर्धन
3.6.2.आयामीता का अभिशाप
3.6.3.हमारे डेटा सेट का संशोधन

3.7.असंतुलित होना

3.7.1.असंतुलन की श्रेणियाँ
3.7.2.असंतुलित शमन तकनीक
3.7.3.डेटा सेट को संतुलित करना

3.8.अप्रशिक्षित मॉडल

3.8.1.अप्रशिक्षित मॉडल
3.8.2.विधियाँ 
3.8.3.अप्रशिक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण

3.9.पर्यवेक्षित मॉडल

3.9.1.पर्यवेक्षित मॉडल
3.9.2.विधियाँ 
3.9.3.पर्यवेक्षित मॉडल के साथ वर्गीकरण

3.10.उपकरण और अच्छे अभ्यास

3.10.1.डेटा वैज्ञानिकों के लिए अच्छे अभ्यास
3.10.2.सबसे अच्छा मॉडल
3.10.3.उपयोगी उपकरण

मॉड्यूल 4. डेटा माइनिंग चयन, पूर्व-संस्करण और परिवर्तन

4.1.सांख्यिकीय अनुमान

4.1.1.वर्णनात्मक सांख्यिकी बनाम सांख्यिकीय अनुमान
4.1.2.पैरामीट्रिक प्रक्रियाएं
4.1.3.गैर-पैरामीट्रिक प्रक्रियाएँ

4.2.खोजपूर्ण विश्लेषण

4.2.1.विवरणात्मक विश्लेषण
4.2.2.विसुअलाईज़शन
4.2.3.डेटा तैयारी

4.3.डेटा तैयारी

4.3.1.इंटीग्रेशन और डेटा सफ़ाई
4.3.2.डेटा का सामान्यीकरण
4.3.3.गुण परिवर्तन

4.4.लुप्त मूल्य

4.4.1.लुप्त मूल्यों का उपचार
4.4.2.अधिकतम संभावना प्रतिरूपण विधियाँ
4.4.3.मशीन लर्निंग का उपयोग कर गुम मूल्य प्रतिरूपण

4.5.डेटा में समस्याएँ

4.5.1.शोर वर्ग और गुण
4.5.2.शोर फ़िल्टरिंग
4.5.3.शोर का प्रभाव

4.6.आयामीता का अभिशाप

4.6.1.ओवरसैंपलिंग
4.6.2.अवर
4.6.3.बहुआयामी डेटा कटौती

4.7.सतत से असतत गुण तक

4.7.1.सतत डेटा बनाम. विवेकशील डेटा
4.7.2.विवेकाधीन प्रक्रिया

4.8.आंकड़ा

4.8.1.डेटा चयन
4.8.2.संभावनाएँ और चयन मानदंड
4.8.3.चयन के तरीके

4.9.उदाहरण चयन

4.9.1.उदाहरण चयन के लिए तरीके
4.9.2.प्रोटोटाइप चयन
4.9.3.उदाहरण चयन के लिए उच्च तरीके

4.10.बिग डेटा वातावरण में डेटा पूर्वप्रसंस्करण

मॉड्यूल 5. कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एल्गोरिदम और जटिलता

5.1.एल्गोरिथम डिज़ाइन रणनीतियों का परिचय

5.1.1.प्रत्यावर्तन
5.1.2. डिवाइड एंड कॉन्कर
5.1.3.अन्य रणनीतियाँ

5.2.एल्गोरिदम की दक्षता और विश्लेषण

5.2.1.दक्षता के उपाय
5.2.2.इनपुट का आकार मापना
5.2.3.निष्पादन समय मापना
5.2.4.सबसे खराब, सबसे अच्छा और औसत मामला
5.2.5.स्पर्शोन्मुख संकेतन
5.2.6.नॉन-रिकर्सिव एल्गोरिदम के गणितीय विश्लेषण के लिए मानदंड
5.2.7.पुनरावर्ती एल्गोरिदम का गणितीय विश्लेषण
5.2.8.एल्गोरिदम का अनुभवजन्य विश्लेषण

5.3.छँटाई एल्गोरिदम

5.3.1.छँटाई की अवधारणा
5.3.2.बबल छँटाई
5.3.3.चयन के आधार पर छँटाई
5.3.4.सम्मिलन के आधार पर छँटाई
5.3.5.छँटाई और मिश्रण (मर्ज_सॉर्ट)
5.3.6.त्वरित छँटाई (क्विक_सॉर्ट)

5.4.वृक्ष के साथ एल्गोरिदम

5.4.1.वृक्ष संकल्पना
5.4.2.बाइनरी वृक्ष
5.4.3.वृक्ष पथ
5.4.4.अभिव्यक्ति का प्रतिनिधित्व
5.4.5.क्रमबद्ध बाइनरी वृक्ष
5.4.6.संतुलित बाइनरी वृक्ष

5.5.हीप्स का उपयोग करने वाले एल्गोरिदम

5.5.1.हीप्स
5.5.2.हीपसॉर्ट एल्गोरिथम
5.5.3.प्राथमिकता कतारें

5.6.ग्राफ़ एल्गोरिदम

5.6.1.प्रतिनिधित्व
5.6.2.चौड़ाई में ट्रैवर्सल
5.6.3.गहराई यात्रा
5.6.4.टोपोलॉजिकल सॉर्टिंग

5.7.लालची एल्गोरिदम

5.7.1.ग्रीडी रणनीति
5.7.2.ग्रीडी रणनीति के तत्व
5.7.3.मुद्रा विनिमय
5.7.4.यात्री की समस्या
5.7.5.बैकपैक समस्या

5.8.न्यूनतम पथ खोज

5.8.1.न्यूनतम पथ समस्या
5.8.2.नकारात्मक चाप और चक्र
5.8.3.डिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिदम

5.9.ग्राफ़ पर ग्रीडी एल्गोरिदम

5.9.1.न्यूनतम आवरण वाला वृक्ष
5.9.2.प्राइम का एल्गोरिदम
5.9.3.क्रुस्कल का एल्गोरिदम
5.9.4.जटिलता विश्लेषण

5.10.बैक ट्रैकिंग

5.10.1.बैक ट्रैकिंग
5.10.2.वैकल्पिक तकनीकें

मॉड्यूल 6. इंटेलिजेंट सिस्टम

6.1.एजेंट सिद्धांत

6.1.1.अवधारणा की इतिहास
6.1.2.एजेंट परिभाषा
6.1.3.कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एजेंट
6.1.4.सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एजेंट

6.2.एजेंट आर्किटेक्चर

6.2.1.एक एजेंट की तर्क प्रक्रिया
6.2.2.प्रतिक्रियाशील एजेंट
6.2.3.डिडक्टिव एजेंट
6.2.4.हाइब्रिड एजेंट
6.2.5.तुलना

6.3.सूचना और ज्ञान

6.3.1.डेटा, सूचना और ज्ञान के बीच अंतर
6.3.2.डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन
6.3.3.डेटा संग्रह प्रणाली
6.3.4.सूचना प्राप्ति के तरीके
6.3.5.ज्ञान प्राप्ति के तरीके

6.4.ज्ञान निरूपण

6.4.1.ज्ञान प्रतिनिधित्व का महत्व
6.4.2.भूमिकाओं के अनुसार ज्ञान प्रतिनिधित्व की परिभाषा
6.4.3.ज्ञान प्रतिनिधित्व सुविधाएँ

6.5.ओण्टोलॉजी

6.5.1.मेटाडेटा का परिचय
6.5.2.ऑन्टोलॉजी की दार्शनिक अवधारणा
6.5.3.ऑन्टोलॉजी की कंप्यूटिंग अवधारणा
6.5.4.डोमेन ऑन्टोलॉजी और उच्च-स्तरीय ऑन्टोलॉजी
6.5.5.ऑन्टोलॉजी का निर्माण कैसे करें

6.6.ओन्टोलॉजी भाषाएँ और ओन्टोलॉजी निर्माण सॉफ्टवेयर

6.6.1.ट्रिपल आरडीएफ, टर्टल और एन
6.6.2.आरडीएफ स्कीमा
6.6.3.ओडब्लूएल्
6.6.4.एस्पीएआरक्यूएल्
6.6.5.ओन्टोलॉजी क्रिएशन उपकरणों का परिचय
6.6.6.प्रोतएजे को स्थापित करना और उसका उपयोग करना

6.7.सेमांटिक वेब

6.7.1.सिमेंटिक वेब की वर्तमान और भविष्य की स्थिति
6.7.2.सिमेंटिक वेब अनुप्रयोग

6.8.अन्य ज्ञान प्रतिनिधित्व मॉडल

6.8.1.शब्दावली
6.8.2.वैश्विक विज़न
6.8.3.वर्गीकरण
6.8.4.शब्दकोष संबंधी
6.8.5.फोल्क्सोनॉमी
6.8.6.तुलना
6.8.7.दिमागी मानचित्र

6.9.ज्ञान प्रतिनिधित्व मूल्यांकन और इनग्रैशन

6.9.1.शून्य-ऑर्डर लॉजिक
6.9.2.प्रथम-ऑर्डर लॉजिक
6.9.3.वर्णनात्मक लॉजिक
6.9.4.विभिन्न प्रकार के तर्क के बीच संबंध
6.9.5.प्रस्तावना: प्रथम-क्रम लॉजिक पर आधारित प्रोग्रामिंग

6.10.सिमेंटिक रीज़नर्स, ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ और विशेषज्ञ प्रणालियाँ

6.10.1.तर्ककर्ता की अवधारणा
6.10.2.तर्ककर्ता अनुप्रयोग
6.10.3.ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ
6.10.4.एम्ह्वाइसीआईएन् विशेषज्ञ प्रणालियों का इतिहास
6.10.5.विशेषज्ञ प्रणाली तत्व और वास्तुकला
6.10.6.विशेषज्ञ प्रणालियाँ बनाना

मॉड्यूल 7. मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग

7.1.ज्ञान खोज प्रक्रियाओं और मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं का परिचय

7.1.1.ज्ञान खोज प्रक्रियाओं की प्रमुख अवधारणाएँ
7.1.2.ज्ञान खोज प्रक्रियाओं का ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य
7.1.3.ज्ञान खोज प्रक्रियाओं के चरण
7.1.4.ज्ञान खोज प्रक्रियाओं में प्रयुक्त तकनीकें
7.1.5.अच्छे मशीन लर्निंग मॉडल के लक्षण
7.1.6.मशीन लर्निंग सूचना के प्रकार
7.1.7.बुनियादी शिक्षण अवधारणाएँ
7.1.8.बिना पर्यवेक्षण के सीखने की बुनियादी अवधारणाएँ

7.2.डेटा अन्वेषण और पूर्वप्रसंस्करण

7.2.1.डाटा प्रसंस्करण
7.2.2.डेटा विश्लेषण प्रवाह में डेटा प्रसंस्करण
7.2.3.डेटा के प्रकार
7.2.4.डेटा परिवर्तन
7.2.5.सतत चरों का विज़ुअलाइज़ेशन और अन्वेषण
7.2.6.श्रेणीबद्ध चर का विज़ुअलाइज़ेशन और अन्वेषण
7.2.7.सहसंबंध उपाय
7.2.8.सर्वाधिक सामान्य ग्राफ़िक अभ्यावेदन
7.2.9.बहुभिन्नरूपी विश्लेषण और आयामी कमी का परिचय

7.3.निर्णय वृक्ष

7.3.1.आईडी एल्गोरिदम
7.3.2.एल्गोरिथम सी
7.3.3.ओवरट्रेनिंग और प्रूनिंग
7.3.4.परिणामों का विश्लेषण

7.4.क्लासिफायर का मूल्यांकन

7.4.1.कन्फ्यूजन मैट्रिक्स
7.4.2.संख्यात्मक मूल्यांकन मैट्रिक्स
7.4.3.कप्पा स्टैटिक
7.4.4.आरओसी वक्र

7.5.वर्गीकरण नियम

7.5.1.नियम मूल्यांकन उपाय
7.5.2.ग्राफिक प्रतिनिधित्व का परिचय
7.5.3.अनुक्रमिक ओवरले एल्गोरिदम

7.6.तंत्रिका नेटवर्क

7.6.1.बुनियादी अवधारणाएं
7.6.2.सरल तंत्रिका नेटवर्क
7.6.3.बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिथम
7.6.4.आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क का परिचय

7.7.बायेसियन विधियाँ

7.7.1.बुनियादी संभाव्यता अवधारणाएँ
7.7.2.बेयस प्रमेय
7.7.3.नादान बेयस
7.7.4.बायेसियन नेटवर्क का परिचय

7.8.प्रतिगमन और सतत प्रतिक्रिया मॉडल

7.8.1.सरल रेखीय प्रतिगमन
7.8.2.मल्टीपल रैखिक प्रतिगमन
7.8.3.संभार तन्त्र परावर्तन
7.8.4.प्रतिगमन वृक्ष
7.8.5.सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का परिचय
7.8.6.उपयुक्तता के उपाय

7.9.क्लस्टरिंग

7.9.1.बुनियादी अवधारणाएँ
7.9.2.पदानुक्रमित क्लस्टरिंग
7.9.3.संभाव्य तरीके
7.9.4.ईएम एल्गोरिदम
7.9.5.बी-क्यूब्ड विधि
7.9.6.निहित तरीके

7.10.टेक्स्ट माइनिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

7.10.1.बुनियादी अवधारणाएँ
7.10.2.कॉर्पस निर्माण
7.10.3.विवरणात्मक विश्लेषण
7.10.4.भावनाओं के विश्लेषण का परिचय

मॉड्यूल 8. तंत्रिका नेटवर्क, गहन शिक्षण का आधार

8.1.गहन शिक्षण

8.1.1.गहन शिक्षण के प्रकार
8.1.2.गहन शिक्षण के अनुप्रयोग
8.1.3.डीप लर्निंग के फायदे और नुकसान

8.2.शल्य चिकित्सा

8.2.1.जोड़
8.2.2.प्रोडक्शन
8.2.3.स्थानांतरण

8.3.परतें

8.3.1.इनपुट परत
8.3.2.छिपी परत
8.3.3.आउटपुट परत

8.4.परत बंधन और संचालन

8.4.1.वास्तुकला डिज़ाइन
8.4.2.परतों के बीच संबंध
8.4.3.आगे प्रसार

8.5.प्रथम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण

8.5.1.नेटवर्क डिज़ाइन
8.5.2.वज़न स्थापित करें
8.5.3.नेटवर्क प्रशिक्षण

8.6.प्रशिक्षक और अनुकूलक

8.6.1.अनुकूलक चयन
8.6.2.हानि फ़ंक्शन की स्थापना
8.6.3.एक मीट्रिक स्थापित करना

8.7.तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांतों का अनुप्रयोग

8.7.1.सक्रियण कार्य
8.7.2.पिछड़ा प्रसार
8.7.3.पैरामीटर समायोजन

8.8.जैविक से लेकर कृत्रिम तंत्रिका तक

8.8.1.जैविक तंत्रिका की कार्यप्रणाली
8.8.2.कृत्रिम तंत्रिका को ज्ञान का हस्तांतरण
8.8.3.दोनों के बीच संबंध स्थापित करें

8.9.केरस के साथ एमएलपी (मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन) का कार्यान्वयन

8.9.1.नेटवर्क संरचना की परिभाषा
8.9.2.मॉडल संकलन
8.9.3.मॉडल प्रशिक्षण

8.10.न्यूरल नेटवर्क के हाइपरपैरामीटर को फ़ाइन ट्यूनिंग करना

8.10.1.सक्रियण फ़ंक्शन का चयन
8.10.2.सीखने की दर निर्धारित करें
8.10.3.वज़न का समायोजन

मॉड्यूल 9. डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण

9.1.ग्रेडिएंट समस्याएँ

9.1.1.ग्रेडिएंट अनुकूलन तकनीक
9.1.2.स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट
9.1.3.वज़न आरंभीकरण तकनीकें

9.2.पूर्व-प्रशिक्षित परतों का पुन: उपयोग

9.2.1.स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
9.2.2.सुविधा निष्कर्षण
9.2.3.गहन शिक्षण

9.3.अनुकूलक

9.3.1.स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़र
9.3.2.ऑप्टिमाइज़र एडम और आरएमएसप्रॉप
9.3.3.क्षण अनुकूलक

9.4.सीखने की दर प्रोग्रामिंग

9.4.1.स्वचालित सीखने की दर नियंत्रण
9.4.2.सीखने के चक्र
9.4.3.स्मूथिंग शर्तें

9.5.ओवरफिटिंग

9.5.1.पार सत्यापन
9.5.2.नियमितीकरण
9.5.3.मूल्यांकन मेट्रिक्स

9.6.वास्तविक दिशानिर्देश

9.6.1.मॉडल डिज़ाइन
9.6.2.मेट्रिक्स और मूल्यांकन मापदंडों का चयन
9.6.3.परिकल्पना परीक्षण

9.7.स्थानांतरण सीखना

9.7.1.स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
9.7.2.सुविधा निष्कर्षण
9.7.3.गहन शिक्षण

9.8.डेटा संवर्धन

9.8.1.छवि रूपांतरण
9.8.2.कृत्रिम डेटा निर्माण
9.8.3.टेक्स्ट परिवर्तन

9.9.ट्रांसफर लर्निंग का वास्तविक अनुप्रयोग

9.9.1.स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
9.9.2.सुविधा निष्कर्षण
9.9.3.गहन शिक्षण

9.10.नियमितीकरण

9.10.1.एल और एल
9.10.2.अधिकतम एन्ट्रापी द्वारा नियमितीकरण
9.10.3.ड्रॉप आउट

मॉड्यूल 10. टेंसरफ़्लो के साथ मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

10.1.टेंसरफ़्लो

10.1.1.टेंसरफ़्लो लाइब्रेरी का उपयोग
10.1.2.टेन्सरफ़्लो के साथ मॉडल प्रशिक्षण
10.1.3.टेंसरफ़्लो में ग्राफ के साथ संचालन

10.2.टेंसरफ़्लो और नमपाइ

10.2.1.टेंसरफ़्लो के लिए नमपाइ कंप्यूटिंग वातावरण
10.2.2.टेंसरफ़्लो के साथ नमपाई एरेज़ का उपयोग करना
10.2.3.टेंसरफ़्लो ग्राफ के लिए नमपाई संचालन

10.3.एल्गोरिदम मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

10.3.1.टेंसरफ़्लो के साथ कस्टम मॉडल बनाना
10.3.2.प्रशिक्षण मापदंडों का प्रबंधन
10.3.3.प्रशिक्षण के लिए अनुकूलन तकनीकों का उपयोग

10.4.टेन्सरफ़्लो विशेषताएँ और ग्राफ़

10.4.1.टेंसरफ़्लो के साथ कार्य
10.4.2.मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राफ़ का उपयोग
10.4.3.टेंसरफ़्लो संचालन के साथ ग्राफ का अनुकूलन

10.5.टेंसरफ़्लो के साथ डेटा लोड करना और प्रीप्रोसेसिंग करना

10.5.1.टेंसरफ़्लो के साथ डेटा सेट लोड करना
10.5.2.टेन्सरफ़्लो के साथ डेटा पूर्वप्रसंस्करण
10.5.3.डेटा हेरफेर के लिए टेंसरफ़्लो उपकरण का उपयोग करना

10.6.टीएफ डेटा एपीआई

10.6.1.डेटा प्रसंस्करण के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना
10.6.2.टीएफडेटा के साथ डेटा स्ट्रीम का निर्माण
10.6.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए टीएफ डेटा एपीआई का उपयोग करना

10.7.टीएफ रिकॉर्ड प्रारूप

10.7.1.डेटा क्रमांकन के लिए टीएफ रिकॉर्ड एपीआई का उपयोग करना
10.7.2.टेंसरफ़्लो के साथ टीएफ रिकॉर्ड फ़ाइल अपलोड करना
10.7.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए टीएफ रिकॉर्ड फ़ाइलों का उपयोग करना

10.8.केरस पूर्वप्रसंस्करण परतें

10.8.1.केरस पूर्वप्रसंस्करण एपीआई का उपयोग करना
10.8.2.पूर्वप्रसंस्करण पाइपलाइन निर्माण के साथ केरस
10.8.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए केरस पूर्वप्रसंस्करणग एपीआई का उपयोग करना

10.9.टेंसरफ़्लो डेटा सेट परियोजना

10.9.1.डेटा लोडिंग के लिए टेन्सरफ़्लो डेटा सेट का उपयोग करना
10.9.2.टेंसरफ़्लो डेटासेट के साथ पूर्वप्रसंस्करण डेटा
10.9.3.मॉडल प्रशिक्षण के लिए टेन्सरफ़्लो डेटा सेट का उपयोग करना

10.10.टेंसरफ़्लो के साथ एक डीप लर्निंग ऐप बनाना

10.10.1.वास्तविक अनुप्रयोग
10.10.2.टेंसरफ़्लो के साथ एक डीप लर्निंग ऐप बनाना
10.10.3.टेन्सरफ़्लो के साथ मॉडल प्रशिक्षण
10.10.4.परिणामों की पूर्वानुमान के लिए एप्लिकेशन का उपयोग

मॉड्यूल 11. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप कंप्यूटर विज़न

11.1.विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर

11.1.1.विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य
11.1.2.कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत
11.1.3.छवि प्रसंस्करण के मॉडल

11.2.संवेगात्मक परतें

11.2.1. संवेगात्मक में वज़न का पुन: उपयोग
11.2.2.कन्वोल्यूशन डी
11.2.3.सक्रियण कार्य

11.3.केरस के साथ ग्रुपिंग लेयर्स और ग्रुपिंग लेयर्स का कार्यान्वयन

11.3.1.पूलिंग और स्ट्राइडिंग
11.3.2.फ़्लेटेंनिंग 
11.3.3.पूलिंग के प्रकार

11.4.सीएनएन वास्तुकला

11.4.1.वीजीजी वास्तुकला
11.4.2.एलेक्सनेट वास्तुकला
11.4.3.रेसनेट वास्तुकला

11.5.केरास का उपयोग करके सीएनएन रेसनेट लागू करना

11.5.1.वज़न आरंभीकरण
11.5.2.इनपुट परत परिभाषा
11.5.3.आउटपुट परिभाषा

11.6.पूर्व-प्रशिक्षित केरस मॉडल का उपयोग

11.6.1.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की विशेषताएँ
11.6.2.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग
11.6.3.पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के लाभ

11.7.स्थानांतरण शिक्षण के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल

11.7.1.स्थानांतरण द्वारा सीखना
11.7.2.स्थानांतरण सीखने की प्रक्रिया
11.7.3.ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

11.8.डीप कंप्यूटर विज़न वर्गीकरण और स्थानीयकरण

11.8.1.छवि वर्गीकरण
11.8.2.छवियों में वस्तुओं का स्थानीयकरण
11.8.3.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

11.9.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

11.9.1.ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के तरीके
11.9.2.ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग एल्गोरिदम
11.9.3.ट्रैकिंग और स्थानीयकरण तकनीक

11.10.शब्दार्थ विभाजन

11.10.1.शब्दार्थ विभाजन के लिए गहन शिक्षा
11.10.1.एज डिटेक्शन
11.10.1.नियम-आधारित विभाजन विधियाँ

मॉड्यूल 12. आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (एनआरएन) और ध्यान के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

12.1.आरएनएन का उपयोग करके टेक्स्ट निर्माण

12.1.1.टेक्स्ट निर्माण के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण
12.1.2.आरएनएन के साथ प्राकृतिक भाषा निर्माण
12.1.3.आरएनएन के साथ टेक्स्ट निर्माण अनुप्रयोग

12.2.प्रशिक्षण डेटा सेट निर्माण

12.2.1.आरएनएन के प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना
12.2.2.प्रशिक्षण डेटा सेट का भंडारण
12.2.3.डेटा सफ़ाई और परिवर्तन
12.2.4.भावनाओं का विश्लेषण

12.3.आरएनएन के साथ राय का वर्गीकरण

12.3.1.टिप्पणियों में थीम का पता लगाना
12.3.2.गहन शिक्षण एल्गोरिदम के साथ भावना विश्लेषण

12.4.तंत्रिका मशीन अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क

12.4.1.मशीनी अनुवाद के लिए आरएनएन का प्रशिक्षण
12.4.2.मशीनी अनुवाद के लिए एनकोडर-डिकोडर नेटवर्क का उपयोग
12.4.3.आरएनएन के साथ मशीनी अनुवाद की सटीकता में सुधार

12.5.ध्यान तंत्र

12.5.1.आरएनएन में ध्यान तंत्र का अनुप्रयोग
12.5.2.मॉडलों की सटीकता में सुधार के लिए देखभाल तंत्र का उपयोग
12.5.3.तंत्रिका नेटवर्क में ध्यान तंत्र के लाभ

12.6.ट्रांसफार्मर मॉडल

12.6.1.प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए ट्रांसफॉर्मर्स मॉडल का उपयोग करना
12.6.2.विज़न के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का अनुप्रयोग
12.6.3.ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ

12.7.विज़न के लिए ट्रांसफार्मर

12.7.1.विज़न के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
12.7.2.छवि डेटा पूर्वप्रसंस्करण
12.7.3.विजन के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण

12.8.हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स बुकस्टोर

12.8.1.हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना
12.8.2.हगिंग फेस' ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का अनुप्रयोग
12.8.3.हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के फायदे

12.9.अन्य ट्रांसफार्मर लाइब्रेरी। तुलना

12.9.1.विभिन्न ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के बीच तुलना
12.9.2.अन्य ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के उपयोग
12.9.3.अन्य ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के लाभ

12.10.आरएनएन और ध्यान के साथ एनएलपी एप्लिकेशन का विकास व्यावहारिक अनुप्रयोगों

12.10.1.आरएनएन और ध्यान के साथ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग का विकास
12.10.2.अनुप्रयोग में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग
12.10.3.व्यावहारिक अनुप्रयोग का मूल्यांकन

मॉड्यूल 13. ऑटोएन्कोडर्स, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल

13.1.कुशल डेटा का प्रतिनिधित्व

13.1.1.आयामीता में कमी
13.1.2.गहन शिक्षण
13.1.3.संक्षिप्त अभ्यावेदन

13.2.अपूर्ण रैखिक स्वचालित एनकोडर के साथ पीसीए प्राप्ति

13.2.1.प्रशिक्षण प्रक्रिया
13.2.2.पायथन में कार्यान्वयन
13.2.3.परीक्षण डेटा का उपयोग

13.3.स्टैक्ड स्वचालित एनकोडर

13.3.1.डीप तंत्रिका नेटवर्क
13.3.2.कोडिंग आर्किटेक्चर का निर्माण
13.3.3.नियमितीकरण का प्रयोग

13.4.कन्वेन्शनल ऑटोएन्कोडर्स

13.4.1.कन्वेन्शनल मॉडल का डिज़ाइन
13.4.2.कन्वेन्शनल मॉडल प्रशिक्षण
13.4.3.परिणाम मूल्यांकन

13.5.स्वचालित एनकोडर का शोर दमन

13.5.1.फ़िल्टर अनुप्रयोग
13.5.2.कोडिंग मॉडल का डिज़ाइन
13.5.3.नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग

13.6.विरल स्वचालित एनकोडर

13.6.1.कोडिंग दक्षता बढ़ाना
13.6.2.पैरामीटर्स की संख्या न्यूनतम करना
13.6.3.नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना

13.7.वैरिएशनल स्वचालित एनकोडर

13.7.1.विविधतापूर्ण अनुकूलन का उपयोग
13.7.2.बिना पर्यवेक्षित गहन शिक्षण
13.7.3.गहन अव्यक्त अभ्यावेदन

13.8.फैशन एमएनआईएसटी छवियों का निर्माण

13.8.1.पैटर्न मान्यता
13.8.2.छवियों का निर्माण
13.8.3.डीप तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण

13.9.उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क और जीएएन मॉडल

13.9.1.छवियों से विषय-वस्तु निर्माण
13.9.2.डेटा वितरण की मॉडलिंग
13.9.3.प्रतिकूल नेटवर्क का उपयोग

13.10.मॉडलों का कार्यान्वयन

13.10.1.वास्तविक उपयोगिता
13.10.2.मॉडलों का कार्यान्वयन
13.10.3.वास्तविक डेटा का उपयोग
13.10.4.परिणाम मूल्यांकन

मॉड्यूल 14. जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग

14.1.जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग का परिचय

14.1.1.जैव-प्रेरित कंप्यूटिंग का परिचय

14.2.सामाजिक अनुकूलन एल्गोरिदम

14.2.1.चींटी कालोनियों पर आधारित जैव-प्रेरित संगणना
14.2.2.चींटी कॉलोनी एल्गोरिदम के वेरिएंट
14.2.3.कण क्लाउड कंप्यूटिंग

14.3.आनुवंशिक एल्गोरिदम

14.3.1.सामान्य संरचना
14.3.2.प्रमुख ऑपरेटरों का कार्यान्वयन

14.4.आनुवंशिक एल्गोरिदम के लिए अंतरिक्ष अन्वेषण-शोषण रणनीतियाँ

14.4.1.सीएचसी एल्गोरिथम
14.4.2.मल्टीमॉडल समस्याएँ

14.5.विकासवादी कंप्यूटिंग मॉडल (आई)

14.5.1.विकासवादी रणनीतियाँ
14.5.2.विकासवादी प्रोग्रामिंग
14.5.3.विभेदक विकास पर आधारित एल्गोरिदम

14.6.विकासवादी संगणना मॉडल (II)

14.6.1.वितरण के अनुमान पर आधारित विकासवादी मॉडल (ईडीए)
14.6.2.आनुवंशिक प्रोग्रामिंग

14.7.सीखने की समस्याओं पर लागू विकासवादी प्रोग्रामिंग

14.7.1.नियम-आधारित शिक्षा
14.7.2.उदाहरण चयन समस्याओं में विकासवादी तरीके

14.8.बहुउद्देश्यीय समस्याएँ

14.8.1.प्रभुत्व की अवधारणा
14.8.2.बहुउद्देश्यीय समस्याओं के लिए विकासवादी एल्गोरिदम का अनुप्रयोग

14.9.तंत्रिका नेटवर्क (I)

14.9.1.तंत्रिका नेटवर्क का परिचय
14.9.2.तंत्रिका नेटवर्क के साथ व्यावहारिक उदाहरण

14.10.तंत्रिका नेटवर्क (II)

14.10.1.चिकित्सा अनुसंधान में तंत्रिका नेटवर्क के विषय-वस्तु का उपयोग करें
14.10.2.अर्थशास्त्र में तंत्रिका नेटवर्क के विषय-वस्तु का उपयोग करें
14.10.3.कृत्रिम विज़न में तंत्रिका नेटवर्क के विषय-वस्तु का उपयोग करें

मॉड्यूल 15. कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीतियाँ और अनुप्रयोग

15.1.वित्तीय सेवाएँ

15.1.1.वित्तीय सेवाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के निहितार्थ अवसर और चुनौतियाँ
15.1.2.केस का उपयोग
15.1.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.1.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.2.स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निहितार्थ

15.2.1.स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई के निहितार्थ, अवसर और चुनौतियाँ
15.2.2.केस का उपयोग

15.3.स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग से संबंधित जोखिम

15.3.1.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.3.2.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.4.खुदरा

15.4.1.खुदराक्षेत्र में एआई के प्रभाव। अवसर और चुनौतियाँ
15.4.2.केस का उपयोग
15.4.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.4.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.5.उद्योग

15.5.1.उद्योग के अवसरों और चुनौतियों में एआई के निहितार्थ
15.5.2.केस का उपयोग

15.6.उद्योग में एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम

15.6.1.केस का उपयोग
15.6.2.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.6.3.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.7.लोक प्रशासन

15.7.1.सार्वजनिक प्रशासन के अवसरों और चुनौतियों के लिए एआई निहितार्थ
15.7.2.केस का उपयोग
15.7.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.7.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.8.शैक्षिक

15.8.1.शिक्षा के अवसरों और चुनौतियों के लिए एआई के निहितार्थ
15.8.2.केस का उपयोग
15.8.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.8.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.9.वानिकी और कृषि

15.9.1.वानिकी और कृषि में एआई के निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ
15.9.2.केस का उपयोग
15.9.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.9.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

15.10.मानव संसाधन

15.10.1.मानव संसाधन अवसरों और चुनौतियों के लिए एआई के निहितार्थ
15.10.2.केस का उपयोग
15.10.3.एआई के उपयोग से संबंधित संभावित जोखिम
15.10.4.एआई के संभावित भविष्य के विकास/उपयोग

मॉड्यूल 16. डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तविक अनुप्रयोग 

16.1.वॉल-ई, ​​एडोब फायरफ्लाई और स्टेबल डिफ्यूजन के साथ ग्राफिक डिज़ाइन में स्वचालित छवि निर्माण 

16.1.1.छवि निर्माण की मौलिक अवधारणाएँ 
16.1.2.स्वचालित ग्राफिक जनरेशन के लिए उपकरण और फ़्रेमवर्क 
16.1.3.जनरेटिव डिज़ाइन का सामाजिक और सांस्कृतिक प्रभाव 
16.1.4.क्षेत्र में वर्तमान रुझान और भविष्य में उनका विकास और अनुप्रयोग 

16.2.एआई का उपयोग करके उपयोगकर्ता इंटरफेस का गतिशील वैयक्तिकरण 

16.2.1.यूआई/यूएक्स वैयक्तिकरण सिद्धांत 
16.2.2.यूआई अनुकूलन में अनुशंसा एल्गोरिदम 
16.2.3.उपयोगकर्ता अनुभव और सतत प्रतिक्रिया 
16.2.4.वास्तविक अनुप्रयोगों में व्यावहारिक कार्यान्वयन 

16.3.जेनेरेटिव डिज़ाइन: उद्योग और कला में अनुप्रयोग 

16.3.1.जनरेटिव डिज़ाइन के मूल सिद्धांत 
16.3.2.उद्योग में जनरेटिव डिज़ाइन 
16.3.3.समकालीन कला में जनरेटिव डिज़ाइन 
16.3.4.जनरेटिव डिज़ाइन में चुनौतियाँ और भविष्य की प्रगति 

16.4.एल्गोरिदम के साथ संपादकीय लेआउट का स्वचालित निर्माण 

16.4.1.स्वचालित संपादकीय लेआउटके सिद्धांत 
16.4.2.विषय-वस्तु वितरण एल्गोरिदम 
16.4.3.संपादकीय डिज़ाइन में रिक्त स्थान और अनुपात का अनुकूलन 
16.4.4.समीक्षा और समायोजन प्रक्रिया का स्वचालन 

16.5.पीसीजी के साथ वीडियोगेम में विषय-वस्तु का प्रक्रियात्मक निर्माण

16.5.1.वीडियोगेम में प्रक्रियात्मक निर्माण का परिचय 
16.5.2.स्तरों और वातावरण के स्वचालित निर्माण के लिए एल्गोरिदम 
16.5.3.वीडियोगेम में प्रक्रियात्मक कथा और शाखाएँ 
16.5.4.प्रक्रियात्मक निर्माण का खिलाड़ी के अनुभव पर प्रभाव 

16.6.कॉग्निएक का उपयोग करके मशीन लर्निंग के साथ लोगो में पैटर्न की पहचान

16.6.1.ग्राफिक डिज़ाइन में पैटर्न पहचान के मूल सिद्धांत 
16.6.2.लोगो पहचान के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का कार्यान्वयन 
16.6.3.ग्राफिक डिज़ाइन में वास्तविक अनुप्रयोग 
16.6.4.लोगो की पहचान में कानूनी और नैतिक विचार 

16.7.एआई के साथ रंगों और रचनाओं का अनुकूलन 

16.7.1.रंग मनोविज्ञान और दृश्य संरचना 
16.7.2.एडोब कलर व्हील और कूलर्स के साथ ग्राफिक डिज़ाइन में रंग अनुकूलन एल्गोरिदम 
16.7.3.फ्रेमर, कैनवा और रनवेएमएल का उपयोग करके दृश्य तत्वों की स्वचालित संरचना 
16.7.4.उपयोगकर्ता धारणा पर स्वचालित अनुकूलन के प्रभाव का मूल्यांकन 

16.8.डिज़ाइन में दृश्य रुझानों का पूर्वानुमानित विश्लेषण 

16.8.1.डेटा संग्रह और वर्तमान रुझान 
16.8.2.रुझान भविष्यवाणी के लिएमशीन लर्निंग मॉडल 
16.8.3.प्रोएक्टिव डिज़ाइन रणनीतियों का कार्यान्वयन 
16.8.4.डिज़ाइन में डेटा और भविष्यवाणियों के उपयोग के सिद्धांत 

16.9.डिज़ाइन टीमों में एआई-सहायता प्राप्त सहयोग 

16.9.1.डिज़ाइन परियोजनाओं में मानव-एआई का सहयोग 
16.9.2.एआई-सहायता प्राप्त सहयोग के लिए प्लेटफार्म और उपकरण (एडोब क्रिएटिव क्लाउड और स्केच2रिएक्ट) 
16.9.3.एआई-सहायता प्राप्त तकनीकी एकीकरण में सर्वोत्तम अभ्यास 
16.9.4.डिज़ाइन में मानव-एआई सहयोग पर भविष्य के परिप्रेक्ष्य 

16.10.डिज़ाइन में एआई के सफल समावेश के लिए रणनीतियाँ 

16.10.1.एआई-सॉल्वेबल डिज़ाइन आवश्यकताओं की पहचान 
16.10.2.उपलब्ध प्लेटफ़ॉर्म और टूल का मूल्यांकन 
16.10.3.डिज़ाइन परियोजनाओं में प्रभावी एकीकरण 
16.10.4.सतत अनुकूलन और अनुकूलनशीलता 

मॉड्यूल 17. डिज़ाइन-उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और एआई 

17.1.व्यवहार-आधारित डिज़ाइन के लिए प्रासंगिक सुझाव 

17.1.1.डिज़ाइन में उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझना 
17.1.2.एआई-आधारित प्रासंगिक सुझाव प्रणाली 
17.1.3.पारदर्शिता और उपयोगकर्ता सहमति सुनिश्चित करने की रणनीतियाँ 
17.1.4.व्यवहार -आधारित वैयक्तिकरण में रुझान और संभव सुधार 

17.2.उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का पूर्वानुमानित विश्लेषण 

17.2.1.उपयोगकर्ता-डिज़ाइन इंटरैक्शन में पूर्वानुमानित विश्लेषण का महत्व 
17.2.2.उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी के लिएमशीन लर्निंग मॉडल 
17.2.3.उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डिज़ाइन में पूर्वानुमानित विश्लेषण का एकीकरण 
17.2.4.पूर्वानुमानित विश्लेषण में चुनौतियाँ और दुविधाएँ 

17.3.एआई के साथ विभिन्न उपकरणों के लिए अनुकूली डिज़ाइन 

17.3.1.डिवाइस अनुकूली डिज़ाइन के सिद्धांत 
17.3.2.विषय-वस्तु अनुकूलन एल्गोरिदम 
17.3.3.मोबाइल और डेस्कटॉप अनुभवों के लिए इंटरफ़ेस अनुकूलन 
17.3.4.उभरती तकनीकियों के साथ अनुकूली डिज़ाइन में भविष्य के विकास 

17.4.वीडियो गेम में पात्रों और शत्रुओं का स्वचालित निर्माण 

17.4.1.वीडियो गेम के विकास में स्वचालित उत्पादन की आवश्यकता 
17.4.2.चरित्र और शत्रु निर्माण के लिए एल्गोरिदम 
17.4.3.स्वचालित रूप से उत्पन्न वर्णों में अनुकूलन और अनुकूलनशीलता 
17.4.4.विकास के अनुभव: चुनौतियाँ और सीखे गए सबक 

17.5.खेल के पात्रों में एआई सुधार 

17.5.1.वीडियो गेम के पात्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महत्व 
17.5.2.पात्रों के व्यवहार में सुधार के लिए एल्गोरिदम 
17.5.3.खेलों में एआई का निरंतर अनुकूलन और सीखना 
17.5.4.चरित्र एआई सुधार में तकनीकी और रचनात्मक चुनौतियाँ 

17.6.उद्योग में विशेष रूप से निर्मित डिज़ाइन: चुनौतियाँ और अवसर 

17.6.1.निजीकरण के साथ औद्योगिक डिज़ाइन का रूपांतरण 
17.6.2.अनुकूलित डिज़ाइन के लिए तकनीकियों को सक्षम करना 
17.6.3.अनुकूलित डिज़ाइन को बड़े पैमाने पर लागू करने में चुनौतियाँ 
17.6.4.नवाचार और प्रतिस्पर्धी भेदभाव के अवसर 

17.7.एआई के माध्यम से स्थिरता के लिए डिज़ाइन 

17.7.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ जीवन चक्र विश्लेषण और पता लगाने की क्षमता 
17.7.2.पुनर्चक्रण योग्य सामग्रियों का अनुकूलन 
17.7.3.सतत प्रक्रियाओं में सुधार 
17.7.4.व्यावहारिक रणनीतियों और परियोजनाओं का विकास 

17.8.एडोब सेन्सेई, फिग्मा और ऑटोकैड के साथ डिज़ाइन इंटरफेस में वर्चुअल असिस्टेंट का एकीकरण 

17.8.1.इंटरएक्टिव डिज़ाइन में वर्चुअल असिस्टेंट की भूमिका 
17.8.2.डिज़ाइन में विशेषज्ञता प्राप्त आभासी सहायकों का विकास 
17.8.3.डिज़ाइन परियोजनाओं में आभासी सहायकों के साथ स्वाभाविक सहभागिता 
17.8.4.कार्यान्वयन चुनौतियाँ और निरंतर सुधार 

17.9.सुधार के लिए सतत उपयोगकर्ता अनुभव विश्लेषण 

17.9.1.इंटरेक्शन डिज़ाइन में निरंतर सुधार चक्र 
17.9.2.निरंतर विश्लेषण के लिए उपकरण और मेट्रिक्स 
17.9.3.उपयोगकर्ता अनुभव में सहभागिता और अनुकूलन 
17.9.4.संवेदनशील डेटा के प्रबंधन में गोपनीयता और पारदर्शिता सुनिश्चित करना 

17.10.प्रयोज्यता में सुधार के लिए एआई तकनीकों का अनुप्रयोग 

17.10.1.एआई और प्रयोज्यता का प्रतिच्छेदन 
17.10.2.भावना और उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) विश्लेषण 
17.10.3.गतिशील इंटरफ़ेस वैयक्तिकरण 
17.10.4.वर्कफ़्लो और नेविगेशन अनुकूलन   

मॉड्यूल 18. डिज़ाइन और एआई प्रक्रियाओं में नवाचार 

18.1.एआई सिमुलेशन के साथ विनिर्माण प्रक्रियाओं का अनुकूलन 

18.1.1.विनिर्माण प्रक्रिया अनुकूलन का परिचय 
18.1.2.उत्पादन अनुकूलन के लिए एआई सिमुलेशन 
18.1.3.एआई सिमुलेशन के कार्यान्वयन में तकनीकी और परिचालन चुनौतियां 
18.1.4.आगामी दृष्टिकोण: एआई के साथ प्रक्रिया अनुकूलन में प्रगति 

18.2.वर्चुअल प्रोटोटाइपिंग: चुनौतियाँ और लाभ 

18.2.1.डिज़ाइन में वर्चुअल प्रोटोटाइप का महत्व 
18.2.2.वर्चुअल प्रोटोटाइपिंग के लिए उपकरण और तकनीकें 
18.2.3.वर्चुअल प्रोटोटाइप में चुनौतियाँ और उन पर काबू पाने की रणनीतियाँ 
18.2.4.डिज़ाइन नवाचार और अजाईलिटी पर प्रभाव 

18.3.जेनेरेटिव डिजाइन: उद्योग और कलात्मक निर्माण में अनुप्रयोग 

18.3.1.वास्तुकला और शहरी नियोजन 
18.3.2.फैशन और कपड़ा डिजाइन 
18.3.3.सामग्री और बनावट का डिज़ाइन 
18.3.4.ग्राफिक डिज़ाइन में स्वचालन 

18.4.कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके विषय-वस्तु और प्रदर्शन का विश्लेषण 

18.4.1.डिज़ाइन में विषय-वस्तु और प्रदर्शन विश्लेषण का महत्व 
18.4.2.विषय-वस्तु विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम 
18.4.3.डिज़ाइन दक्षता और स्थिरता पर प्रभाव 
18.4.4.कार्यान्वयन चुनौतियाँ और भविष्य के अनुप्रयोग 

18.5.औद्योगिक उत्पादन में बड़े पैमाने पर अनुकूलन 

18.5.1.बड़े पैमाने पर अनुकूलन के माध्यम से उत्पादन में परिवर्तन 
18.5.2.बड़े पैमाने पर अनुकूलन के लिए तकनीकियों को सक्षम करना 
18.5.3.बड़े पैमाने पर अनुकूलन की तार्किक और स्केल चुनौतियाँ 
18.5.4.आर्थिक प्रभाव और नवाचार के अवसर 

18.6.कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सहायता प्राप्त डिज़ाइन उपकरण (डीप ड्रीम जेनरेटर, फ़ोटोर और स्नेप्पा) 

18.6.1.जनरेशन-असिस्टेड डिज़ाइन जीएएन (जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क) 
18.6.2.सामूहिक विचार उत्पन्न करना 
18.6.3.संदर्भ-जागरूकता उत्पन्न करना 
18.6.4.गैर-रेखीय रचनात्मक आयामों की खोज 

18.7.आधुनिक परियोजनाओं में सहयोगात्मक मानव-रोबोट डिज़ाइन 

18.7.1.आधुनिक डिज़ाइन परियोजनाओं में रोबोटों का एकीकरण 
18.7.2.मानव-रोबोट सहयोग के लिए उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म (आरओएस, ओपनएआई जिम और एज़्योर रोबोटिक्स) 
18.7.3.रचनात्मक परियोजनाओं में रोबोट को एकीकृत करने की चुनौतियाँ 
18.7.4.उभरती तकनीकियों के साथ सहयोगात्मक डिज़ाइन में भविष्य के परिप्रेक्ष्य 

18.8.उत्पादों का पूर्वानुमानित रखरखाव: एआई दृष्टिकोण 

18.8.1.उत्पाद विस्तार में पूर्वानुमानित रखरखाव का महत्व 
18.8.2.पूर्वानुमानित रखरखाव के लिएमशीन लर्निंग मॉडल 
18.8.3.विभिन्न उद्योगों में व्यावहारिक कार्यान्वयन 
18.8.4.औद्योगिक वातावरण में इन मॉडलों की सटीकता और प्रभावशीलता का मूल्यांकन 

18.9.टाइपफेस और विज़ुअल शैलियों का स्वचालित निर्माण 

18.9.1.टाइपफेस डिज़ाइन में स्वचालित जनरेशन के मूल सिद्धांत 
18.9.2.ग्राफिक डिज़ाइन और विज़ुअल संचार में वास्तविक अनुप्रयोग 
18.9.3.टाइपफेस के निर्माण में एआई-सहायता प्राप्त सहयोगात्मक डिज़ाइन 
18.9.4.स्वचालित शैलियों और रुझानों की खोज 

18.10.वास्तविक समय उत्पाद निगरानी के लिए आईओटी एकीकरण 

18.10.1.उत्पाद डिज़ाइन में आईओटी के एकीकरण के साथ परिवर्तन 
18.10.2.वास्तविक समय की निगरानी के लिए सेंसर और आईओटी डिवाइस 
18.10.3.डेटा विश्लेषण और आईओटी-आधारित निर्णय लेना 
18.10.4.डिज़ाइन में आईओटी के कार्यान्वयन की चुनौतियाँ और भविष्य के अनुप्रयोग  

मॉड्यूल 19. अनुप्रयुक्त डिज़ाइन तकनीकी और एआई 

19.1.डायलॉगफ्लो, माइक्रोसॉफ्ट बॉट फ्रेमवर्क और रासा के साथ डिज़ाइन इंटरफेस में वर्चुअल असिस्टेंट का एकीकरण 

19.1.1.इंटरएक्टिव डिज़ाइन में वर्चुअल असिस्टेंट की भूमिका 
19.1.2.डिज़ाइन में विशेषज्ञता प्राप्त आभासी सहायकों का विकास 
19.1.3.डिज़ाइन परियोजनाओं में आभासी सहायकों के साथ स्वाभाविक सहभागिता 
19.1.4.कार्यान्वयन चुनौतियाँ और निरंतर सुधार 

19.2.एआई के साथ दृश्य त्रुटियों का स्वचालित पता लगाना और सुधार करना 

19.2.1.स्वचालित दृश्य त्रुटि जांच और सुधार का महत्व 
19.2.2.दृश्य त्रुटि का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम और मॉडल 
19.2.3.विज़ुअल डिज़ाइन में स्वचालित सुधार उपकरण 
19.2.4.स्वचालित पहचान और सुधार में चुनौतियाँ और उन पर काबू पाने के लिए रणनीतियाँ 

19.3.इंटरफ़ेस डिज़ाइन की उपयोगिता के मूल्यांकन के लिए एआई उपकरण (आईक्वांट, लुकबैक और माउसफ्लो) 

19.3.1.मशीन लर्निंग मॉडल के साथ इंटरेक्शन डेटा का विश्लेषण 
19.3.2.स्वचालित रिपोर्ट निर्माण और सिफ़ारिशें 
19.3.3.बूटप्रेस, बोटियम और रासा का उपयोग करके प्रयोज्यता परीक्षण के लिए वर्चुअल उपयोगकर्ता सिमुलेशन 
19.3.4.उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के लिए संवादात्मक इंटरफ़ेस 

19.4.चैट जीपीटी, बिंग, राइटसोनिक और जैस्पर का उपयोग करके एल्गोरिदम के साथ संपादकीय वर्कफ़्लो का अनुकूलन,

19.4.1.संपादकीय वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने का महत्व 
19.4.2.संपादकीय स्वचालन और अनुकूलन के लिए एल्गोरिदम 
19.4.3.संपादकीय अनुकूलन के लिए उपकरण और तकनीकियाँ 
19.4.4.कार्यान्वयन में चुनौतियाँ और संपादकीय वर्कफ़्लो में निरंतर सुधार 

19.5.टेक्सचरलैब और लियोनार्डो के साथ वीडियो गेम डिज़ाइन में यथार्थवादी सिमुलेशन

19.5.1.वीडियोगेम उद्योग में यथार्थवादी सिमुलेशन का महत्व 
19.5.2.वीडियो गेम में यथार्थवादी तत्वों की मॉडलिंग और सिमुलेशन 
19.5.3.वीडियो गेम में यथार्थवादी सिमुलेशन के लिए तकनीकियाँ और उपकरण 
19.5.4.यथार्थवादी वीडियो गेम सिमुलेशन में तकनीकी और रचनात्मक चुनौतियाँ 

19.6.संपादकीय डिज़ाइन में मल्टीमीडिया सामग्री का स्वचालित निर्माण 

19.6.1.मल्टीमीडिया विषय-वस्तु के स्वचालित निर्माण के साथ परिवर्तन 
19.6.2.मल्टीमीडिया विषय-वस्तु के स्वचालित निर्माण के लिए एल्गोरिदम और मॉडल 
19.6.3.प्रकाशन परियोजनाओं में वास्तविक अनुप्रयोग 
19.6.4.मल्टीमीडिया सामग्री के स्वचालित निर्माण में चुनौतियाँ और भविष्य के रुझान 

19.7.उपयोगकर्ता डेटा पर आधारित अनुकूली और पूर्वानुमानित डिज़ाइन 

19.7.1.उपयोगकर्ता अनुभव में अनुकूली और पूर्वानुमानित डिज़ाइन का महत्व 
19.7.2.अनुकूली डिज़ाइन के लिए उपयोगकर्ता डेटा का संग्रह और विश्लेषण 
19.7.3.अनुकूली और पूर्वानुमानित डिज़ाइन के लिए एल्गोरिदम 
19.7.4.प्लेटफार्मों और अनुप्रयोगों में अनुकूली डिज़ाइन का एकीकरण 

19.8.प्रयोज्यता सुधार में एल्गोरिदम का एकीकरण 

19.8.1.विभाजन और व्यवहार पैटर्न 
19.8.2.प्रयोज्य समस्याओं का पता लगाना 
19.8.3.उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं में परिवर्तन के प्रति अनुकूलनशीलता 
19.8.4.स्वचालित ए/बी परीक्षण और परिणामों का विश्लेषण 

19.9.पुनरावृत्तीय सुधारों के लिए उपयोगकर्ता अनुभव का निरंतर विश्लेषण 

19.9.1.उत्पाद और सेवा विकास में सतत प्रतिक्रिया का महत्व 
19.9.2.सतत विश्लेषण के लिए उपकरण और मेट्रिक्स 
19.9.3.इस दृष्टिकोण के माध्यम से प्राप्त महत्वपूर्ण सुधारों को प्रदर्शित करने वाले केस स्टडीस 
19.9.4.संवेदनशील डेटा का प्रबंधन 

19.10.संपादकीय टीमों में एआई-सहायता प्राप्त सहयोग 

19.10.1.एआई-सहायता प्राप्त संपादकीय टीमों में सहयोग में परिवर्तन 
19.10.2.एआई-सहायता प्राप्त सहयोग के लिए उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म (व्याकरण, योस्ट एसईओ और क्विलियन्ज़) 
19.10.3.संपादन में विशेषज्ञता प्राप्त आभासी सहायकों का विकास 
19.10.4.एआई-सहायता प्राप्त सहयोग के कार्यान्वयन की चुनौतियाँ और भविष्य के अनुप्रयोग

मॉड्यूल 20. डिजाइन और एआई में नैतिकता और पर्यावरण 

20.1.औद्योगिक डिज़ाइन में पर्यावरणीय प्रभाव: नैतिक दृष्टिकोण 

20.1.1.औद्योगिक डिज़ाइन में पर्यावरण जागरूकता 
20.1.2.जीवन चक्र मूल्यांकन और सतत डिजाइन 
20.1.3.पर्यावरणीय प्रभाव के साथ डिज़ाइन निर्णयों में नैतिक चुनौतियाँ 
20.1.4.सतत नवाचार और भविष्य के रुझान 

20.2.रिस्पॉन्सिव ग्राफिक डिज़ाइन में दृश्य सुलभता में सुधार 

20.2.1.ग्राफिक डिज़ाइन में एक नैतिक प्राथमिकता के रूप में दृश्य पहुंच 
20.2.2.दृश्य पहुंच में सुधार के लिए उपकरण और अभ्यास (गूगल लाइटहाउस और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेसिबिलिटी इनसाइट्स) 
20.2.3.दृश्य सुलभता को लागू करने में नैतिक चुनौतियाँ 
20.2.4.पेशेवर उत्तरदायित्व और दृश्य पहुंच में भविष्य में सुधार 

20.3.डिज़ाइन प्रक्रिया में अपशिष्ट में कमी: सतत चुनौतियाँ 

20.3.1.डिज़ाइन में अपशिष्ट न्यूनीकरण का महत्व 
20.3.2.डिज़ाइन के विभिन्न चरणों में अपशिष्ट न्यूनीकरण के लिए रणनीतियाँ 
20.3.3.अपशिष्ट न्यूनीकरण प्रथाओं को लागू करने में नैतिक चुनौतियाँ 
20.3.4.कॉर्पोरेट प्रतिबद्धताएँ और सतत प्रमाणन 

20.4.संपादकीय विषय-वस्तु निर्माण में भावना विश्लेषण: नैतिक विचार 

20.4.1.संपादकीय विषय-वस्तु में भावना विश्लेषण और नैतिकता 
20.4.2.भावना विश्लेषण और नैतिक निर्णयों के लिए एल्गोरिदम 
20.4.3.जनमत पर प्रभाव 
20.4.4.भावना विश्लेषण और भविष्य के निहितार्थ में चुनौतियाँ 

20.5.गहन अनुभवों के लिए भावना पहचान का एकीकरण 

20.5.1.गहन अनुभवों में भावना पहचान के एकीकरण में नैतिकता 
20.5.2.भावना पहचान तकनीकी 
20.5.3.भावनात्मक रूप से जागरूक गहन अनुभव बनाने में नैतिक चुनौतियाँ 
20.5.4.गहन अनुभवों के विकास में भविष्य के परिप्रेक्ष्य और नैतिकता 

20.6.वीडियो गेम डिज़ाइन में नैतिकता: निहितार्थ और निर्णय 

20.6.1.वीडियोगेम डिज़ाइन में नैतिकता और जिम्मेदारी 
20.6.2.वीडियो गेम में समावेशन और विविधता: नैतिक निर्णय 
20.6.3.वीडियोगेम में सूक्ष्म लेन-देन और नैतिक मुद्रीकरण 
20.6.4.वीडियोगेम में आख्यानों और पात्रों के विकास में नैतिक चुनौतियाँ 

20.7.जिम्मेदार डिज़ाइन: उद्योग में नैतिक और पर्यावरणीय विचार 

20.7.1.जिम्मेदार डिज़ाइन के लिए नैतिक दृष्टिकोण 
20.7.2.जिम्मेदार डिज़ाइन के लिए उपकरण और तरीके 
20.7.3.डिज़ाइन उद्योग में नैतिक और पर्यावरणीय चुनौतियाँ 
20.7.4.कॉर्पोरेट प्रतिबद्धताएँ और जिम्मेदार डिज़ाइन प्रमाणन 

20.8.उपयोगकर्ता इंटरफेस में एआई के एकीकरण में नैतिकता 

20.8.1.उपयोगकर्ता इंटरफेस में कृत्रिम बुद्धिमत्ता किस प्रकार नैतिक चुनौतियां उत्पन्न करती है, इसका अन्वेषण 
20.8.2.उपयोगकर्ता इंटरफेस में एआई सिस्टम में पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता 
20.8.3.उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डेटा के संग्रह और उपयोग में नैतिक चुनौतियाँ 
20.8.4.उपयोगकर्ता इंटरफेस पर एआई नैतिकता पर भविष्य के परिप्रेक्ष्य 

20.9.डिज़ाइन प्रक्रिया नवाचार में स्थिरता 

20.9.1.डिज़ाइन प्रक्रिया नवाचार में स्थिरता के महत्व की मान्यता 
20.9.2.सतत प्रक्रियाओं और नैतिक निर्णय लेने का विकास 
20.9.3.आधुनिक तकनीकियों को अपनाने में नैतिक चुनौतियाँ 
20.9.4.डिज़ाइन प्रक्रियाओं में पेशेवर प्रतिबद्धताएँ और स्थिरता सर्टिफिकेट 

20.10.डिज़ाइन तकनीकियों के अनुप्रयोग में नैतिक पहलू 

20.10.1.डिज़ाइन तकनीकियों के चयन और अनुप्रयोग में नैतिक निर्णय 
20.10.2.उच्च तकनीकियों के साथ उपयोगकर्ता अनुभवों के डिज़ाइन में नैतिकता 
20.10.3.डिज़ाइन में नैतिकता और तकनीकियों का अंतर्संबंध 
20.10.4.उच्च तकनीकियों के साथ डिज़ाइन की भविष्य की दिशा में उभरते रुझान और नैतिकता की भूमिका 

डिज़ाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग में उच्च योग्य पेशेवरों को तैयार करने में अद्वितीय, एक व्यापक और उच्च कार्यक्रम में खुद को शामिल करें”