प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का यह कार्यक्रम आपको एक समग्र विजनकोण प्रदान करेगा कि एआई सॉफ्टवेयर विकास के हर चरण को कैसे प्रभावित करता है और उसमें सुधार करता है”

प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का महत्व प्रक्रियाओं को सशक्त बनाने और स्वचालित करने, सॉफ्टवेयर विकास को अनुकूलित करने और जटिल समस्याओं को हल करने में दक्षता में सुधार करने की क्षमता में निहित है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और इष्टतम समाधान खोजने की इसकी क्षमता ने एल्गोरिदम के अनुकूलन, अधिक सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस के निर्माण और विभिन्न क्षेत्रों में जटिल समस्याओं के समाधान जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति की है।

यही कारण है कि TECH ने इस पेशेवर स्नातकोत्तर उपाधि को विकसित किया है, जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों के पेशेवर अवसरों और करियर विकास को बढ़ाने के लिए एक रणनीतिक समाधान के रूप में उभरता है। यह एआई के माध्यम से सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता में सुधार, प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, कोड को अनुकूलित करने और बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण में तेजी लाने वाली तकनीकों और उपकरणों की खोज पर ध्यान केंद्रित करेगा।

इसके अलावा, कार्यक्रम क्यूए परीक्षण के क्षेत्र में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका, परीक्षण की गुणवत्ता, सटीकता और कवरेज में सुधार के लिए एआई एल्गोरिदम और तरीकों को लागू करने, त्रुटियों का अधिक कुशलता से पता लगाने और सही करने पर ध्यान केंद्रित करेगा। यह वेब विकास में मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं के एकीकरण पर भी ध्यान देगा, जिससे बुद्धिमान साइटें तैयार की जाएंगी जो उपयोगकर्ताओं को अनुकूलित और वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करेंगी।

इसके अलावा, यह मोबाइल एप्लिकेशन की उपयोगिता, इंटरैक्शन और कार्यक्षमता में सुधार करने, उपयोगकर्ता के व्यवहार के अनुकूल बुद्धिमान और पूर्वानुमानित एप्लिकेशन बनाने के लिए एआई तकनीकों में गहराई से उतरेगा। इसी तरह, एआई के साथ सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर का गहराई से विश्लेषण किया जाएगा, जिसमें विभिन्न मॉडल शामिल होंगे जो एआई एल्गोरिदम के एकीकरण और उत्पादन वातावरण में उनकी तैनाती की सुविधा प्रदान करेंगे।

अत्यधिक सक्षम एआई विशेषज्ञों को विकसित करने के उद्देश्य से, TECH ने अद्वितीय रीलर्निंग पद्धति पर आधारित एक व्यापक कार्यक्रम की कल्पना की है। यह विजनकोण छात्रों को मौलिक अवधारणाओं की पुनरावृत्ति के माध्यम से अपनी समझ को मजबूत करने की अनुमति देगा

आप लगातार विकसित हो रहे प्रौद्योगिकी बाजार की मांगों के अनुरूप नवोन्मेषी परियोजनाओं का नेतृत्व करेंगे। आप नामांकन के लिए किसका इंतजार कर रहे हैं”

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

• प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत व्यावहारिक विषयवस्तु का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषयवस्तु जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया की जा सकती है
• नवीनतम प्रणालियों पर इसका विशेष जोर
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषय वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

आप सबसे नवीन मल्टीमीडिया संसाधनों की बदौलत प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और रखरखाव सहित सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर के बुनियादी सिद्धांतों में गोता लगाएंगे”

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 प्रौद्योगिकी के साथ विकसित मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई गहन शिक्षा प्रदान करेगी।

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 चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव सहभागी वीडियो प्रणाली द्वारा छात्रों की सहायता की जाएगी।

 कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता तलाश रहे हैं? इस प्रोग्राम से आप क्लाउड कंप्यूटिंग में परिनियोजन प्रक्रिया अनुकूलन और एआई एकीकरण में महारत हासिल कर लेंगे”

आप एक व्यापक शैक्षिक कार्यक्रम के माध्यम से विजुअल स्टूडियो कोड में एआई तत्वों के एकीकरण और चैटजीपीटी के साथ कोड अनुकूलन के बारे में गहराई से जानेंगे”

प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का यह कार्यक्रम अपने व्यापक विजनकोण के लिए जाना जाता है, जो न केवल बुद्धिमान एल्गोरिदम के कार्यान्वयन को संबोधित करता है, बल्कि सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता में सुधार और क्यूए परीक्षण वेब प्रोजेक्ट्स मोबाइल एप्लिकेशन और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर जैसे प्रमुख क्षेत्रों में एआई के अनुप्रयोग को भी संबोधित करता है। तकनीकी कौशल, उन्नत उपकरण और विकास के विभिन्न चरणों में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग का संयोजन इसे एक अग्रणी कार्यक्रम के रूप में स्थापित करता है, जो पेशेवरों को प्रोग्रामिंग में एआई के अनुप्रयोग की पूर्ण और गहरी समझ प्रदान करता है।

आप वेब परियोजनाओं में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग के बारे में गहराई से जानेंगे, जिसमें फ्रंटएंड और बैकएंड विकास दोनों शामिल हैं”

मॉड्यूल 1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मूल सिद्धांत

1.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास

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

1.2. खेलों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

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

1.3. न्यूरल नेटवर्क्स

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 निरूपण: सेमांटिक 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. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रुझान
1.10.4. कुछ विचार

मॉड्यूल 2. डेटा प्रकार और डेटा 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 उपकरणें
2.5.3. डेटा संग्रह चैनलें

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 (डेटावेयरहाउस)

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

2.9. डेटा उपलब्धता

2.9.1. पहुँच
2.9.2. उपयोग
2.9.3. सुरक्षा/ सैफ्टी

2.10. विनियामक पहलू

2.10.1. डेटा संरक्षण कानून
2.10.2. अच्छे आचरण
2.10.3. अन्य मानक पहलू

मॉड्यूल 3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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. डेटासेटसे 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 प्री-प्रोसेसिंग

3.6. डेटासेट

3.6.1. डेटासेट 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.  डेटासेटको संतुलित करना

3.8. अप्रशिक्षित मॉडल

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

3.9. पर्यवेक्षित मॉडल

3.9.1. पर्यवेक्षित मॉडल
3.9.2. तरीके
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 प्रक्रियाएं

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 शोर

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 उन्नत तरीके
4.10. बड़े डेटा वातावरण में डेटा प्री-प्रोसेसिंग

मॉड्यूल 5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एल्गोरिदम और जटिलता

5.1. एल्गोरिथम डिज़ाइन रणनीतियों का परिचय

5.1.1. प्रत्यावर्तन
5.1.2. फूट डालो और राज करो
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. गैर-पुनरावर्ती एल्गोरिदम के लिए गणितीय विश्लेषण 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. बुलबुला छँटाई
5.3.3. चयन के आधार पर छँटाई
5.3.4. सम्मिलन के आधार पर छँटाई
5.3.5. मर्ज़ सॉर्ट
5.3.6. जल्दी से सुलझाएं

5.4. पेड़ों के साथ एल्गोरिदम

5.4.1. वृक्ष संकल्पना
5.4.2. बाइनरी पेड़
5.4.3. वृक्ष पथ
5.4.4. अभिव्यक्ति का प्रतिनिधित्व
5.4.5. बाइनरी ट्री का ऑर्डर दिया गया
5.4.6. संतुलित बाइनरी पेड़

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 परग्रीडी एल्गोरिदम

5.9.1. न्यूनतम आवरण वाला ट्री
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. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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. ओण्टोलॉजी कैसे बनाएं?

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 टूल्स का परिचय
6.6.6. प्रोतएजेको 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. प्रोलॉग 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 प्री-प्रोसेसिंग

7.2.1. डाटा प्रासेसिंग
7.2.2. डेटा विश्लेषण प्रवाह में डेटा प्रोसेसिंग
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 के पेड़

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 आँकड़ा
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. न्यूरल नेटवर्क्स

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 रिग्रेशन
7.8.3. संभार तन्त्र परावर्तन
7.8.4. प्रतिगमन पेड़
7.8.5. सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का परिचय
7.8.6. फिट रहने के उपाय

7.9. क्लस्टरिंग

7.9.1. बुनियादी अवधारणाएं
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 प्रोसेसिंग (एनएलपी)

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

मॉड्यूल 8. तंत्रिका नेटवर्क, गहन शिक्षणका आधार

8.1. डीप लर्निंग

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. सर्जरी

8.2.1. जोड़
8.2.2. प्रोडक्शन
8.2.3. स्थानांतरण

8.3. परतें

8.3.1. इनपुट परत
8.3.2. लबादा
8.3.3. आउटपुट परत

8.4. परतों और संचालन का संघ

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

8.5. प्रथम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण

8.5.1. नेटवर्क डिजाइन
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. तंत्रिका नेटवर्क के हाइपरपैरामीटर कोफ़ाइन 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 तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण

9.1. ग्रेडिएंट समस्याएँ

9.1.1. ग्रेडियेंट अनुकूलन तकनीक
9.1.2. स्टोकेस्टिक ग्रेजुएट्स
9.1.3. वज़न आरंभीकरण तकनीकें

9.2. पूर्व-प्रशिक्षित परतों का पुन: उपयोग

9.2.1. स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
9.2.2. सुविधा निकालना
9.2.3. डीप लर्निंग

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. व्यावहारिक 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 निकालना
9.7.3. डीप लर्निंग

9.8. डेटा संवर्धन

9.8.1. इमेज परिवर्तन
9.8.2. सिंथेटिक डेटा जनरेशन
9.8.3. टेक्स्ट परिवर्तन

9.9. ट्रांसफर लर्निंग का व्यावहारिक अनुप्रयोग

9.9.1. स्थानांतरण प्रशिक्षण सीखना
9.9.2. सुविधा निकालना
9.9.3. डीप लर्निंग

9.10. नियमितीकरण

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

मॉड्यूल 10. टेंसरफ़्लोके साथ मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

10.1. टेंसरफ़्लो

10.1.1.  टेंसरफ़्लो लाइब्रेरी का उपयोग
10.1.2.  टेन्सरफ़्लोके साथ मॉडल प्रशिक्षण
10.1.3.  टेंसरफ़्लोमें ग्राफ के साथ संचालन

10.2. टेंसरफ़्लो और नमपाइ

10.2.1.  टेंसरफ़्लोके लिए नमपाइ कंप्यूटिंग वातावरण
10.2.2.  टेंसरफ्लोके साथ नामपाई ऐरे का उपयोग करना
10.2.3.  टेंसरफ़्लो ग्राफ के लिए नमपाइ संचालन

10.3. एल्गोरिदम मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण

10.3.1.  टेंसरफ़्लोके 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. टेंसरफ़्लोके साथ कार्य
10.4.2. मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राफ़ का उपयोग
10.4.3.  टेंसरफ़्लो संचालन के साथ ग्राफ़िक्स अनुकूलन

10.5.  टेंसरफ्लोके साथ डेटा लोड करना और प्रीप्रोसेसिंग करना

10.5.1.  टेंसरफ़्लोके साथ डेटा सेट लोड करना
10.5.2.  टेंसरफ्लोके साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग
10.5.3. डेटा हेरफेर के लिए टेंसरफ़्लो टूल का उपयोग करना

10.6.  टीएफ डेटा एपीआई

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

10.7.  टीएफरिकॉर्ड प्रारूप

10.7.1. डेटा क्रमांकन के लिए टीएफरिकॉर्ड एपीआई का उपयोग करना
10.7.2. टेन्सरफ्लो के साथ टीएफरिकॉर्डफ़ाइल अपलोड करना
10.7.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए टीएफरिकॉर्ड फ़ाइलों का उपयोग करना

10.8. केरस प्रीप्रोसेसिंग परतें

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

10.9.  टेन्सरफ्लो डेटासेट प्रोजेक्ट

10.9.1. डेटा लोडिंग के लिए टेन्सरफ़्लो डेटासेट  का उपयोग करना
10.9.2. टेन्सरफ्लो डेटासेटके साथ प्रीप्रोसेसिंग डेटा
10.9.3. मॉडल प्रशिक्षण के लिए टेन्सरफ्लो डेटासेट का उपयोग करना

10.10. टेन्सरफ्लो के साथ एक डीप लर्निंगऐप बनाना

10.10.1. वास्तविक उपयोगिता
10.10.2. टेन्सरफ्लो के साथ एक डीप लर्निंगऐप बनाना
10.10.3.  टेंसरफ़्लोके साथ मॉडल प्रशिक्षण
10.10.4. परिणामों की भविष्यवाणी के लिए एप्लिकेशन का उपयोग

मॉड्यूल 11. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथडीप कंप्यूटर विज़न

11.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स आर्किटेक्चर

11.1.1. विज़ुअल कॉर्टेक्स के कार्य
11.1.2. कम्प्यूटेशनल विज़न के सिद्धांत
11.1.3. इमेज प्रोसेसिंग के मॉडल

11.2. कनवल्शन परतें

11.2.1. कनवल्शन 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. सपाट
11.3.3. पूलिंग के प्रकार

11.4. सीएनएन वास्तुकला

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

11.5. केरस 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 विशेषताएं
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 सीखना
11.7.2. स्थानांतरण सीखने की प्रक्रिया
11.7.3. ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

11.8. डीप कंप्यूटर विज़न का वर्गीकरण और स्थानीयकरण

11.8.1. इमेज वर्गीकरण
11.8.2. इमेजेज 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
11.10.2. किनारे का पता लगाना
11.10.3. नियम-आधारित विभाजन विधियाँ

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

12.1. आरएनएन का उपयोग करके टेक्स्ट जेनरेशन

12.1.1. टेक्स्ट जेनरेशन 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 डेटासेट 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 केयर 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 ट्रांसफार्मरमॉडल का उपयोग करना
12.6.2. विजन के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का अनुप्रयोग
12.6.3.  ट्रांसफार्मर मॉडल के लाभ

12.7. विज़न के लिएट्रांसफार्मर 

12.7.1. विजन के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग
12.7.2. इमेज डेटा प्रीप्रोसेसिंग
12.7.3. विजन के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रशिक्षण

12.8. हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्सबुकस्टोर

12.8.1.  हगिंग फेस' ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग करना
12.8.2. हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी एप्लीकेशन
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। वास्तविक उपयोगिता

12.10.1. आरएनएन और ध्यान के साथ एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग का विकास
12.10.2. अनुप्रयोग में आरएनएन, ध्यान तंत्र और ट्रांसफार्मर 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. डीप लर्निंग
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 न्यूरल नेटवर्क्स
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 डीनोइज़िंग

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. इमेज निर्माण
13.8.3. डीप तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण

13.9. उत्पादक प्रतिकूल नेटवर्क और जीएएन मॉडल

13.9.1. इमेजेज से विषयवस्तु 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 मामलों का उपयोग करें
14.10.2. अर्थशास्त्र में तंत्रिका नेटवर्क के मामलों का उपयोग करें
14.10.3. कृत्रिम विज़न में तंत्रिका नेटवर्क के मामलों का उपयोग करें

मॉड्यूल 15. आर्टिफ़िशियल इन्टेलिजन्स रणनीतियाँ और अनुप्रयोग

15.1. वित्तीय सेवाएं

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 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 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 निहितार्थ। 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 में एआई के निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ
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. लोक प्रशासन के लिए एआई निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ
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 लिए एआई का निहितार्थ। अवसर और चुनौतियाँ
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. एआई के साथ सॉफ्टवेयर विकास उत्पादकता में सुधार

16.1. एक उपयुक्त विकास वातावरण तैयार करना

16.1.1. एआई विकास के लिए आवश्यक उपकरण चयन
16.1.2. चयनित टूल का कॉन्फ़िगरेशन
16.1.3. एआई परियोजनाओं के लिए अनुकूलित सीआई/सीडी पाइपलाइनों का कार्यान्वयन
16.1.4. विकास परिवेश में निर्भरताओं और संस्करणों का कुशल प्रबंधन

16.2. विजुअल स्टूडियो कोड के लिए आवश्यक एआई एक्सटेंशन

16.2.1. विज़ुअल स्टूडियो कोड के लिए एआई एक्सटेंशन की खोज और चयन
16.2.2. एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) में स्थैतिक और गतिशील विश्लेषण उपकरण को एकीकृत करना
16.2.3. विशिष्ट एक्सटेंशन के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन
16.2.4. दक्षता में सुधार के लिए विकास परिवेश का अनुकूलन

16.3. एआई तत्वों के साथ यूजर इंटरफेस का नो-कोड डिज़ाइन

16.3.1. नो-कोड डिज़ाइन सिद्धांत और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस पर उनका अनुप्रयोग
16.3.2. विज़ुअल इंटरफ़ेस डिज़ाइन में एआई तत्वों का समावेश
16.3.3. इंटेलिजेंट इंटरफेस के नो-कोड निर्माण के लिए उपकरण और प्लेटफार्म
16.3.4. एआई के साथ नो-कोड इंटरफेस का मूल्यांकन और निरंतर सुधार

16.4. चैटजीपीटी का उपयोग कर कोड अनुकूलन

16.4.1. डुप्लिकेट कोड का पता लगाना
16.4.2. रिफैक्टर
16.4.3. पढ़ने योग्य कोड बनाएं
16.4.4. यह समझना कि कोड क्या करता है
16.4.5. वेरिएबल और फ़ंक्शन नामकरण में सुधार
16.4.6. स्वचालित दस्तावेज़ीकरण बनाना

16.5. एआई के साथ रिपॉजिटरी प्रबंधन

16.5.1. एआई तकनीकों के साथ संस्करण नियंत्रण प्रक्रियाओं का स्वचालन
16.5.2. सहयोगात्मक वातावरण में संघर्ष का पता लगाना और स्वचालित समाधान
16.5.3. कोड रिपॉजिटरी में परिवर्तन और रुझान का पूर्वानुमानित विश्लेषण
16.5.4. एआई का उपयोग करके रिपॉजिटरी के संगठन और वर्गीकरण में सुधार

16.6. डेटाबेस प्रबंधन में एआई का एकीकरण

16.6.1. एआई तकनीकों का उपयोग करके प्रश्नों और प्रदर्शन का अनुकूलन
16.6.2. डेटाबेस एक्सेस पैटर्न का पूर्वानुमानित विश्लेषण
16.6.3. डेटाबेस संरचना को अनुकूलित करने के लिए अनुशंसा प्रणाली का कार्यान्वयन
16.6.4. संभावित डेटाबेस समस्याओं की सक्रिय निगरानी और पता लगाना

16.7. एआई के साथ दोष का पता लगाना और यूनिट टेस्ट का निर्माण

16.7.1. एआई तकनीकों का उपयोग करके परीक्षण मामलों का स्वचालित निर्माण
16.7.2. एआई के साथ स्टेटिक विश्लेषण का उपयोग करके कमजोरियों और बगों का शीघ्र पता लगाना
16.7.3. एआई द्वारा महत्वपूर्ण क्षेत्रों की पहचान करके परीक्षण कवरेज में सुधार करना

16.8. गिटहब कोपायलट के साथ प्रोग्रामिंग को पेयर करें

16.8.1. पेयर प्रोग्रामिंग सेसन में गिटहब कोपायलट का एकीकरण और प्रभावी उपयोग
16.8.2. गिटहब कोपायलट के साथ डेवलपर्स के बीच संचार और सहयोग में एकीकरण सुधार
16.8.3. गिटहब कोपायलट-जनरेटेड कोड सुझावों के उपयोग को अधिकतम करने के लिए एकीकरण रणनीतियाँ
16.8.4. एआई-असिस्टेड पेयर प्रोग्रामिंग में एकीकरण केस स्टडीज और सर्वोत्तम अभ्यास

16.9. प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच स्वचालित अनुवाद

16.9.1. प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए विशिष्ट मशीन अनुवाद उपकरण और सेवाएँ
16.9.2. विकास संदर्भों के लिए मशीनी अनुवाद एल्गोरिदम का अनुकूलन
16.9.3. मशीनी अनुवाद द्वारा विभिन्न भाषाओं के बीच अंतरसंचालनीयता में सुधार
16.9.4. मशीनी अनुवाद में संभावित चुनौतियों और सीमाओं का आकलन और शमन

16.10. उत्पादकता में सुधार के लिए अनुशंसित एआई उपकरण

16.10.1. सॉफ्टवेयर विकास के लिए एआई टूल्स का तुलनात्मक विश्लेषण
16.10.2. वर्कफ़्लोज़ में एआई टूल्स का एकीकरण
16.10.3. एआई टूल्स के साथ नियमित कार्यों का स्वचालन
16.10.4. परियोजना संदर्भ और आवश्यकताओं के आधार पर उपकरणों का मूल्यांकन और चयन

मॉड्यूल 17. एआई के साथ सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर

17.1. एआई टूल्स में अनुकूलन और प्रदर्शन प्रबंधन

17.1.1. एआई टूल्स में प्रदर्शन विश्लेषण और प्रोफाइलिंग
17.1.2. एल्गोरिथम अनुकूलन रणनीतियाँ और एआई मॉडल
17.1.3. प्रदर्शन में सुधार के लिए कैशिंग और समानांतरकरण तकनीकों का कार्यान्वयन
17.1.4. सतत वास्तविक समय प्रदर्शन निगरानी के लिए उपकरण और पद्धतियाँ

17.2. एआई अनुप्रयोगों में स्केलेबिलिटी

17.2.1. एआई अनुप्रयोगों के लिए कैलेबल आर्किटेक्चर डिजाइन
17.2.2. विभाजन और भार साझाकरण तकनीकों का कार्यान्वयन
17.2.3. स्केलेबल सिस्टम में वर्कफ़्लो और वर्कलोड प्रबंधन
17.2.4. परिवर्तनीय मांग परिवेश में क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर विस्तार के लिए रणनीतियाँ

17.3. एआई अनुप्रयोगों की रखरखाव क्षमता

17.3.1. आईए परियोजनाओं में रखरखाव की सुविधा के लिए डिज़ाइन सिद्धांत
17.3.2. एआई मॉडल और एल्गोरिदम के लिए विशिष्ट दस्तावेज़ीकरण रणनीतियाँ
17.3.3. रखरखाव की सुविधा के लिए यूनिट और एकीकरण परीक्षणों का कार्यान्वयन
17.3.4. एआई घटकों के साथ सिस्टम में रिफैक्टरिंग और निरंतर सुधार के तरीके

17.4. बड़े पैमाने पर सिस्टम डिज़ाइन

17.4.1. बड़े पैमाने पर सिस्टम डिजाइन के लिए वास्तुशिल्प सिद्धांत
17.4.2. जटिल प्रणालियों का माइक्रोसर्विसेज में अपघटन
17.4.3. वितरित प्रणालियों के लिए विशिष्ट डिज़ाइन पैटर्न का कार्यान्वयन
17.4.4. एआई घटकों के साथ बड़े पैमाने के आर्किटेक्चर में जटिलता प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ

17.5. एआई टूल्स के लिए बड़े पैमाने पर डेटा वेयरहाउसिंग

17.5.1. स्केलेबल डेटा संग्रहण प्रौद्योगिकियों का चयन
17.5.2. बड़े डेटा वॉल्यूम के कुशल संचालन के लिए डेटाबेस स्कीमा का डिज़ाइन
17.5.3. विशाल डेटा संग्रहण वातावरण में विभाजन और प्रतिकृति रणनीतियाँ
17.5.4. एआई परियोजनाओं में सत्यनिष्ठा और उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रबंधन प्रणालियों का कार्यान्वयन

17.6. एआई के साथ डेटा संरचनाएँ

17.6.1. एआई एल्गोरिदम के साथ उपयोग के लिए शास्त्रीय डेटा संरचनाओं का अनुकूलन
17.6.2. मशीन लर्निंग मॉडल के लिए विशिष्ट डेटा संरचनाओं का डिज़ाइन और अनुकूलन
17.6.3. डेटा गहन प्रणालियों में कुशल डेटा संरचनाओं का एकीकरण
17.6.4. एआई डेटा संरचनाओं में वास्तविक समय डेटा हेरफेर और भंडारण के लिए रणनीतियाँ

17.7. एआई उत्पादों के लिए प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम

17.7.1. एआई अनुप्रयोगों के लिए एप्लिकेशन-विशिष्ट एल्गोरिदम का विकास और कार्यान्वयन
17.7.2. समस्या प्रकार और उत्पाद आवश्यकताओं के अनुसार एल्गोरिदम चयन रणनीतियाँ
17.7.3. एआई सिस्टम में एकीकरण के लिए शास्त्रीय एल्गोरिदम का अनुकूलन
17.7.4. एआई के साथ विकास संदर्भों में विभिन्न एल्गोरिदम के बीच मूल्यांकन और प्रदर्शन तुलना

17.8. एआई विकास के लिए डिज़ाइन पैटर्न

17.8.1. एआई घटकों के साथ परियोजनाओं में सामान्य डिजाइन पैटर्न की पहचान और अनुप्रयोग
17.8.2. मौजूदा सिस्टम में मॉडल और एल्गोरिदम के एकीकरण के लिए विशिष्ट पैटर्न का विकास
17.8.3. एआई परियोजनाओं में पुन: प्रयोज्यता और रखरखाव में सुधार के लिए पैटर्न के कार्यान्वयन के लिए रणनीतियाँ
17.8.4. एआई आर्किटेक्चर में डिजाइन पैटर्न के अनुप्रयोग में केस स्टडीज और सर्वोत्तम अभ्यास

17.9. स्वच्छ वास्तुकला का कार्यान्वयन

17.9.1. स्वच्छ वास्तुकला के मौलिक सिद्धांत और अवधारणाएँ
17.9.2. एआई घटकों के साथ परियोजनाओं के लिए स्वच्छ वास्तुकला का अनुकूलन
17.9.3. स्वच्छ वास्तुकला के साथ सिस्टम में परतों और निर्भरताओं का कार्यान्वयन
17.9.4. एआई के साथ सॉफ्टवेयर विकास में स्वच्छ वास्तुकला को लागू करने के लाभ और चुनौतियाँ

17.10. एआई के साथ वेब अनुप्रयोगों में सुरक्षित सॉफ्टवेयर विकास

17.10.1. एआई घटकों के साथ सॉफ्टवेयर के विकास में सुरक्षा के सिद्धांत
17.10.2. एआई मॉडल और एल्गोरिदम में संभावित कमजोरियों की पहचान और शमन
17.10.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फ़ंक्शंस के साथ वेब अनुप्रयोगों में सुरक्षित विकास प्रथाओं का कार्यान्वयन
17.10.4. एआई परियोजनाओं में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और हमलों की रोकथाम के लिए रणनीतियाँ

मॉड्यूल 18. एआई के साथ वेबसाइट परियोजनाएं

18.1. एआई के साथ वेब विकास के लिए कार्य वातावरण की तैयारी

18.1.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाली परियोजनाओं के लिए वेब विकास वातावरण का विन्यास
18.1.2. एआई के साथ वेब विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का चयन और तैयारी
18.1.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ वेब परियोजनाओं के लिए विशिष्ट पुस्तकालयों और रूपरेखाओं का एकीकरण
18.1.4. सहयोगात्मक विकास वातावरण के विन्यास में सर्वोत्तम प्रथाओं का कार्यान्वयन

18.2. एआई परियोजनाओं के लिए कार्यक्षेत्र निर्माण

18.2.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों के साथ वेब परियोजनाओं के लिए कार्यस्थलों का प्रभावी डिजाइन और संगठन
18.2.2. कार्यक्षेत्र में परियोजना प्रबंधन और संस्करण नियंत्रण उपकरण का उपयोग
18.2.3. विकास टीम में कुशल सहयोग और संचार के लिए रणनीतियाँ
18.2.4. एआई वेब परियोजनाओं की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कार्यक्षेत्र का अनुकूलन

18.3. एआई उत्पादों में डिज़ाइन पैटर्न

18.3.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तत्वों के साथ यूजर इंटरफेस में सामान्य डिजाइन पैटर्न की पहचान और अनुप्रयोग
18.3.2. एआई वेब परियोजनाओं में उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए विशिष्ट पैटर्न का विकास
18.3.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ वेब प्रोजेक्ट्स के समग्र आर्किटेक्चर में डिज़ाइन पैटर्न का एकीकरण
18.3.4. परियोजना के संदर्भ के अनुसार उपयुक्त डिज़ाइन पैटर्न का मूल्यांकन और चयन

18.4. एआई के साथ फ्रंटएंड डेवलपमेंट

18.4.1. वेब परियोजनाओं की प्रस्तुति परत में एआई मॉडल का एकीकरण
18.4.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तत्वों के साथ अनुकूली यूजर इंटरफेस का विकास
18.4.3. फ्रंटएंड डेवलपमेंट में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यात्मकताओं का कार्यान्वयन
18.4.4. एआई के साथ फ्रंटएंड डेवलपमेंट में प्रदर्शन अनुकूलन के लिए रणनीतियाँ

18.5. डेटाबेस निर्माण

18.5.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ वेब परियोजनाओं के लिए डेटाबेस प्रौद्योगिकियों का चयन
18.5.2. एआई-संबंधित डेटा के भंडारण और प्रबंधन के लिए डेटाबेस स्कीमा का डिज़ाइन
18.5.3. एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा के लिए कुशल भंडारण प्रणालियों का कार्यान्वयन
18.5.4. एआई वेब प्रोजेक्ट डेटाबेस में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और सुरक्षा के लिए रणनीतियाँ

18.6. एआई के साथ बैक-एंड विकास

18.6.1. बैक-एंड बिजनेस लॉजिक में एआई सेवाओं और मॉडलों का एकीकरण
18.6.2. फ्रंट-एंड और एआई घटकों के बीच संचार के लिए विशिष्ट एपीआई और एंडपॉइंट का विकास
18.6.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ बैकएंड में डेटा प्रोसेसिंग और निर्णय लेने के तर्क का कार्यान्वयन
18.6.4. एआई के साथ वेब परियोजनाओं के बैक-एंड विकास में स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन के लिए रणनीतियाँ

18.7. आपकी वेबसाइट की परिनियोजन प्रक्रिया का अनुकूलन

18.7.1. एआई के साथ वेब प्रोजेक्ट निर्माण और परिनियोजन प्रक्रियाओं का स्वचालन
18.7.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों के साथ वेब अनुप्रयोगों के अनुरूप सीआई/सीडी पाइपलाइनों को कार्यान्वित करना
18.7.3. सतत तैनाती में कुशल रिलीज और अपग्रेड प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ
18.7.4. सतत प्रक्रिया सुधार के लिए तैनाती के बाद की निगरानी और विश्लेषण

18.8. क्लाउड कंप्यूटिंग में एआई

18.8.1. क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवाओं का एकीकरण
18.8.2. एआई क्षमताओं के साथ क्लाउड सेवाओं का उपयोग करके स्केलेबल और वितरित समाधानों का विकास
18.8.3. एआई-सक्षम वेब अनुप्रयोगों के साथ क्लाउड वातावरण में कुशल संसाधन और लागत प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ
18.8.4. एआई-सक्षम वेब परियोजनाओं के लिए क्लाउड सेवा प्रदाताओं का मूल्यांकन और तुलना

18.9. लैंप वातावरण के लिए एआई-सक्षम परियोजना का निर्माण

18.9.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों को शामिल करने के लिए लैंप स्टैक पर आधारित वेब परियोजनाओं का अनुकूलन
18.9.2. लैंप वातावरण में एआई-विशिष्ट पुस्तकालयों और फ्रेमवर्क का एकीकरण
18.9.3. एआई कार्यात्मकताओं का विकास जो पारंपरिक लैंप वास्तुकला का पूरक है
18.9.4. लैंप वातावरण में एआई के साथ वेब परियोजनाओं में अनुकूलन और रखरखाव के लिए रणनीतियाँ

18.10. एमईवीएन वातावरण के लिए एआई-सक्षम परियोजना का निर्माण

18.10.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों के साथ एमईवीएन स्टैक प्रौद्योगिकियों और उपकरणों का एकीकरण
18.10.2. एआई क्षमताओं के साथ एमईवीएन वातावरण में आधुनिक और स्केलेबल वेब अनुप्रयोगों का विकास
18.10.3. एमईवीएन परियोजनाओं में डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग कार्यात्मकताओं का कार्यान्वयन
18.10.4. एमईवीएन वातावरण में एआई-सक्षम वेब अनुप्रयोगों के प्रदर्शन और सुरक्षा संवर्धन के लिए रणनीतियाँ

मॉड्यूल 19. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन

19.1. एआई के साथ मोबाइल विकास के लिए कार्य वातावरण की तैयारी

19.1.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाली परियोजनाओं के लिए मोबाइल विकास वातावरण का विन्यास
19.1.2. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन विकास के लिए विशिष्ट उपकरणों का चयन और तैयारी
19.1.3. मोबाइल विकास परिवेश में एआई-लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क का एकीकरण
19.1.4. एआई घटकों के साथ मोबाइल एप्लिकेशन के परीक्षण के लिए एमुलेटर और वास्तविक उपकरणों का कॉन्फ़िगरेशन

19.2. गिटहब कोपायलट के साथ एक कार्यक्षेत्र का निर्माण

19.2.1. मोबाइल विकास परिवेश में गिटहब कोपायलट का एकीकरण
19.2.2. एआई परियोजनाओं में कोड जनरेशन के लिए गिटहब कोपायलट का प्रभावी उपयोग
19.2.3. कार्यक्षेत्र में गिटहब कोपायलट का उपयोग करते समय डेवलपर सहयोग के लिए रणनीतियाँ
19.2.4. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपमेंट में गिटहब कोपायलट के उपयोग में सर्वोत्तम अभ्यास और सीमाएं

19.3. फायरबेस कॉन्फ़िगरेशन

19.3.1. मोबाइल विकास के लिए फायरबेस प्रोजेक्ट का प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन
19.3.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कार्यक्षमता के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में फायरबेस एकीकरण
19.3.3. एआई परियोजनाओं में डेटाबेस, प्रमाणीकरण और अधिसूचना के रूप में फायरबेस सेवाओं का उपयोग
19.3.4. फायरबेस-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में रीयल-टाइम डेटा और इवेंट प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ

19.4. स्वच्छ वास्तुकला, डेटा स्रोत, रिपॉजिटरी की अवधारणाएँ

19.4.1. एआई के साथ मोबाइल विकास में स्वच्छ वास्तुकला के मौलिक सिद्धांत
19.4.2. स्वच्छ आर्किटेक्चर में डेटा स्रोतों और रिपॉजिटरी परतों का कार्यान्वयन
19.4.3. स्वच्छ वास्तुकला विजनकोण के साथ मोबाइल परियोजनाओं में घटकों की डिजाइन और संरचना
19.4.4. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में स्वच्छ वास्तुकला को लागू करने के लाभ और चुनौतियाँ

19.5. प्रमाणीकरण स्क्रीन निर्माण

19.5.1. आईए के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में प्रमाणीकरण स्क्रीन के लिए यूजर इंटरफेस का डिजाइन और विकास
19.5.2. लॉगिन स्क्रीन में फायरबेस के साथ प्रमाणीकरण सेवाओं का एकीकरण
19.5.3. प्रमाणीकरण स्क्रीन में सुरक्षा और डेटा सुरक्षा तकनीकों का उपयोग
19.5.4. प्रमाणीकरण स्क्रीन में उपयोगकर्ता अनुभव का वैयक्तिकरण और अनुकूलन

19.6. डैशबोर्ड और नेविगेशन का निर्माण

19.6.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तत्वों के साथ डैशबोर्ड डिजाइन और विकास
19.6.2. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में कुशल नेविगेशन सिस्टम का कार्यान्वयन
19.6.3. उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए डैशबोर्ड में एआई कार्यात्मकताओं का एकीकरण

19.7. लिस्टिंग स्क्रीन का निर्माण

19.7.1. एआई-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में लिस्टिंग स्क्रीन के लिए यूजर इंटरफेस का विकास
19.7.2. लिस्टिंग स्क्रीन में अनुशंसा और फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम का एकीकरण
19.7.3. लिस्टिंग स्क्रीन में डेटा की प्रभावी प्रस्तुति के लिए डिज़ाइन पैटर्न का उपयोग
19.7.4. लिस्टिंग स्क्रीन में रीयल-टाइम डेटा की कुशल लोडिंग के लिए रणनीतियाँ

19.8. विवरण स्क्रीन निर्माण

19.8.1. विशिष्ट जानकारी की प्रस्तुति के लिए विस्तृत यूजर इंटरफेस का डिजाइन और विकास
19.8.2. विस्तृत स्क्रीन को समृद्ध करने के लिए एआई कार्यात्मकताओं का एकीकरण
19.8.3. विस्तृत स्क्रीन में इंटरैक्शन और एनिमेशन का कार्यान्वयन
19.8.4. एआई-सक्षम मोबाइल अनुप्रयोगों में लोडिंग और विस्तृत प्रदर्शन में प्रदर्शन अनुकूलन के लिए रणनीतियाँ

19.9. सेटिंग्स स्क्रीन का निर्माण

19.9.1. एआई-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में कॉन्फ़िगरेशन और सेटिंग्स के लिए यूजर इंटरफेस का विकास
19.9.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों से संबंधित अनुकूलित सेटिंग्स का एकीकरण
19.9.3. सेटिंग्स स्क्रीन में अनुकूलित विकल्पों और प्राथमिकताओं का कार्यान्वयन
19.9.4. सेटिंग्स स्क्रीन में विकल्पों की प्रस्तुति में उपयोगिता और स्पष्टता के लिए रणनीतियाँ

19.10. एआई के साथ आपके ऐप के लिए आइकन, स्पलैश और ग्राफिक संसाधनों का निर्माण

19.10.1. एआई मोबाइल एप्लिकेशन का प्रतिनिधित्व करने के लिए आकर्षक आइकन का डिजाइन और निर्माण
19.10.2. प्रभावशाली दृश्यों के साथ स्प्लैश स्क्रीन का विकास
19.10.3. मोबाइल एप्लिकेशन के सौंदर्यशास्त्र को बढ़ाने के लिए ग्राफिक संसाधनों का चयन और अनुकूलन
19.10.4. एआई के साथ एप्लिकेशन के ग्राफिक तत्वों में स्थिरता और दृश्य ब्रांडिंग के लिए रणनीतियाँ

मॉड्यूल 20. क्यूए परीक्षण के लिए एआई

20.1. सॉफ्टवेयर परीक्षण जीवन चक्र

20.1.1. सॉफ़्टवेयर विकास में परीक्षण जीवन चक्र का विवरण और समझ
20.1.2. परीक्षण जीवन चक्र के चरण और गुणवत्ता आश्वासन में इसका महत्व
20.1.3. परीक्षण जीवन चक्र के विभिन्न चरणों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण
20.1.4. एआई का उपयोग करके परीक्षण जीवन चक्र के निरंतर सुधार के लिए रणनीतियाँ

20.2. परीक्षण मामले और बग का पता लगाना

20.2.1. क्यूए परीक्षण के संदर्भ में प्रभावी टेस्ट केस डिजाइन और लेखन
20.2.2. टेस्ट केस निष्पादन के दौरान बग और त्रुटियों की पहचान
20.2.3. स्थैतिक विश्लेषण का उपयोग करके प्रारंभिक बग पहचान तकनीकों का अनुप्रयोग
20.2.4. परीक्षण मामलों में बग की स्वचालित पहचान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग

20.3. टेस्ट के प्रकार

20.3.1. क्यूए वातावरण में विभिन्न प्रकार के परीक्षण की खोज
20.3.2. इकाई, एकीकरण, कार्यात्मक और स्वीकृति परीक्षण: विशेषताएँ और अनुप्रयोग
20.3.3. एआई परियोजनाओं में परीक्षण प्रकारों के चयन और उचित संयोजन के लिए रणनीतियाँ
20.3.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाली परियोजनाओं के लिए पारंपरिक परीक्षण प्रकारों का अनुकूलन

20.4. एक परीक्षण योजना का निर्माण

20.4.1. व्यापक परीक्षण योजना का डिज़ाइन और संरचना
20.4.2. एआई परियोजनाओं में आवश्यकताओं और परीक्षण परिदृश्यों की पहचान
20.4.3. मैनुअल और स्वचालित परीक्षण योजना के लिए रणनीतियाँ
20.4.4. परियोजना के विकसित होने पर परीक्षण योजना का निरंतर मूल्यांकन और समायोजन

20.5. एआई बग का पता लगाना और रिपोर्टिंग करना

20.5.1. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित बग डिटेक्शन तकनीकों का कार्यान्वयन
20.5.2. संभावित बग की खोज के लिए डायनामिक कोड विश्लेषण के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल का उपयोग
20.5.3. एआई-डिटेक्टेड बग्स  पर विस्तृत रिपोर्ट की स्वचालित पीढ़ी के लिए रणनीतियाँ
20.5.4. एआई-डिटेक्टेड बग्स के प्रबंधन में विकास और क्यूए टीमों के बीच प्रभावी सहयोग

20.6. एआई के साथ स्वचालित परीक्षण का निर्माण

20.6.1. एआई घटकों के साथ परियोजनाओं के लिए स्वचालित परीक्षण स्क्रिप्ट का विकास
20.6.2. एआई-आधारित परीक्षण स्वचालन उपकरण का एकीकरण
20.6.3. स्वचालित परीक्षण मामलों की गतिशील पीढ़ी के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग
20.6.4. एआई परियोजनाओं में स्वचालित परीक्षण मामलों के कुशल निष्पादन और रखरखाव के लिए रणनीतियाँ

20.7. एपीआई परीक्षण

20.7.1. एपीआई परीक्षण की मौलिक अवधारणाएं और क्यूए में इसका महत्व
20.7.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाले वातावरण में एपीआई के सत्यापन के लिए परीक्षणों का विकास
20.7.3. एआई के साथ एपीआई परीक्षण में डेटा और परिणाम सत्यापन के लिए रणनीतियाँ
20.7.4. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाली परियोजनाओं में एपीआई परीक्षण के लिए विशिष्ट उपकरणों का उपयोग

20.8. वेब परीक्षण के लिए एआई उपकरण

20.8.1. वेब वातावरण में टेस्ट ऑटोमेशन के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल की खोज
20.8.2. वेब परीक्षण में तत्व पहचान और दृश्य विश्लेषण प्रौद्योगिकियों का एकीकरण
20.8.3. एआई का उपयोग करके वेब अनुप्रयोगों में परिवर्तनों और प्रदर्शन समस्याओं का स्वचालित पता लगाने के लिए रणनीतियाँ
20.8.4. एआई के साथ वेब परीक्षण में दक्षता में सुधार के लिए विशिष्ट उपकरणों का मूल्यांकन

20.9. एआई का उपयोग करके मोबाइल परीक्षण

20.9.1. एआई घटकों के साथ मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए परीक्षण रणनीतियों का विकास
20.9.2. एआई-आधारित मोबाइल प्लेटफॉर्म के लिए विशिष्ट परीक्षण उपकरणों का एकीकरण
20.9.3. मोबाइल एप्लिकेशन में प्रदर्शन समस्याओं का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग
20.9.4. एआई द्वारा मोबाइल एप्लिकेशन के इंटरफेस और विशिष्ट कार्यों के सत्यापन के लिए रणनीतियाँ

20.10. एआई के साथ क्यूए उपकरण

20.10.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कार्यक्षमता को शामिल करने वाले क्यूए टूल और प्लेटफ़ॉर्म की खोज
20.10.2. एआई परियोजनाओं में कुशल परीक्षण प्रबंधन और परीक्षण निष्पादन के लिए उपकरणों का मूल्यांकन
20.10.3. टेस्ट केस जनरेशन और अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग
20.10.4. एआई क्षमताओं के साथ क्यूए टूल्स के प्रभावी चयन और अपनाने के लिए रणनीतियाँ

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