यह एक विश्वविद्यालय कार्यक्रम है जो आपको इसके 100% ऑनलाइन प्रारूप के कारण लचीलापन प्रदान करेगा।  TECH व्यस्त पेशेवरों के कार्यक्रम के अनुसार ढल जाता है!”

बैकएंड को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ना विभिन्न संदर्भों में फायदेमंद होता है।   इस तरह, प्रोग्रामर अत्यधिक दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जैसे कि बड़े डेटा सेट से प्रासंगिक जानकारी निकालना। इसी तरह, AI उपयोग पैटर्न की भविष्यवाणी करके, संसाधन आवंटन को समायोजित करके और दक्षता बढ़ाने के लिए वास्तविक समय के निर्णय लेने के द्वारा अनुप्रयोग प्रदर्शन को बढ़ावा देने का काम करता है। यह तंत्र उपयोगकर्ताओं को समझने के लिए उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत सामग्री वितरित करने के लिए अनुशंसा एल्गोरिदम का भी उपयोग करता है, जिसमें उनकी प्राथमिकताओं के आधार पर उत्पाद या समाचार सुझाव शामिल हैं।  

इसके महत्व को ध्यान में रखते हुए, TECH ने एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा विकसित किया है जो AI का उपयोग करके वेब परियोजनाओं के कार्यान्वयन में तल्लीन होगा। इस विषय में विशेषज्ञता प्राप्त शिक्षण स्टाफ द्वारा डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम डिजाइन पैटर्न, डेटाबेस और कार्यक्षेत्र स्थानों के निर्माण के लिए उन्नत रणनीति प्रदान करेगा।   

इसी तरह, पाठ्यक्रम पेशेवरों को यूनिट परीक्षण बनाने के लिए उनकी प्रक्रियाओं के दौरान संभावित विफलताओं का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित करेगा। साथ ही, उपदेशात्मक सामग्री नवीनतम मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करके अनुकूलन और प्रदर्शन प्रबंधन दोनों के लिए उन्मुख होगी। इसके अलावा, स्नातक बड़े पैमाने पर सिस्टम डिजाइन करेंगे जिनका उपयोग सबसे अधिक प्रासंगिक डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जाएगा। 

दूसरी ओर, पाठ्यक्रम की महारत को मजबूत करने के लिए, यह विश्वविद्यालय कार्यक्रम क्रांतिकारी री-लर्निंग शिक्षण प्रणाली को लागू करता है, जिसका TECH अग्रणी है। यह उनके प्राकृतिक और प्रगतिशील पुनरावृत्ति के माध्यम से जटिल अवधारणाओं को आत्मसात करने को बढ़ावा देता है। इसी तरह, कार्यक्रम विभिन्न प्रारूपों में सामग्री द्वारा पोषित होता है, जैसे कि इन्फोग्राफिक्स या व्याख्यात्मक वीडियो। यह सब एक सुविधाजनक 100% ऑनलाइन मोड में है, जो प्रत्येक व्यक्ति को अपनी जिम्मेदारियों के लिए अपना शेड्यूल समायोजित करने की अनुमति देता है। स्नातकों को केवल इंटरनेट एक्सेस के साथ इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस की आवश्यकता होती है।. 

आप अपनी वेबसाइट्स के डिप्लॉयमेंट को अनुकूलित करने की दिशा में परिष्कृत उन्नत रणनीतियाँ विकसित करेंगे, जो बाजार की मांगों का त्वरित जवाब देने के लिए होंगी”

यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग वेब अनुप्रयोग विकास में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं: 

• "बहुप्लेटफ़ॉर्म एप्लिकेशन डेवेलपमेंट में ए.आई. का उपयोग करते हुए विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत किए गए केस स्टडीज का विकास" 
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय वस्तु जिसके साथ वे बनाए गए हैं, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते हैं
• 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 विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच मशीन अनुवाद में खोज करेंगे, जिससे विभिन्न प्लेटफ़ॉर्मों पर काम करने वाले एप्लिकेशन बनाए जा सकेंगे”

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

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।  

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

आप अपनी प्रक्रियाओं में क्लीन आर्किटेक्चर को लागू करेंगे, ताकि आपके सॉफ़्टवेयर परियोजनाएँ और अधिक संबंधनीय, स्केलेबल और भविष्य के परिवर्तनों के लिए अनुकूलित हो सकें”

TECH द्वारा उपयोग की जाने वाली पुनः सीखने प्रणाली की बदौलत, आप लंबे समय तक अध्ययन और स्मरण को कम कर देंगे”

इस पाठ्यक्रम के माध्यम से, प्रोग्रामर कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर से जुड़े विकास वातावरण के विन्यास और रिपोजिटरी प्रबंधन दोनों में महारत हासिल कर लेगा। पाठ्यक्रम विज़ुअल स्टूडियो कोड में मशीन लर्निंग तत्वों के एकीकरण के साथ-साथ चैटजीपीटी का उपयोग करके कोड अनुकूलन पर भी प्रकाश डालेगा। इसके अलावा, पेशेवर प्रदर्शन, स्थिरता और रखरखाव सहित सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर के पहलुओं में गहराई से उतरेंगे। आप अत्यधिक कुशल सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के तौर-तरीकों का भी अध्ययन करेंगे और परिनियोजन प्रक्रिया के अनुकूलन के साथ-साथ क्लाउड कंप्यूटिंग पर भी बल दिया जाएगा। 

आप सॉफ्टवेयर विकास में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग पर एक व्यापक दृष्टिकोण प्राप्त करेंगे। और यह सब केवल 6 महीनों में!” 

मॉड्यूल 1. ए.आई. के साथ सॉफ़्टवेयर विकास क्षमता को सुधारना

1.1. एक उपयुक्त विकास वातावरण तैयार करना

1.1.1. एआई विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का चयन
1.1.2. चुने टूल का कॉन्फ़िगरेशन
1.1.3. एआई परियोजनाओं के लिए अनुकूलित सीआई/सीडी पाइपलाइनों का कार्यान्वयन
1.1.4. विकास परिवेश में निर्भरताओं और संस्करणों का कुशल प्रबंधन

1.2. विजुअल स्टूडियो कोड के लिए आवश्यक एआई एक्सटेंशन

1.2.1. विज़ुअल स्टूडियो कोड के लिए एआई एक्सटेंशन की खोज और चयन
1.2.2. "एसडीआई में स्थिर और गतिशील विश्लेषण उपकरणों का सम्मिलन"
1.2.3. विशिष्ट एक्सटेंशन के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन
1.2.4. दक्षता में सुधार के लिए विकास परिवेश का अनुकूलन

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

1.3.1. नो-कोड डिज़ाइन सिद्धांत और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस पर उनका अनुप्रयोग
1.3.2. "इंटरफ़ेस के दृष्टांत में ए.आई. तत्वों का समाहित करना"
1.3.3. इंटेलिजेंट इंटरफेस के नो-कोड निर्माण के लिए उपकरण और प्लेटफार्म
1.3.4. एआई के साथ नो-कोड इंटरफेस का मूल्यांकन और निरंतर सुधार

1.4. चैटजीपीटी का उपयोग कर कोड अनुकूलन

1.4.1. "डुप्लिकेट कोड की पहचान"
1.4.2. रिफैक्टर
1.4.3. पढ़ने योग्य कोड बनाएं
1.4.4. यह समझना कि कोड क्या करता है
1.4.5. वेरिएबल और फ़ंक्शन नामकरण में सुधार
1.4.6. "स्वचालित प्रलेखन निर्माण"

1.5. एआई के साथ रिपॉजिटरी प्रबंधन

1.5.1. एआई तकनीकों के साथ संस्करण नियंत्रण प्रक्रियाओं का स्वचालन
1.5.2. सहयोगात्मक वातावरण में संघर्ष का पता लगाना और स्वचालित समाधान
1.5.3. कोड रिपॉजिटरी में परिवर्तन और रुझान का पूर्वानुमानित विश्लेषण
1.5.4. एआई का उपयोग करके रिपॉजिटरी के संगठन और वर्गीकरण में सुधार

1.6. डेटाबेस प्रबंधन में एआई का एकीकरण

1.6.1. "ए.आई. तकनीकों का उपयोग करके क्वेरी और प्रदर्शन का अनुकूलन"
1.6.2. डेटाबेस एक्सेस पैटर्न का पूर्वानुमानित विश्लेषण
1.6.3. डेटाबेस संरचना को अनुकूलित करने के लिए अनुशंसा प्रणाली का कार्यान्वयन
1.6.4. डेटाबेस में संभावित समस्याओं का मॉनिटरिंग और सक्रिय पहचान

1.7. एआई के साथ दोष का मिलेंगे लगाना और यूनिट टेस्ट का निर्माण

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

1.8. गिटहब कोपायलट के साथ प्रोग्रामिंग को पेयर करें

1.8.1. पेयर प्रोग्रामिंग सेसन में गिटहब कोपायलट का एकीकरण और प्रभावी उपयोग
1.8.2. गिटहब कोपायलट के साथ डेवलपर्स के बीच संचार और सहयोग में एकीकरण सुधार
1.8.3. गिटहब कोपायलट द्वारा उत्पन्न कोड हिंट्स का सर्वाधिक उपयोग करने के लिए समेकन रणनीतियाँ
1.8.4. एआई-असिस्टेड पेयर प्रोग्रामिंग में एकीकरण केस स्टडीज और सर्वोत्तम अभ्यास

1.9. प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच स्वचालित अनुवाद

1.9.1. "प्रोग्रामिंग भाषा विशिष्ट मशीन अनुवाद टूल्स और सेवाएं
1.9.2. विकास संदर्भों के लिए मशीनी अनुवाद एल्गोरिदम का अनुकूलन
1.9.3. मशीनी अनुवाद द्वारा विभिन्न भाषाओं बीच अंतरसंचालनीयता में सुधार
1.9.4. मशीनी अनुवाद में संभावित चुनौतियों और सीमाओं आकलन और शमन

1.10. उत्पादकता में सुधार के लिए अनुशंसित एआई उपकरण

1.10.1. सॉफ्टवेयर विकास के लिए एआई टूल्स का तुलनात्मक विश्लेषण
1.10.2. वर्कफ़्लोज़ में एआई टूल्स का एकीकरण
1.10.3. एआई टूल्स के साथ नियमित कार्यों का स्वचालन
1.10.4. संदर्भ और परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर उपकरणों   का मूल्यांकन और चयन

मॉड्यूल 2. एआई के साथ वेब परियोजनाएं

2.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वेब विकास के लिए कार्य वातावरण की तैयारी

2.1.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाली परियोजनाओं के लिए वेब विकास वातावरण का विन्यास
2.1.2.  एआई वेब विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का चयन और तैयारी
2.1.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ वेब परियोजनाओं के लिए विशिष्ट पुस्तकालयों और रूपरेखाओं का एकीकरण
2.1.4. सहयोगात्मक विकास वातावरण के विन्यास में सर्वोत्तम प्रथाओं का कार्यान्वयन

2.2. एआई परियोजनाओं के लिए कार्यक्षेत्र निर्माण

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

2.3. एआई उत्पादों में डिज़ाइन पैटर्न

2.3.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अवयव के साथ यूजर इंटरफेस में सामान्य डिजाइन पैटर्न की पहचान और अनुप्रयोग
2.3.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वेब परियोजनाओं में उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए विशिष्ट पैटर्न का विकास
2.3.3. AI वेब प्रोजेक्ट्स के समग्र आर्किटेक्चर में डिज़ाइन पैटर्न का एकीकरण
2.3.4. परियोजना के संदर्भ के अनुसार पर्याप्त डिज़ाइन पैटर्न का मूल्यांकन और चयन

2.4. एआई के साथ फ्रंटएंड डेवलपमेंट

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

2.5. डेटाबेस निर्माण

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

2.6. एआई के साथ बैक-एंड विकास

2.6.1. बैकएंड बिजनेस लॉजिक में एआई सेवाओं और मॉडलों का एकीकरण
2.6.2. फ्रंटएंड और एआई घटकों के बीच संचार के लिए विशिष्ट एपीआई और एंडपॉइंट का विकास
2.6.3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ बैकएंड में डेटा प्रोसेसिंग और निर्णय लेने के तर्क का कार्यान्वयन
2.6.4. एआई के साथ वेब परियोजनाओं के बैकएंड विकास में स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन के लिए रणनीतियाँ

2.7. अपनी वेब डिप्लॉयमेंट प्रक्रिया को अनुकूलित करना

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

2.8. क्लाउड कंप्यूटिंग में एआई

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

2.9. लैंप वातावरण के लिए एआई-सक्षम परियोजना बनाई

2.9.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस घटकों को शामिल करने के लिए लैंप स्टैक पर आधारित वेब परियोजनाओं का अनुकूलन
2.9.2. लैंप वातावरण में एआई-विशिष्ट पुस्तकालयों और फ्रेमवर्क का एकीकरण
2.9.3. एआई कार्यात्मकताओं का विकास पारंपरिक लैंप वास्तुकला का पूरक है
2.9.4. लैंप वातावरण में एआई के साथ वेब परियोजनाओं में अनुकूलन और रखरखाव के लिए रणनीतियाँ

2.10. लैंप वातावरण के लिए एआई-सक्षम परियोजना बनाई

2.10.1. AI घटकों के साथ एमईवीएन स्टैक प्रौद्योगिकियों और उपकरणों का एकीकरण
2.10.2. एआई क्षमताओं के साथ एमईवीएन वातावरण में आधुनिक और स्केलेबल वेब अनुप्रयोगों का विकास
2.10.3. एमईवीएन परियोजनाओं में डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग कार्यात्मकताओं का कार्यान्वयन
2.10.4. एमईवीएन वातावरण में एआई-सक्षम वेब अनुप्रयोगों के प्रदर्शन और सुरक्षा संवर्धन के लिए रणनीतियाँ

मॉड्यूल 3. "ए.आई. सक्षम मोबाइल एप्लिकेशनें"

3.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मोबाइल विकास के लिए कार्य वातावरण की तैयारी

3.1.1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाली परियोजनाओं के लिए मोबाइल विकास वातावरण का विन्यास
3.1.2. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन विकास के लिए विशिष्ट उपकरणों का चयन और तैयारी
3.1.3. मोबाइल विकास परिवेश में एआईलाइब्रेरी और फ्रेमवर्क का एकीकरण
3.1.4. एआई घटकों के साथ मोबाइल एप्लिकेशन के परीक्षण के लिए एमुलेटर और वास्तविक उपकरणों का कॉन्फ़िगरेशन

3.2. गिटहब कोपायलट के साथ एक कार्यक्षेत्र बनाई

3.2.1. मोबाइल विकास परिवेश में गिटहब कोपायलट का एकीकरण
3.2.2. एआई परियोजनाओं में कोड जनरेशन के लिए गिटहब कोपायलट का प्रभावी उपयोग
3.2.3. कार्यक्षेत्र में गिटहब कोपायलट का उपयोग करते समय डेवलपर सहयोग के लिए रणनीतियाँ
3.2.4. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन डेवलपमेंट में गिटहब कोपायलट के उपयोग में सर्वोत्तम अभ्यास और सीमाएं

3.3. फायरबेस कॉन्फ़िगरेशन

3.3.1. मोबाइल विकास के लिए फायरबेस प्रोजेक्ट का प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन
3.3.2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कार्यक्षमता के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में फायरबेस एकीकरण
3.3.3. एआई परियोजनाओं में ए डेटाबेस, प्रमाणीकरण और अधिसूचना के रूप में फायरबेस सेवाओं का उपयोग
3.3.4. फायरबेस-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में रीयल-टाइम डेटा और इवेंट प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ

3.4. स्वच्छ वास्तुकला, डेटा स्रोत, रिपॉजिटरी की अवधारणाएँ

3.4.1. एआई के साथ मोबाइल विकास में स्वच्छ वास्तुकला के मौलिक सिद्धांत
3.4.2. स्वच्छ आर्किटेक्चर में डेटा स्रोतों और रिपॉजिटरी परतों का कार्यान्वयन
3.4.3. पर ध्यान केंद्रित स्वच्छ वास्तुकला के साथ मोबाइल परियोजनाओं में घटकों की डिजाइन और संरचना
3.4.4. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में स्वच्छ वास्तुकला को लागू करने के लाभ और चुनौतियाँ

3.5. प्रमाणीकरण स्क्रीन निर्माण

3.5.1. आईए के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में प्रमाणीकरण स्क्रीन के लिए यूजर इंटरफेस का डिजाइन और विकास
3.5.2. लॉगिन स्क्रीन में फायरबेस के साथ प्रमाणीकरण सेवाओं का एकीकरण
3.5.3. प्रमाणीकरण स्क्रीन में सुरक्षा और डेटा सुरक्षा तकनीकों का उपयोग
3.5.4. प्रमाणीकरण स्क्रीन में उपयोगकर्ता अनुभव का वैयक्तिकरण और अनुकूलन

3.6. डैशबोर्ड  नेविगेशन बनाना

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

3.7. लिस्टिंग स्क्रीन का निर्माण

3.7.1. "ए.आई. सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन लिस्टिंग प्रदर्शन के लिए उपयोगकर्ता इंटरफेस का विकास"
3.7.2. लिस्टिंग स्क्रीन में अनुशंसा और फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम का एकीकरण
3.7.3. लिस्टिंग स्क्रीन में डेटा की प्रभावी प्रस्तुति के लिए डिज़ाइन पैटर्न का उपयोग
3.7.4. लिस्टिंग स्क्रीन में रीयल-टाइम डेटा लोडिंग की कुशल लिए रणनीतियाँ

3.8. "विस्तार स्क्रीन बनाना"

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

3.9. "सेटिंग स्क्रीन बनाना"

3.9.1. एआई-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में कॉन्फ़िगरेशन और सेटिंग्स के लिए यूजर इंटरफेस का विकास
3.9.2. AI घटकों से संबंधित अनुकूलित सेटिंग्स का एकीकरण
3.9.3. कॉन्फ़िगरेशन स्क्रीन में अनुकूलित विकल्पों और प्राथमिकताओं कार्यान्वयन
3.9.4. सेटिंग्स स्क्रीन में विकल्पों की प्रस्तुति में उपयोगिता और स्पष्टता के लिए रणनीतियाँ

3.10. एआई के साथ आपके ऐप के लिए आइकन, स्पलैश और ग्राफिक संसाधनों बनाई

3.10.1. एआई मोबाइल एप्लिकेशन का प्रतिनिधित्व करने के लिए आकर्षक आइकन का डिजाइन और निर्माण
3.10.2. "प्रभावशाली दृष्टिगत तत्वों के साथ स्प्लैश स्क्रीन विकसित करना"
3.10.3. मोबाइल एप्लिकेशन के सौंदर्यशास्त्र को बढ़ाने के लिए ग्राफिक संसाधनों का चयन और अनुकूलन
3.10.4. "ए.आई. एप्लिकेशन ग्राफिक्स तत्वों में संरूपता और दृष्टिगत ब्रैंडिंग के लिए रणनीतियाँ"

आप सॉफ्टवेयर विकास में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग पर एक व्यापक दृष्टिकोण प्राप्त करेंगे। और यह सब केवल 6 महीनों में!”