फोर्ब्स के अनुसार दुनिया के सर्वश्रेष्ठ डिजिटल विश्वविद्यालय में फ्रंटएंड विकास को संबोधित करें”  

मशीन लर्निंग के साथ सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता में सुधार से आईटी परियोजनाओं की गुणवत्ता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, इसकी प्रणालियाँ अनुप्रयोगों को समय के साथ बेहतर बनाने और उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुकूल बनाने की अनुमति देती हैं। इसलिए, पेशेवर लोग ऐसी विकास प्रक्रियाएं क्रियान्वित करते हैं जो अधिक कुशल और लागत प्रभावी होती हैं। इस अर्थ में, कम्पनियां बदलती बाजार आवश्यकताओं के अनुरूप शीघ्रता से अनुकूलन करने तथा वस्तुओं या सेवाओं को तत्काल वितरित करने में सक्षम होने के कारण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करती हैं। इससे उन्हें अपने प्रतिस्पर्धियों से अलग पहचान बनाने में मदद मिलती है, साथ ही वे जनता का ध्यान आकर्षित करने के लिए नवीन उत्पाद भी शुरू करते हैं।

एआई के माध्यम से इन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए, TECH आईटी पेशेवरों के लिए एक विशेष कार्यक्रम शुरू कर रहा है। पाठ्यक्रम डेटाबेस प्रबंधन में मशीन लर्निंग के एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करेगा, जिससे छात्रों को सॉफ्टवेयर में संभावित बग की खोज करने और यूनिट परीक्षण बनाने में मदद मिलेगी। पाठ्यक्रम में यह भी बताया जाएगा कि छात्र वेब पेजों पर तैनाती प्रक्रियाओं को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं। इसके अलावा, शिक्षण सामग्री में क्लाउड कंप्यूटिंग के अनेक लाभों पर विस्तार से चर्चा की जाएगी, जिसमें परिवर्तनशील तरीके से संसाधनों की अधिक मापनीयता भी शामिल है। यह कार्यक्रम 540 घंटों की विशेषज्ञता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और सभी सैद्धांतिक और व्यावहारिक ज्ञान उच्च गुणवत्ता वाली मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, मास्टर क्लासेस और वीडियो तकनीकों के माध्यम से प्रस्तुत किया जाता है, जो एक अदला-बदली सीखने के अनुभव की अनुमति देता है। 

यह कार्यक्रम ऑनलाइन प्रारूप में संचालित किया जाता है तथा ज्ञान को स्वाभाविक और प्रगतिशील तरीके से एकीकृत करने के लिए पूरे पाठ्यक्रम में मौलिक अवधारणाओं की पुनरावृत्ति पर आधारित रीलर्निंग प्रणाली का उपयोग करता है। इसके अलावा, पेशेवर किसी भी समय और कहीं से भी सामग्री और उपकरणों तक पहुँच सकेंगे।  इस तरह, वे अपने व्यावसायिक कार्यों और व्यक्तिगत जीवन को प्रथम स्तर की अद्यतन विशेषज्ञता के साथ संयोजित करने में सक्षम होंगे।  

आप प्रभावी रणनीतियों को लागू करेंगे, जिसके माध्यम से आप अपनी वेबसाइटों की तैनाती को अनुकूलित करेंगे और बाजार की मांगों पर तत्काल प्रतिक्रिया देंगे”

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

• प्रोग्रामिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत व्यावहारिक विषय-वस्तु का विकास
• जिस ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु के साथ इसकी कल्पना की गई है, वह उन विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो व्यावसायिक अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-परीक्षा प्रक्रिया की जा सकती है
• इसमें नवीन प्रणालियाँ पर विशेष जोर दिया गया है 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर बहस मंच तथा व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य
• ऐसी विषय-वस्तु जिस पर इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से पहुंचा जा सकता है

क्या आप फायरबेस कॉन्फ़िगरेशन में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं? इस अभिनव कार्यक्रम के साथ केवल 6 महीने में अपने लक्ष्य प्राप्त करें”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में इस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस विशेषज्ञता कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते 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 अनुरूपित 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 पाठ्यक्रम के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

आप विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच मशीन अनुवाद का अध्ययन करेंगे, ताकि विभिन्न प्लेटफार्मों पर काम करने वाले अनुप्रयोग तैयार किए जा सके"

TECH द्वारा अपने कार्यक्रमों में लागू की गई रीलर्निंग प्रणाली अन्य शिक्षण विधियों में अध्ययन के लंबे घंटों को कम कर देती है"

यह शैक्षणिक पाठ्यक्रम विकास पर्यावरण के विन्यास से लेकर रिपोजिटरी प्रबंधन तक को कवर करेगा। विशेषज्ञता सामग्री विजुअल स्टूडियो कोड में एआई तत्वों के एकीकरण और चैटजीपीटी के साथ कोड अनुकूलन पर प्रकाश डालेगी। इसके साथ ही पाठ्यक्रम में वेब परियोजनाओं में मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर भी ध्यान दिया जाएगा, जिससे अत्यधिक कुशल क्रियान्वयन को बढ़ावा मिलेगा। इस क्षेत्र में, छात्र विविध अनुभव प्राप्त करने के लिए एलएएमपी और एमईवीएन के साथ परियोजनाओं पर काम करेंगे। यह पाठ्यक्रम छात्रों को मोबाइल एप्लिकेशन के विकास, गोथब कोपिलॉट के साथ स्पेस बनाने और फायरबेस को उचित रूप से कॉन्फ़िगर करने में भी मार्गदर्शन करेगा। 

आप चैटजीपीटी का उपयोग करके कोड को अनुकूलित करेंगे और आसान समझ के लिए स्वचालित दस्तावेज़ तैयार करेंगे” 

मॉड्यूल 1. एआई के साथ सॉफ्टवेयर विकास उत्पादकता में सुधार

1.1. एक उपयुक्त विकास वातावरण तैयार करना

1.1.1. एआई विकास के लिए आवश्यक उपकरण चयन
1.1.2. चयनित 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. एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) में स्थैतिक और गतिशील विश्लेषण उपकरण को एकीकृत करना
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. विज़ुअल इंटरफ़ेस डिज़ाइन में एआई तत्वों का समावेश
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 का पता लगाना
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 दस्तावेज़ीकरण बनाना

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. एआई तकनीकों का उपयोग करके प्रश्नों 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. संभावित डेटाबेस समस्याओं की सक्रिय निगरानी और पता लगाना

1.7. एआई चैटजीपीटी के साथ दोष का पता लगाना और यूनिट परीक्षणों 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-जनरेटेड कोड सुझावों के उपयोग को अधिकतम करने के लिए एकीकरण रणनीतियाँ
1.8.4. एआई-असिस्टेड पेयर प्रोग्रामिंग में एकीकरण केस स्टडीज और सर्वोत्तम अभ्यास

1.9. प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच स्वचालित अनुवाद चैटजीपीटी

1.9.1. प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए विशिष्ट मशीन अनुवाद उपकरण और सेवाएँ
1.9.2. विकास संदर्भों के लिए मशीनी अनुवाद एल्गोरिदम का अनुकूलन
1.9.3. मशीनी अनुवाद द्वारा विभिन्न भाषाओं के बीच अंतरसंचालनीयता में सुधार
1.9.4. मशीनी अनुवाद में संभावित चुनौतियों और सीमाओं का 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. परियोजना संदर्भ और आवश्यकताओं के आधार पर उपकरणों का मूल्यांकन और चयन

मॉड्यूल 2. एआई के साथ वेबसाइट परियोजनाएं

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

2.1.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली परियोजनाओं के लिए वेब विकास वातावरण का विन्यास
2.1.2. एआई के साथ वेब विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का चयन और तैयारी
2.1.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. गिटहब कोपायलट के साथ एआई प्रोजेक्ट्स के लिए कार्यक्षेत्र निर्माण

2.2.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. गिटहब कोपायलट उत्पादों में डिज़ाइन पैटर्न

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

2.4. गिटहब कोपायलट के साथ फ्रंटएंड विकास

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

2.5. गिटहब कोपायलट का उपयोग करके डेटाबेस निर्माण

2.5.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. गिटहब कोपायलट के साथ बैक-एंड विकास

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

2.7. आपकी वेबसाइट की परिनियोजन प्रक्रिया का अनुकूलन

2.7.1. चैटजीपीटी के साथ वेब प्रोजेक्ट निर्माण और परिनियोजन प्रक्रियाओं का स्वचालन
2.7.2. गिटहब कोपायलट के साथ वेब अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित सीआई/सीडी पाइपलाइनों को क्रियान्वित 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 कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. चैटजीपीटी की सहायता से एलएएमपी वातावरण के लिए एआई प्रोजेक्ट बनाना

2.9.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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 जो 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. चैटजीपीटी का उपयोग करके एमईवीएन वातावरण के लिए एक एआई प्रोजेक्ट बनाना

2.10.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. एआई के साथ मोबाइल एप्लिकेशन 

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

3.1.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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 एआई-लाइब्रेरी 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 का निर्माण

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 विकास 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. कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्षमता के साथ मोबाइल एप्लिकेशन में फायरबेस एकीकरण
3.3.3. एआई परियोजनाओं में 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. गिटहब कोपायलट के साथ डेटा स्रोत और रिपॉजिटरी परतों का कार्यान्वयन
3.4.3. गिटहब कोपायलट 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. गिटहब कोपायलट के साथ प्रमाणीकरण स्क्रीन बनाना

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. गिटहब कोपायलट के साथ डैशबोर्ड और नेविगेशन बनाना

3.6.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. गिटहब कोपायलट का उपयोग करके लिस्टिंग स्क्रीन निर्माण

3.7.1. एआई-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में लिस्टिंग स्क्रीन के लिए यूजर 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 की कुशल लोडिंग के लिए रणनीतियाँ

3.8. गिटहब कोपायलट के साथ विवरण 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. गिटहब कोपायलट के साथ सेटिंग स्क्रीन बनाना

3.9.1. एआई-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन में कॉन्फ़िगरेशन और सेटिंग्स के लिए यूजर इंटरफेस का विकास
3.9.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों से संबंधित अनुकूलित सेटिंग्स का एकीकरण
3.9.3. सेटिंग्स स्क्रीन में अनुकूलित विकल्पों और प्राथमिकताओं का 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 का निर्माण

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

एक ग्रंथ सूची की जाँच करना विभिन्न मल्टीमीडिया रिकर्सोस दृश्य-श्रव्य प्रारूप, एन्ट्रे लॉस क्यू डेस्टैकन लॉस रिज्यूमेनेस इंटरैक्टिव"