रीलर्निंग प्रणाली अध्ययन के लंबे घंटों को कम करेगी, जो अन्य शिक्षण विधियों में अक्सर होता है”

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण प्रोग्रामिंग और सॉफ़्टवेयर विकास, दोनों में उत्कृष्टता को सुधारने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते है अपने अनुप्रयोगों में, वे त्रुटियों का अधिक कुशलता से पता लगा सकते हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं, जिससे मैन्युअल डिबगिंग पर लगने वाला समय कम हो जाता है। इसके अनुरूप, ये तंत्र सुरक्षा कमजोरियों की खोज करते हैं और व्यापक सुरक्षा ऑडिट करते हैं, जिसका अर्थ है अनुप्रयोगों की सुरक्षा का अनुकूलन करना। इसलिए, आईटी विशेषज्ञ अपनी योजना में सुधार के लिए समय सीमा की भविष्यवाणी करने या संसाधन आवंटित करने जैसे पहलुओं पर विचार कर सकते हैं।

इस संदर्भ में, TECH ने एक अग्रणी विशेषज्ञता पाठ्यक्रम तैयार किया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता में सुधार के लिए रणनीतियाँ प्रदान करेगा। इसलिए, एजेंडा में रिपोजिटरी प्रबंधन, डेटाबेस के साथ मशीन लर्निंग का एकीकरण और प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच स्वचालित अनुवाद जैसे पहलुओं पर गहराई से विचार किया जाएगा।

प्रमुखता इस पर दी जाएगी कि कंप्यूटर प्रक्रियाओं में साफ़ शैली का अनुसरण किया जाए, क्योंकि यह कोड की गुणवत्ता में सुधार करता है और एक और सहयोगी विकास को संभालने की अनुमति देता है। दूसरी ओर, अध्ययन विषय-वस्तु परियोजनाएँ बनाने के लिए कुंजियाँ प्रदान करेगी जिनका उपयोग बुद्धिमान कंप्यूटिंग के परियोजनाओं, लैम्प और एमईवीएन परिवेशों में दोनों में किया जा सकता है । इसके अलावा, कई वास्तविक मामला अध्ययन और अभ्यास शामिल किए जाएंगे, ताकि कार्यक्रम के विकास को सामान्य कम्प्यूटिंग अभ्यास के करीब ले जाया जा सके।

अध्ययन योजना सैद्धांतिक-व्यावहारिक परिप्रेक्ष्य पर आधारित होगी, जो पेशेवरों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वेब परियोजनाओं के बारे में गहन शिक्षा प्रदान करेगी। इस प्रकार, छात्र विषयों को प्रत्येक विषय की संक्षिप्त वीडियो, विशेषज्ञ पठन और इन्फोग्राफिक्स के माध्यम से समझेंगे । इसी तरह, TECH के रीलर्निंग सिस्टम के लिए धन्यवाद, प्रोग्रामर प्राकृतिक तरीके से प्रगति करेंगे, नई अवधारणाओं को अधिक आसानी से समेकित करेंगे, जिससे अध्ययन के लंबे घंटे कम हो जाएंगे।  इस विश्वविद्यालय कार्यक्रम के लिए एकमात्र आवश्यकता किसी भी समय वर्चुअल कैंपस तक पहुंचने के लिए इंटरनेट कनेक्शन के साथ एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण होना होगा। 

आप विभिन्न रणनीतियों के बारे में गहराई से जानेंगे जो मशीन लर्निंग के साथ अनुप्रयोगों की रखरखाव में आपकी मदद करेंगी"

यह सॉफ़्टवेयर परियोजनाएँ जीवन चक्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का अनुप्रयोग में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के जीवन चक्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक अनुप्रयोग के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस अध्ययन का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और अत्यंत व्यावहारिक विषयवस्तु जिसके साथ इसकी कल्पना की गई है, उन विषयों पर इकट्ठा वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी है जो पेशेवर अभ्यास के लिए अपरिहार्य हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया अपनाई जा सकती है
• इसमें नवीन पद्धतियों 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

आप चैटजीपीटी का उपयोग करके कोड अनुकूलन में गहराई से उतरेंगे, जो नवीनतम रुझानों में से एक है जिसने आईटी परिदृश्य में क्रांति ला दी है"

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में इस इंडस्ट्रीज 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 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 चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो सिस्टम द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

आप इस नवाचारी 100% ऑनलाइन कार्यक्रम के कारण अपने आईटी प्रक्रियाओं के लिए सर्वोत्तम विकास वातावरण तैयार करेंगे"

आप TECH के शिक्षाप्रद उपकरणों के माध्यम से अपने उद्देश्यों को प्राप्त करेंगे, जिनमें व्याख्यात्मक वीडियो और सहभागी सारांश शामिल हैं"

यह शैक्षणिक कार्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हुए सॉफ्टवेयर विकास के मूल सिद्धांतों को उजागर करेगा, साथ ही रिपॉजिटरी के प्रभावी प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण तत्वों को भी प्रस्तुत करेगा। इस उद्देश्य से, पाठ्यक्रम इंटरफेस के नो-कोड डिज़ाइन, प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच अनुवाद और कंप्यूटर प्रोग्राम की उत्पादकता में सुधार के लिए बुद्धिमान उपकरणों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करेगा।  साथ ही, बड़े पैमाने के डेटा भंडारण का भी विस्तृत विश्लेषण किया जाएगा, जिसमें उन्नत एल्गोरिदम और संरचनाओं पर ध्यान दिया जाएगा। इसके अलावा, पाठ्य विषय-वस्तु परीक्षण जीवन चक्र की गहराई में जाएगी, जिससे छात्रों को इस चक्र की पूरी समझ प्राप्त होगी। यह समझ उत्पादों की दक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करेगी। 

आप वास्तविक मामलों और नकली शिक्षण वातावरण में जटिल स्थितियों के समाधान के माध्यम से सीखेंगे”

मॉड्यूल 1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ सॉफ्टवेयर विकास उत्पादकता में सुधार करें

1.1. एक उपयुक्त विकास वातावरण तैयार करना

1.1.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का चयन
1.1.2. चयनित टूल का कॉन्फ़िगरेशन
1.1.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं के लिए सीआई/सीडी पाइपलाइन का कार्यान्वयन
1.1.4. विकास परिवेश में निर्भरताओं और संस्करणों का कुशल प्रबंधन

1.2. विकास परिवेशों में आवश्यक डिपेंडेंसियों और संस्करणों का कुशल प्रबंधन

1.2.1. विज़ुअल स्टूडियो कोड के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक्सटेंशन अन्वेषण 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 कृत्रिम बुद्धिमत्ता तत्वों का समावेश
1.3.3. इंटेलिजेंट इंटरफेस के नो-कोड निर्माण के लिए उपकरण और प्लेटफार्म
1.3.4. कोड के बिना बुद्धिमत्ता इंटरफेस का मूल्यांकन और निरंतर सुधारात्मक बनायें

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. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से रिपॉजिटरी के संगठन और वर्गीकरण में सुधार

1.6. डेटाबेस प्रबंधन में एआई का एकीकरण

1.6.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके क्वेरी और प्रदर्शन 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 टेस्ट का निर्माण

1.7.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके परीक्षण मामलों का स्वचालित सृजन
1.7.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ स्टेटिक विश्लेषण का उपयोग करके कमजोरियों और बगों का शीघ्र पता लगाना
1.7.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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. कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सहायता प्राप्त जोड़ी प्रोग्रामिंग में एकीकरण केस अध्ययन 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. डेवलपर उत्पादकता बढ़ाने के लिए अनुशंसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण

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

मॉड्यूल 2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर

2.1. चैटजीपीटी की मदद से एआई उपकरण में अनुकूलन और प्रदर्शन प्रबंधन

2.1.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों में प्रदर्शन विश्लेषण और प्रोफाइलिंग
2.1.2. एल्गोरिथम अनुकूलन रणनीतियाँ और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल
2.1.3. प्रदर्शन में सुधार के लिए कैशिंग और समानांतरकरण तकनीकों का कार्यान्वयन
2.1.4. सतत वास्तविक समय प्रदर्शन निगरानी के लिए उपकरण और पद्धतियाँ

2.2. चैटजीपीटी का उपयोग करके एआई अनुप्रयोगों में स्केलेबिलिटी

2.2.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबल आर्किटेक्चर डिज़ाइन
2.2.2. विभाजन और भार साझाकरण तकनीकों का कार्यान्वयन
2.2.3. स्केलेबल सिस्टम में वर्कफ़्लो और वर्कलोड प्रबंधन
2.2.4. परिवर्तनीय मांग परिवेश में क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर विस्तार के लिए रणनीतियाँ

2.3. चैटजीपीटी का उपयोग करके एआई अनुप्रयोगों की रखरखाव क्षमता

2.3.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में रखरखाव की सुविधा के लिए डिज़ाइन सिद्धांत
2.3.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल और एल्गोरिदम के लिए विशिष्ट दस्तावेज़ीकरण रणनीतियाँ
2.3.3. रखरखाव की सुविधा के लिए यूनिट और एकीकरण परीक्षणों का कार्यान्वयन
2.3.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाले सिस्टम में रिफैक्टरिंग और निरंतर सुधार के तरीके

2.4. बड़े पैमाने पर सिस्टम डिज़ाइन

2.4.1. बड़े पैमाने पर सिस्टम डिजाइन के लिए वास्तुशिल्प सिद्धांत
2.4.2. जटिल प्रणालियों का माइक्रोसर्विसेज में अपघटन
2.4.3. वितरित प्रणालियों के लिए विशिष्ट डिज़ाइन पैटर्न का कार्यान्वयन
2.4.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों के साथ बड़े पैमाने पर आर्किटेक्चर में जटिलता प्रबंधन के लिए रणनीतियाँ

2.5. कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों के लिए बड़े पैमाने पर डेटा वेयरहाउसिंग

2.5.1. स्केलेबल डेटा संग्रहण प्रौद्योगिकियों का चयन
2.5.2. बड़े डेटा वॉल्यूम के कुशल संचालन के लिए डेटाबेस स्कीमा का डिज़ाइन
2.5.3. विशाल डेटा संग्रहण वातावरण में विभाजन और प्रतिकृति रणनीतियाँ
2.5.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में डेटा अखंडता और उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रबंधन प्रणालियों का कार्यान्वयन

2.6. चैटजीपीटी का उपयोग करके एआई के साथ डेटा संरचनाएं

2.6.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम के साथ उपयोग के लिए शास्त्रीय डेटा संरचनाओं का अनुकूलन
2.6.2. चैटजीपीटी के साथ विशिष्ट डेटा संरचनाओं का डिजाइन और अनुकूलन
2.6.3. डेटा गहन प्रणालियों में कुशल डेटा संरचनाओं का एकीकरण
2.6.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा संरचनाओं में वास्तविक समय डेटा हेरफेर और भंडारण के लिए रणनीतियाँ

2.7. कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादों के लिए प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम

2.7.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट एल्गोरिदम का विकास और कार्यान्वयन
2.7.2. समस्या प्रकार और उत्पाद आवश्यकताओं के अनुसार एल्गोरिदम चयन रणनीतियाँ
2.7.3. एआई सिस्टम में एकीकरण के लिए शास्त्रीय एल्गोरिदम का अनुकूलन
2.7.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ विकास संदर्भ में विभिन्न एल्गोरिदम के बीच मूल्यांकन और प्रदर्शन तुलना

2.8. कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के लिए डिज़ाइन पैटर्न

2.8.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाली परियोजनाओं में सामान्य डिज़ाइन पैटर्न की पहचान और अनुप्रयोग
2.8.2. मौजूदा सिस्टम में मॉडल और एल्गोरिदम के एकीकरण के लिए विशिष्ट पैटर्न का विकास
2.8.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में पुन: प्रयोज्यता और रखरखाव में सुधार के लिए पैटर्न के कार्यान्वयन के लिए रणनीतियाँ
2.8.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता आर्किTECH्चर में डिज़ाइन पैटर्न के अनुप्रयोग में केस स्टडी और सर्वोत्तम अभ्यास

2.9. चैटजीपीटी का उपयोग करके क्लीन आर्किटेक्चर का कार्यान्वयन

2.9.1. स्वच्छ वास्तुकला के मौलिक सिद्धांत और अवधारणाएँ
2.9.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाली परियोजनाओं के लिए स्वच्छ आर्किTECH्चर का अनुकूलन
2.9.3. स्वच्छ वास्तुकला के साथ सिस्टम में परतों और निर्भरताओं का कार्यान्वयन
2.9.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ सॉफ्टवेयर विकास में स्वच्छ वास्तुकला को लागू करने के लाभ और चुनौतियाँ

2.10. डीपकोड के साथ वेब अनुप्रयोगों में सुरक्षित सॉफ्टवेयर विकास

2.10.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटकों वाले सॉफ्टवेयर के विकास में सुरक्षा के सिद्धांत
2.10.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल और एल्गोरिदम में संभावित कमजोरियों की पहचान और शमन
2.10.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ़ंक्शंस के साथ वेब अनुप्रयोगों में सुरक्षित विकास प्रथाओं का कार्यान्वयन
2.10.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और हमलों की रोकथाम के लिए रणनीतियाँ

मॉड्यूल 3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता गुणवत्ता आश्वासन परीक्षण के लिए

3.1. सॉफ्टवेयर परीक्षण जीवन चक्र

3.1.1. सॉफ़्टवेयर विकास में परीक्षण जीवन चक्र का विवरण और समझ
3.1.2. परीक्षण जीवन चक्र के चरण और गुणवत्ता आश्वासन में इसका महत्व
3.1.3. परीक्षण जीवन चक्र के विभिन्न चरणों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण
3.1.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके परीक्षण जीवन चक्र के निरंतर सुधार के लिए रणनीतियाँ

3.2. चैटजीपीटी की सहायता से परीक्षण मामले और बग का पता लगाना

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

3.3. टेस्ट के प्रकार

3.3.1. क्यूए वातावरण में विभिन्न प्रकार के परीक्षण की खोज
3.3.2. इकाई, एकीकरण, कार्यात्मक और स्वीकृति परीक्षण: विशेषताएँ और अनुप्रयोग
3.3.3. चैटजीपीटी के साथ परियोजनाओं में परीक्षण प्रकारों के चयन और उचित संयोजन के लिए रणनीतियाँ
3.3.4. चैटजीपीटी के साथ परियोजनाओं के लिए पारंपरिक परीक्षण प्रकारों का अनुकूलन

3.4. चैटजीपीटी का उपयोग कर एक परीक्षण योजना का निर्माण

3.4.1. व्यापक परीक्षण योजना का डिज़ाइन और संरचना
3.4.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में आवश्यकताओं और परीक्षण परिदृश्यों की पहचान
3.4.3. मैनुअल और स्वचालित परीक्षण योजना के लिए रणनीतियाँ
3.4.4. परियोजना के विकसित होने पर परीक्षण योजना का निरंतर मूल्यांकन और समायोजन

3.5. कृत्रिम बुद्धिमत्ता बग का पता लगाना और रिपोर्ट करना

3.5.1. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित बग डिटेक्शन तकनीकों का कार्यान्वयन
3.5.2. संभावित बग खोजने के लिए डायनामिक कोड विश्लेषण के लिए चैटजीपीटी का उपयोग
3.5.3. चैटजीपीटी का उपयोग करके पाए गए बग पर विस्तृत रिपोर्ट स्वचालित रूप से तैयार करने की रणनीतियाँ
3.5.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा खोजे गए बग के प्रबंधन में विकास और क्यूए टीमों के बीच प्रभावी सहयोग

3.6. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ स्वचालित परीक्षण का निर्माण

3.6.1. चैटजीपीटी का उपयोग करने वाली परियोजनाओं के लिए स्वचालित परीक्षण स्क्रिप्ट का विकास
3.6.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित परीक्षण स्वचालन उपकरणों का एकीकरण
3.6.3. स्वचालित परीक्षण मामलों के गतिशील सृजन के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करना
3.6.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में स्वचालित परीक्षण मामलों के कुशल निष्पादन और रखरखाव के लिए रणनीतियाँ

3.7. एपीआई परीक्षण

3.7.1. एपीआई परीक्षण की मौलिक अवधारणाएं और क्यूए में इसका महत्व
3.7.2. चैटजीपीटी का उपयोग करके वातावरण में एपीआई के सत्यापन के लिए परीक्षणों का विकास
3.7.3. चैटजीपीटी के साथ एपीआई परीक्षण में डेटा और परिणाम सत्यापन के लिए रणनीतियाँ
3.7.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली परियोजनाओं में एपीआई परीक्षण के लिए विशिष्ट उपकरणों का उपयोग

3.8. वेब परीक्षण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण

3.8.1. वेब वातावरण में टेस्ट ऑटोमेशन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता टूल की खोज
3.8.2. वेब परीक्षण में तत्व पहचान और दृश्य विश्लेषण प्रौद्योगिकियों का एकीकरण
3.8.3. चैटजीपीटी का उपयोग करके वेब अनुप्रयोगों में परिवर्तनों और प्रदर्शन समस्याओं का स्वचालित पता लगाने के लिए रणनीतियाँ
3.8.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वेब परीक्षण में दक्षता में सुधार के लिए विशिष्ट उपकरणों का मूल्यांकन

3.9. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके मोबाइल परीक्षण

3.9.1. एआई घटकों के साथ मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए परीक्षण रणनीतियों का विकास
3.9.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित मोबाइल प्लेटफॉर्म के लिए विशिष्ट परीक्षण उपकरणों का एकीकरण
3.9.3. मोबाइल अनुप्रयोगों में प्रदर्शन समस्याओं का पता लगाने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग
3.9.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मोबाइल अनुप्रयोगों के इंटरफेस और विशिष्ट कार्यों के सत्यापन के लिए रणनीतियाँ

3.10. कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ QA उपकरण

3.10.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्षमता को शामिल करने वाले क्यूए टूल और प्लेटफ़ॉर्म की खोज
3.10.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में कुशल परीक्षण प्रबंधन और परीक्षण निष्पादन के लिए उपकरणों का मूल्यांकन
3.10.3. परीक्षण मामलों के सृजन और अनुकूलन के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करना
3.10.4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं वाले क्यूए टूल के प्रभावी चयन और अपनाने के लिए रणनीतियाँ

आपके व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देने के लिए एक अद्वितीय, महत्वपूर्ण और निर्णायक प्रशिक्षण अनुभव"