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課程簡介
預測性 AI 簡介 DevOps
- 預測性 AI 基礎知識
- 人工智慧與DevOps的交集
- 軟體交付中的預測分析概述
Predictive Analytics 和建模
- 瞭解數據驅動的預測
- 為 DevOps 構建預測模型
- 用於預測分析的工具和平臺
AI 驅動的開發環境
- 設置 AI 增強的開發環境
- 用於編碼和版本控制的預測性 AI
- 將 AI 集成到持續整合 / 持續部署 （CI/CD） 管道中
測試和質量保證中的預測性 AI
- 用於自動化測試和錯誤預測的 AI
- 通過預測性見解提高代碼品質
- 性能和安全測試的預測模型
人工智慧在運營和監控中的應用
- 用於系統監控和警報的預測性 AI
- 人工智慧驅動的根本原因分析
- 預測性維護和事故預防
案例研究和最佳實踐
- 預測性 AI 在 DevOps 中的實際應用
- 實施預測性 AI 的最佳實踐
- 從行業領導者那裡吸取的經驗教訓
研討會和動手實驗室
- 使用預測性 AI 工具的互動式會話
- 在 DevOps 場景中模擬預測性 AI
- 關於實現預測性 AI 功能的小組專案
倫理考量與未來趨勢
- 在 DevOps 中合乎道德地使用 AI
- 應對預測性 AI 的挑戰
- 新興趨勢和人工智慧的未來 DevOps
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本 DevOps 原則
- 具有持續集成和持續部署 （CI/CD） 的經驗
- 熟悉數據分析和機器學習概念
觀眾
- DevOps 工程師
- 軟體開發人員
- IT 專業人員
14 時間：
