课程大纲

预测性 AI 简介 DevOps

  • 预测性 AI 基础知识
  • 人工智能与DevOps的交集
  • 软件交付中的预测分析概述

Predictive Analytics 和建模

  • 了解数据驱动的预测
  • 为 DevOps 构建预测模型
  • 用于预测分析的工具和平台

AI 驱动的开发环境

  • 设置 AI 增强的开发环境
  • 用于编码和版本控制的预测性 AI
  • 将 AI 集成到持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道中

测试和质量保证中的预测性 AI

  • 用于自动化测试和错误预测的 AI
  • 通过预测性见解提高代码质量
  • 性能和安全测试的预测模型

人工智能在运营和监控中的应用

  • 用于系统监控和警报的预测性 AI
  • 人工智能驱动的根本原因分析
  • 预测性维护和事故预防

案例研究和最佳实践

  • 预测性 AI 在 DevOps 中的实际应用
  • 实施预测性 AI 的最佳实践
  • 从行业领导者那里吸取的经验教训

研讨会和动手实验室

  • 使用预测性 AI 工具的交互式会话
  • 在 DevOps 场景中模拟预测性 AI
  • 关于实现预测性 AI 功能的小组项目

伦理考量与未来趋势

  • 在 DevOps 中合乎道德地使用 AI
  • 应对预测性 AI 的挑战
  • 新兴趋势和人工智能的未来 DevOps

摘要和后续步骤

要求

  • 了解基本 DevOps 原则
  • 具有持续集成和持续部署 (CI/CD) 的经验
  • 熟悉数据分析和机器学习概念

观众

  • DevOps 工程师
  • 软件开发人员
  • IT 专业人员
 14 小时

人数



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