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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