Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do predykcyjnej AI w DevOps

  • Podstawy predykcyjnej AI
  • Przecięcie AI i DevOps
  • Przegląd analizy predykcyjnej w dostarczaniu oprogramowania

Analiza predykcyjna i modelowanie

  • Zrozumienie predykcji opartych na danych
  • Budowanie modeli predykcyjnych dla DevOps
  • Narzędzia i platformy do analizy predykcyjnej

Środowiska programistyczne napędzane AI

  • Konfigurowanie środowisk programistycznych wzbogaconych o AI
  • Predykcyjna AI do kodowania i kontroli wersji
  • Integracja AI z potokami ciągłej integracji/ciągłego wdrażania (CI/CD)

Predykcyjna AI w testowaniu i zapewnianiu jakości

  • AI do automatycznego testowania i przewidywania błędów
  • Poprawa jakości kodu dzięki predykcyjnym wnioskom
  • Modele predykcyjne do testowania wydajności i bezpieczeństwa

AI w operacjach i monitorowaniu

  • Predykcyjna AI do monitorowania systemów i alertów
  • Analiza przyczyn źródłowych napędzana AI
  • Predykcyjna konserwacja i zapobieganie incydentom

Studia przypadków i najlepsze praktyki

  • Praktyczne zastosowania predykcyjnej AI w DevOps
  • Najlepsze praktyki wdrażania predykcyjnej AI
  • Wnioski od liderów branżowych

Warsztaty i praktyczne laboratoria

  • Interaktywne sesje z narzędziami predykcyjnej AI
  • Symulacje predykcyjnej AI w scenariuszach DevOps
  • Projekty grupowe dotyczące wdrażania funkcji predykcyjnej AI

Zagadnienia etyczne i przyszłe trendy

  • Etyczne wykorzystanie AI w DevOps
  • Poruszanie się w wyzwaniach związanych z predykcyjną AI
  • Nowe trendy i przyszłość AI w DevOps

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych zasad DevOps
  • Doświadczenie w ciągłej integracji i ciągłym wdrażaniu (CI/CD)
  • Znajomość analizy danych i koncepcji uczenia maszynowego

Grupa docelowa

  • Inżynierowie DevOps
  • Deweloperzy oprogramowania
  • Profesjonaliści IT
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie