Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do prediktivní umělé inteligence v DevOps
- Základy prediktivní umělé inteligence
- Průsečík AI a DevOps
- Přehled prediktivní analytiky v dodávání softwaru
Predictive Analytics a modelování
- Porozumění předpovědím založeným na datech
- Vytváření prediktivních modelů pro DevOps
- Nástroje a platformy pro prediktivní analýzu
Vývojová prostředí řízená umělou inteligencí
- Nastavení vývojových prostředí vylepšených AI
- Prediktivní AI pro kódování a správu verzí
- Integrace umělé inteligence do kanálů průběžné integrace/průběžného zavádění (CI/CD).
Prediktivní AI v testování a zajišťování kvality
- AI pro automatické testování a predikci chyb
- Zlepšení kvality kódu pomocí prediktivních přehledů
- Prediktivní modely pro testování výkonu a zabezpečení
AI v provozu a monitorování
- Prediktivní AI pro monitorování systému a výstrahy
- Analýza hlavních příčin řízená umělou inteligencí
- Prediktivní údržba a prevence incidentů
Případové studie a osvědčené postupy
- Aplikace prediktivní umělé inteligence v reálném světě v DevOps
- Osvědčené postupy pro implementaci prediktivní umělé inteligence
- Poučení od lídrů v oboru
Workshop a praktické laboratoře
- Interaktivní relace s prediktivními nástroji AI
- Simulace prediktivní AI ve scénářích DevOps
- Skupinové projekty na implementaci prediktivních funkcí AI
Etické úvahy a budoucí trendy
- Etické použití AI v DevOps
- Orientace ve výzvách prediktivní umělé inteligence
- Nové trendy a budoucnost AI v DevOps
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení základních DevOps principů
- Zkušenosti s průběžnou integrací a průběžným nasazením (CI/CD)
- Znalost datové analýzy a konceptů strojového učení
Publikum
- DevOps inženýři
- Vývojáři softwaru
- IT profesionály
14 hodiny
