Kurzusleírás

Bevezetés a prediktív MI-be a DevOpsban

  • A prediktív MI alapjai
  • Az MI és a DevOps metszéspontja
  • Áttekintés a prediktív elemzésről a szoftverkézbesítésben

Prediktív elemzés és modellezés

  • Az adatvezérelt előrejelzések megértése
  • Prediktív modellek építése a DevOps számára
  • Eszközök és platformok a prediktív elemzéshez

MI-alapú fejlesztési környezetek

  • MI-fokozott fejlesztési környezetek beállítása
  • Prediktív MI a kódolás és verziókezelés terén
  • MI integrálása a folyamatos integráció/folyamatos üzembe helyezés (CI/CD) folyamatokba

Prediktív MI a tesztelésben és minőségbiztosításban

  • MI az automatizált tesztelés és hibaelőrejelzés terén
  • Kódminőség javítása prediktív elemzésekkel
  • Prediktív modellek a teljesítmény- és biztonságteszteléshez

MI a műveletekben és monitorozásban

  • Prediktív MI a rendszermonitorozás és riasztások terén
  • MI-alapú gyökérkori elemzés
  • Prediktív karbantartás és incidensmegelőzés

Esettanulmányok és ajánlott gyakorlatok

  • Valós alkalmazások a prediktív MI-re a DevOpsban
  • Ajánlott gyakorlatok a prediktív MI implementálásához
  • Tanulságok az iparág vezetőitől

Műhely és gyakorlati laborok

  • Interaktív foglalkozások prediktív MI eszközökkel
  • Szimulációk prediktív MI-ről DevOps forgatókönyvekben
  • Csoportos projektek prediktív MI funkciók implementálására

Etikai megfontolások és jövőbeli trendek

  • Az MI etikus használata a DevOpsban
  • A prediktív MI kihívásainak kezelése
  • Új trendek és az MI jövője a DevOpsban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető DevOps elvek ismerete
  • Tapasztalat a folyamatos integrációval és folyamatos üzembe helyezéssel (CI/CD)
  • Ismeretek az adatelemzés és gépi tanulás alapjaiban

Célközönség

  • DevOps mérnökök
  • Szoftverfejlesztők
  • IT szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák