Predictive AI in DevOps: Enhancing Software Delivery Képzés

Bevezetés a prediktív AI-ba DevOps

• A prediktív AI alapjai
• Az AI és a DevOps metszéspontja
• A szoftverszállítás prediktív elemzésének áttekintése

Predictive Analytics és a modellezés

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

AI-vezérelt fejlesztési környezetek

• AI-bővített fejlesztői környezetek beállítása
• Prediktív AI kódoláshoz és verzióvezérléshez
• Az AI integrálása a folyamatos integrációs/folyamatos üzembe helyezési (CI/CD) folyamatokba

Prediktív mesterséges intelligencia a tesztelésben és a minőségbiztosításban

• AI az automatikus teszteléshez és a hiba előrejelzéséhez
• A kód minőségének javítása prediktív betekintésekkel
• Prediktív modellek teljesítmény- és biztonsági teszteléshez

AI a műveletekben és a felügyeletben

• Prediktív AI rendszerfigyeléshez és riasztásokhoz
• AI által vezérelt kiváltó ok elemzése
• Prediktív karbantartás és balesetmegelőzés

Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

• A prediktív AI valós alkalmazásai DevOps
• A prediktív AI megvalósításának legjobb gyakorlatai
• Az iparág vezetőitől levont tanulságok

Workshop és gyakorlati laborok

• Interaktív munkamenetek prediktív AI-eszközökkel
• Prediktív AI szimulációi DevOps forgatókönyvekben
• Csoportos projektek a prediktív AI-funkciók megvalósítására

Etikai megfontolások és jövőbeli trendek

• A mesterséges intelligencia etikus használata DevOps
• Navigálás a prediktív AI kihívásai között
• Feltörekvő trendek és a mesterséges intelligencia jövője DevOps

Összegzés és a következő lépések