Course Outline

Εισαγωγή στο Predictive AI στο DevOps

  • Βασικές αρχές της προγνωστικής AI
  • Η τομή του AI και DevOps
  • Επισκόπηση της προγνωστικής ανάλυσης στην παράδοση λογισμικού

Predictive Analytics και Μοντελοποίηση

  • Κατανόηση προβλέψεων βάσει δεδομένων
  • Δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης για DevOps
  • Εργαλεία και πλατφόρμες για προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία

Αναπτυξιακά περιβάλλοντα με γνώμονα το AI

  • Ρύθμιση περιβαλλόντων ανάπτυξης ενισχυμένων με AI
  • Προγνωστικό AI για κωδικοποίηση και έλεγχο έκδοσης
  • Ενσωμάτωση AI σε αγωγούς συνεχούς ενοποίησης/συνεχούς ανάπτυξης (CI/CD).

Προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη σε δοκιμές και διασφάλιση ποιότητας

  • AI για αυτοματοποιημένες δοκιμές και πρόβλεψη σφαλμάτων
  • Βελτίωση της ποιότητας του κώδικα με προγνωστικές πληροφορίες
  • Προγνωστικά μοντέλα για δοκιμές απόδοσης και ασφάλειας

Τεχνητή Νοημοσύνη στις Επιχειρήσεις και την Παρακολούθηση

  • Προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη για παρακολούθηση συστήματος και ειδοποιήσεις
  • Ανάλυση βασικής αιτίας που βασίζεται σε AI
  • Προβλεπτική συντήρηση και πρόληψη συμβάντων

Μελέτες περίπτωσης και βέλτιστες πρακτικές

  • Πραγματικές εφαρμογές προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης σε DevOps
  • Βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης
  • Διδάγματα από τους ηγέτες του κλάδου

Εργαστήριο και Hands-On Labs

  • Διαδραστικές συνεδρίες με προγνωστικά εργαλεία AI
  • Προσομοιώσεις προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης σε DevOps σενάρια
  • Ομαδικά έργα για την εφαρμογή προγνωστικών χαρακτηριστικών AI

Ηθικές Θεωρήσεις και Μελλοντικές Τάσεις

  • Ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps
  • Πλοήγηση στις προκλήσεις της προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης
  • Οι αναδυόμενες τάσεις και το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Κατανόηση βασικών DevOps αρχών
  • Εμπειρία με συνεχή ενοποίηση και συνεχή ανάπτυξη (CI/CD)
  • Εξοικείωση με την ανάλυση δεδομένων και τις έννοιες μηχανικής μάθησης

Ακροατήριο

  • DevOps μηχανικοί
  • προγραμματιστές λογισμικού
  • επαγγελματίες πληροφορικής
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

Testimonials (2)

Related Courses

Introduction to Predictive AI

21 Hours

AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

14 Hours

AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity

7 Hours

Introduction to Data Science and AI using Python

35 Hours

AI in Digital Marketing

7 Hours

Artificial Intelligence (AI) for Managers

7 Hours

Artificial Intelligence (AI) for Robotics

21 Hours

Introduction to Artificial Intelligence (AI)

35 Hours

AI and Robotics for Nuclear - Extended

120 Hours

AI and Robotics for Nuclear

80 Hours

AI in business and Society & The future of AI - AI/Robotics

7 Hours

Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)

21 Hours

Introduction to Bing AI: Enhancing Search with Artificial Intelligence

14 Hours

Applied Edge AI

35 Hours

IBM Cloud Pak for Data

14 Hours

Related Categories