Πιπίνες Αυτοδιόρθωσης: Τεχνητή Νοημοσύνη για Αυτόματη Ανάκτηση και Εντοπισμό Περιστατικών Κομμάτι εκπαίδευσης

Η αι-οδηγημένη εφαρμογή κατασκευής είναι μια προσέγγιση που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την αυτομάτωση για να οδηγεί στρατηγικές εφαρμογής, να ανιχνεύει αποκλίνουσες καταστάσεις και να ενεργοποιεί αυτόματη αποκατάσταση όποτε είναι απαραίτητο.

Αυτή η διδασκαλία που καθοδηγείται από Εκπαιδευτικό (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεταξύ των διαδρομών υψηλής βαθμίδας που επιθυμούν να αποκτήσουν βελτιστοποίηση στις τροχιές κατασκευής τους με ανάληψη αποφάσεων οδηγημένη από AI και δυνατότητες αντοχής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμένει αι-βοηθημένες στρατηγικές εφαρμογής για πιο ασφαλείς κατασκευές.
• Προβλέπουν το ρίσκο κατασκευής με τη βοήθεια προϊόντων της μηχανικής μάθησης.
• Ενσωματώνουν αυτοματοποιημένες διαδικασίες αποκατάστασης βασιζόμενες στην ανίχνευση αποκλίνουσων καταστάσεων.
• Βελτιώνουν την παρατηρητηριακότητα για να υποστηρίξουν τη σύγχρονη χορηγική διαχείριση.

Μορφή Τμήματος

• Δείγματα και τεχνικά βαθύτερες αναλύσεις υπό την οδήγηση εκπαιδευτικού.
• Χειροντικές σεναρίω με εστίαση στην πειραματισμό κατασκευής.
• Πρακτικά τοποθέτησει με αξιολόγηση πραγματικών καταστάσεων χορηγικής διαχείρισης.

Επιλογές Προσαρμογής Τμήματος

• Ενδιαιτηματικές ενσωμάτωσει, υποστήριξη πλοκάδων κοινόχρηστων εργαλείων ή σύμφωνη αναδιάταξη προϊόντων μπορούν να διατυπωθούν κατόπιν προσέγγισης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για το DevOps είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) για να βελτιώσει τους διαδοχικούς κύκλους ολοκληρωμένης ολοκλήρωσης, δοκιμασίας, απόδοσης και παράδοσης με τεχνικές ευφυώς αυτοματοποίησης και βελτιστοποίησης.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε DevOps προς μεταξύ επαγγελματίους που επιθυμούν να ενσωματώσουν ΤΝ και μηχανική μάθηση στους κύκλους CI/CD τους για να βελτιώσουν την ταχύτητα, ακρίβεια και ποιότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωματώσουν εργαλεία ΤΝ στους κύκλους CI/CD για ευφυή αυτομάτως.
• Εφαρμέν τεχνητή δοκιμασία, ανάλυση κώδικα και ανίχνευση επιπτώσεων αλλαγών.
• Βελτιοποιήσουν στρатегικές απόδοσης και παράδοσης χρησιμοποιώντας προβλεπόμενες εμφάνισεις.
• Εφαρμέν αναδρομική αξιολόγηση και συνεχή βελτίωση χρησιμοποιώντας ευφυές προσαύξη με ΤΝ.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική.
• Εφαρμογή χειρονομητά σε εξυπηρετητή με λειτουργικό περιβάλλον.

Ευελιξία Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η διαχείριση εξυπηρετήσεων με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) είναι μια προσέγγιση που εφαρμόζει μηχανική μάθηση, ανάλυση υποδείξεων και εκτυπώσεις αποφασιστικών μοντέλων στις λειτουργίες κυριολεκτικών ιδιοτήτων (feature flags) και τις ρούτινες δοκιμής εξονυχισμένης ανάπτυξης (canary testing).

Αυτό το καθοδηγούμενο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς και τεχνικούς διευθυντές επίπεδου μεταξύ, που θέλουν να βελτιώσουν την αξιόπιστη κυκλοφορία και να βελτιστοποιήσουν τις αποφάσεις έκθεσης ιδιοτήτων χρησιμοποιώντας ανάλυση με βάση την ΤΝ.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα απόφασης βασισμένα στην ΤΝ για την εκτίμηση του κινδύνου της νέας έκθεσης ιδιοτήτων.
• Αυτοματοποιούν τη δοκιμή εξονυχισμένης ανάπτυξης χρησιμοποιώντας δείκτες απόδοσης, συμπεριφοράς και λειτουργίας.
• Ενσωματώνουν εξελικτικές πρόσθετες συστήματα σηματοδότησης στις πλατφόρμες κυριολεκτικών ιδιοτήτων.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές κυκλοφορίας που ταιριάζουν δυναμικά βασισμένες σε αναλυτικά δεδομένα.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγούμενες συζητήσεις υποστηριζόμενες από πραγματικά σενάρια.
• Εφαρμοστικές εργασίες με τον ρυθμό βελτιώνονται από την ΤΝ.
• Πρακτική εφαρμογή σε μια προσομοιωμένη περιβάλλον κυριολεκτικών ιδιοτήτων και δοκιμής εξονυχισμένης ανάπτυξης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να διατυπώσετε εξ ανάγκης περιεχόμενο ή να ταιριάζετε τολμηρή υποδοχή συγκεκριμένων εργαλείων, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για τις Τεχνικές Παρουσίες IT) χρησιμοποιείται αυξανόμενα για να προβλέπει επιτυχίες πριν συμβεί και να αυτοματοποιεί την άναλυση ρίζας (RCA) για να ελαχιστοποιήσει τη διάκοψη και να εξηγηρύξει την απόδοση.

Αυτή η καθοδήγηση με παρέα, είτε ως ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακά ή όντως) στρέφεται αποκλειστικά σε προχωρημένους τεχνικούς IT, οι οποίοι επιθυμούν να υλοποιήσουν αναλυτική πρόβλεψη, αυτοματοποιημένη κατάσχεση, και να σχεδιάσουν ευφυείς εργοδιώξεις RCA χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για την ανίχνευση πρότυπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν εργοδιώξεις RCA βάσει της συσχετισμένης λογοθετίας και μετρήσεων πολλαπλών πηγών.
• Συνδέσουν τις διαδικασίες και αντιδράσεων σε υπάρχοντα πλατφόρμες.
• Εγκαθιστήσουν και εξοικονομήσουν ευφυείς διαδίκτυες σωληνών AIOps σε πραγματικές ενvironments.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλοί ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Χειρονομήματα σε ζωντανό lab environment.

Επιλογές Παρατύπωσης του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια περιορισμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

AIOps (Τεχνητή Νοητικότητα για τις Επιχειρηματικές Λειτουργίες IT) είναι μια πρακτική που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση για να αυτοματοποιεί και βελτιώνει τις επιχειρηματικές λειτουργίες IT, ιδιαίτερα στους τομείς μονίτιρινγκ, ανάκληση γεγονότων και απάντηση.

Αυτή η εξαρτημένη εκ πρώτης χειρος, ζωντανή εκπαίδευση (σε διαδίκτυο ή σε τόπο) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του IT με μέτρια εξοικείωση που επιθυμούν να υλοποιήσουν τεχνικές AIOps για να συσχετίζουν μετρήσεις και ιστορικά, να μειώσουν τη θόλωση λαθραίνων αποδείξεων και να βελτιώσουν την παρατήρηση μέσω εξειδικευμένης αυτομάτωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τους αρχές και την αρχιτεκτονική πλατφόρμων AIOps.
• Να συσχετίζουν δεδομένα μέσω ιστορικών, μετρήσεων και παρακολούθησης για να αναγνωρίζουν τους πηγαίους λόγους.
• Να μειώσουν την θόλωση λαθραίνων αποδείξεων μέσω εξειδικευμένης φιλτράρισης και παροχής σιωπηρού ζόφου.
• Να χρησιμοποιούν ελεύθερου λογισμικού ή πωλήτη συστήματα για να μονίτιρουν και να απαντούν αυτόματα σε αποδείξεις.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση με ενεργό διαλόγο.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικά υποχρεώματα.
• Εφαρμογή σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατύπωση.

Μια αναλογία AIOps που κατασκευάζεται εξ ολοκλήρου με open-source εργαλεία επιτρέπει στα ομάδες να σχεδιάζουν αποδοτικές και ευελίξιες λύσεις για την παρατήρηση, την ανίχνευση απώλειων και την έγκαιρη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτικών (online ή παρακειμένως), απευθύνεται σε μηχανικούς υψηλής εξουσιοδότησης που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διατίθουν μια από τέλος έως τέλος αναλογία AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο open-source συστατικά.
• Συλλέγουν και εξομαλύνουν δεδομένα από logs, μετρήσεις και τρακιά.
• Εφαρμένουν ML μοντέλα για την ανίχνευση απώλειων και την πρόβλεψη εκτοπισμών.
• Αυτοματοποιούν τις ειδοποιήσεις και τη διόρθωση με open-source εργαλεία.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική πρακτική.
• Συνεχής εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον καθοδήγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να παρατάξετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρς, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

Η αυτόματη γενέση τεστ με χρήση τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα σύνολο τεχνικών και εργαλείων που αυτοματοποιούν τη δημιουργία τεστ και προβλέπουν τους χάσματα στο τεστ με τη βοήθεια των μηχανικών μαθημάτων.

Αυτός ο κλιμακωτά εξειδίκευσης διδασκαλίας (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίους που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την αυτόματη δημιουργία τεστ και την πρόβλεψη ζωνών ελλείψεων στην κάλυψη.

Μετά τον ολοκλήρωση αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Να χρησιμοποιήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία αποδοτικών unit, integration και end-to-end σενάριων τεστ.
• Να αναλύσουν βάσεις πηγές με χρήση μηχανικού μαθήματος για την εξαγωγή πιθανών άλυδρων σημείων κάλυψης.
• Να ολοκληρώσουν την αυτόματη δημιουργία τεστ με την χρήση τεχνητής νοημοσύνης στα workflows CI/CD.
• Να βελτιώσουν τις στρατηγικές τεστ με βάση προβλεπόμενες ανάλυσης αποτυχίας.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγισμένες τεχνικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από εμπειρογνώμονες πληροφορίες.
• Συναρτήσεις βασισμένες σε σενάρια και εξασκήσεις με χειρονομία.
• Εφαρμογική πειραματολογία σε ελεγχόμενο περιβάλλον τεστ.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Εάν χρειάζεστε την προσαρμογή αυτής της εκπαίδευσης στη δική σας λογισμική ολοκλήρωση ή workflows, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για τη διατυπώσει.

Η αυτοματοποίηση QA που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη (AI) ενισχύει τη δοκιμαστική διαδικασία παράγοντας έξυπνους κωδικούς τεστ, βελτιώνοντας την εξέλιξη παλινδρομικής δοκιμασίας (regression) και συνδέοντας έξυπρες πύλες ποιότητας στους αγωγούς CI/CD, για εξελιγμένη και αξιόπιστη διαδίκαση παροχής λογισμικού.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη (online ή παρόν), απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου εξεταστικούς QA και DevOps ειδικούς, τους οποίους ενδιαφέρει να χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για να αυτοματοποιήσουν και να διευρύνουν την ποιότητα εξέτασης σε ροές συνεχούς ολοκλήρωσης (continuous integration) και διαδίκαση παροχής λογισμικού (deployment).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Παράγουν, προτεραιοτοποιούν και διατηρούν τεστ χρησιμοποιώντας πλατφόρμες αυτοματοποίησης που βασίζονται σε ΤΝ.
• Συμπεριλαμβάνουν έξυπρες πύλες ποιότητας στους αγωγούς CI/CD για να επικεφαλαιώσουν την παλινδρομική δοκιμασία.
• Χρησιμοποιούν ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ για εξερευνητική δοκιμασία, πρόβλεψη σφάλματος και ανάλυση του ανθεκτικού χαρακτήρα των τεστ.
• Βελτιώνουν τον χρόνο και την κάλυψη δοκιμασίας σε γρήγορα μεταβάλλοντα εγχειρήματα agile.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά άσκηματα και πρακτική εξάσκηση.
• Χειρονομία σε ζωντανό περιβάλλον υπολαβής (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Η επιβλέψη της συμμόρφωσης με υποστήριξη AI είναι μια διδασκαλία που εφαρμόζει αυτομάτο χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση, εξαγωγή και επαλήθευση προδιαγραφών πολιτικής στον κύκλο ζωής παράδοσης λογισμικού.

Αυτή η επαγγελματική εκπαίδευση (online ή on-site) αποκαταστάται υπό την καθοδήγηση διδασκάλων και είναι προορισμένη για επαγγελματίες μεταξύ-επιπέδου οι οποίοι επιθυμούν να ολοκληρώσουν ελέγχους συμμόρφωσης με υποστήριξη AI στις κανάλια CI/CD τους.

Μετά από την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Εφαρμόζουν έλεγχους με βάση την AI για την ανίχνευση χάσεων συμμόρφωσης κατά τη διάρκεια της κατασκευής λογισμικού.
• Χρησιμοποιούν εξυπηρετητές πολιτικής με τεχνητή νοημοσύνη για τη διαφυγή από κανονιστικές, ασφαλείας και προδιαγραφές άδειας.
• Ανιχνεύουν τη χρήση διάφορων συστημάτων και παρακλίναις αυτόματα.
• Ενσωματώνουν αναφορές συμμόρφωσης πραγματικής χρονικής περίοδου στις παραλλαγές εργασίας.

Μορφή του Κειμένου

• Δημοστράσεις υπό καθοδήγηση διδασκάλων, συνοδευόμενες από πρακτικά παραδείγματα.
• Πρακτικές εξάσκηση με συγκεντρωμένο επίκεντρο σε πραγματικές σεναρίους CI/CD.
• Εφαρμοσμένη πειράματα σε ελεγχόμενο περιβάλλον DevSecOps.

Επιλογές Προσαρμογής Κειμένου

• Εάν την οργάνωσή σας απαιτεί εξατομικευμένες ενσωμάτωση συμμόρφωσης, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαθέτουμε.

Το GitHub Copilot είναι ένας συμβουλός κώδικα με υποστήριξη AI που βοηθά στην αυτομάτοποίηση των εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων των πράξεων DevOps όπως η γραφή κωδικού YAML, GitHub Actions και διατυπώσεις εγκατάστασης.

Αυτή η κατευθυνόμενη από καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε προσώπα με βαθμό δεξιοτήτας αρχάριων μέχρι μεσαίων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να βελτιστοποιήσουν τις εργασίες DevOps, να αυτοματοποιήσουν καθηκόντων και να αυξήσουν τη παραγωγικότητά τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για τη βοήθεια στην κωδικογράφηση shell, διαμόρφωση κώδικα και pipelines CI/CD.
• Εξαξιοποιήσουν την αυτόματη πλήρωση κώδικα με AI σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Ταχύτερη δοκιμή, εγκατάσταση και αυτομάτοποίηση ρουτίνων.
• Εφαρμόζουν το Copilot με ευθύνη, προσδιορίζοντας τα όρια και τις καλές πρακτικές της AI.

Μορφή Κειμένου Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Εφαρμογή με χειρόνικη δουλειά σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

• Για να προσανατολίσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε τη ζήτησή σας.

DevSecOps με Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η πρακτική της ενσωμάτωσης τεχνητής νοημοσύνης σε DevOps pipelines για την πρόληψη και ανίχνευση διακρίσεων, εφαρμογή πολιτικών ασφάλειας και αυτοματοποίησης μέτρων σχεδιασμού στους όλους τους βήματα της διαδικασίας παραγωγής λογισμικού.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός καθοδήγηση (online ή σε υποψήφιες θέσεις) προσβάλλει επίπεδο μεσαίου DevOps και ειδικούτεχνων ασφάλειας που θέλουν να εφαρμόσουν εργαλεία και πρακτικές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη για την αυξημένη ασφάλεια και αυτοματοποίηση στους προϊόντες και διαδικασίες εγκατάστασης.

Τέλος αυτή της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωμάτωση εργαλείων ασφάλειας που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη σε CI/CD pipelines.
• Χρήση εξωτερικών και δυναμικών αναλύσεων που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση προβλημάτων σε πρώτη φάση.
• Αυτοματοποίηση ανίχνευσης σεγκρέτ, ελέγχου κωδικών για διακρίσεις και ανάλυση των κινδύνων των ανεξάρτητων εξαρτήματος.
• Επιτρέψτε προεπιλεγμένα μοντέλα κίνδυνου και αποφάσεις με τη χρήση εξειδικευμένων τεχνικών.

Σχέδιο Διδασκαλίας

• Δελτίο για λόγου ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εφαρμογές.
• Αντίστοιχη εφαρμογή σε υπόλοιπο-γραμμή περιβάλλον.

Προσαρμογές Διδακτικού Περιεχομένου

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κύκλωμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Οι επιχειρησιακές πλατφόρμες AIOps όπως Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν δυνατά μέσα για τον ανιχνευτή άνομαλίες, τη συνδυασμό ειδοποιήσεων και την αυτοματοποίηση αποκρισών σε μεγάλου μεγέθους IT περιβάλλοντα.

Αυτός ο εκπαιδευτή-διευθύνομενη, ζωντανή καθοδήγηση (δια διαδίκτου ή σε χώρο πρόσβασης) στοχεύει σε επιμέσου επίπεδου επιχειρηματικά IT ομάδες που θέλουν να αναμειγθούν τα εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα stack εφανιστικότητας και λειτουργικών διαδικασιών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν και αναμείξουν τα Splunk, Moogsoft, και Dynatrace σε μια ενωμένη AIOps αρχιτεκτονική.
• Συνδυάσουν δείκτες, λόγια και γεγονότα σε περιβάλλοντα απομένου με χρήση AI-χαρακτηριστικών αναλύσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την ανίχνευση, προτεραιότητα και συνέχεια γεγονότων με εμπεριστατωμένες και προσαρμοστικές διαδικασίες.
• Βελτιώσουν την απόδοση, μειώσουν το MTTR και βελτιώσουν τη λειτουργική αποδοτικότητα σε επιχειρηματικό μέγεθος.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Πολύ πράξη και ασκήσεις.
• Αλληλουχία πρωτότυπης εφαρμογής σε ζωντανό μέσο εργασίας.

Πιθανές Διεκδικήσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Τα εργαλεία Prometheus και Grafana χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση σύγχρονων διεργασιών, ενώ η μηχανική μάθηση (ML) και τα πρότυπα της αυξάνουν με προληπτικές και νοημοσύνης εφαρμογές, ώστε να αυτοματοποιήσουν τις λήψεις αποφάσεων.

Αυτός ο εξοπλισμός, υποδοχηγούμενος εκ πρώτου χέρι (διαδικτύου ή live), στόχευε σε διεξοδικούς προσελκυστές της παρακολούθησης που επιθυμούν να αναγεννήσουν τη συσκευή των κανόνων μετάδοσης των δεδομένων (observability) πλαισίων, χρησιμοποιώντας AIOps συστήματα, Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Τέλος αυτής της εξόπλισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν Prometheus και Grafana για παρακολούθηση σε όλα τα αλγείδρωπα και τα θυρεός.
• Διαθέτουν, αποθηκεύουν και εμφανίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένα ξεχωριστών μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανιδαλή σήγμα και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν νοηματικές κατευθυντήριες γραμμές διακήρυξης με βάση πρόληπτικα σημεία.

Σχήμα της Εξοπλίσης

• Δυναμικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές τεχνικές εργασίες και πρακτική.
• Εμπειροκατάσταση με πραγματικό περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανές Προσαρμογές της Εξοπλίσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξόπλιση για το κουρσο, ζητάτε να συγκεντρώσετε μας.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και τα πλαίσια αυτόνομων οντοτήτων όπως το AutoGen και το CrewAI επανορθώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η καταγραφή αλλαγών, η δημιουργία τεστ και η διαχείριση ειδοποιήσεων, μιμούμενες την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε υψηλού βαθμού μηχανικούς που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν αυτοματοποιημένες ρούτινες DevOps εξοπλισμένες με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και πολυ-όντων συστήματα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωματώσουν πρόσωπα με βάση LLMs σε ρούτινες CI/CD για αυτοματοποίηση με εξυπηρέτηση.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία τεστ, την ανάλυση κομματιών και τις επισκόπησης αλλαγών χρησιμοποιώντας πρόσωπα.
• Συντονίσουν πολλά πρόσωπα για τη διαχείριση ειδοποιήσεων, τη δημιουργία απαντήσεων και τη χορήγηση συστάσεων DevOps.
• Κατασκευάσουν ασφαλείς και διατηρήσιμες πρόσωπα με ρούτινες εξοπλισμένες με open-source πλαίσια.

Μορφή του Κουρσού

• Αδιάκοπη διδασκαλία και συζήτηση.
• Εκτενές ασκηματολόγιο και πρακτική εφαρμογή.
• Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανή εργαστήρια περιβάλλον.

Ευέλικτες Επιλογές Κουρσού

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

Η προσδιοριστική βελτίωση κατασκευών είναι η πρακτική χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση του συμπεριφερόμενου κατασκευών και τη βελτίωση της αξιοπιστίας, της ταχύτητας και της χρήσης πόρων.

Αυτή η εκπαιδευτική δράση με εποπτεία καθηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματικούς της μηχανικής που επιθυμούν να βελτιώσουν τα pipeline κατασκευών μέσω αυτομάτων διαδικασιών, πρόβλεψης και έξυπνης αποθήκευσης χρησιμοποιώντας τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης.

Μετά τη συμπλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν τεχνικές ML για να αξιολογήσουν μοτίβα κατασκευών.
• Εντοπίζουν και προβλέπουν αποτυχίες συμπιέσεων βάσει των ιστορικών καταγραφών κατασκευών.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές αποθήκευσης βάσει ML για να μειώσουν τις διαρκείες κατασκευών.
• Ενσωματώνουν προβλητική ανάλυση στις υπάρχουσες διαδικασίες CI/CD.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγούμενες διαλέξεις και συνεργασία συζήτησης.
• Πρακτικά ασκήματα επικεντρωμένα στην ανάλυση και το μοντέλο κατασκευών.
• Εφαρμογή πρακτικής σε ενός προσομοιωμένου περιβάλλοντος CI/CD.

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

• Για να προσαρμόσετε αυτή την εκπαίδευση σε συγκεκριμένους όρους ή περιβάλλοντα, επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή του προγράμματος.