Kursplan

Introduktion till prediktiv AI i DevOps

  • Grunderna i prediktiv AI
  • Skärningspunkten mellan AI och DevOps
  • Översikt över prediktiv analys i programvaruleverans

Predictive Analytics och modellering

  • Förstå datadrivna förutsägelser
  • Skapa prediktiva modeller för DevOps
  • Verktyg och plattformar för prediktiv analys

AI-drivna utvecklingsmiljöer

  • Konfigurera AI-förbättrade utvecklingsmiljöer
  • Prediktiv AI för kodning och versionskontroll
  • Integrera AI i CI/CD-pipelines (kontinuerlig integrering/kontinuerlig distribution)

Prediktiv AI inom testning och kvalitetssäkring

  • AI för automatiserad testning och felförutsägelse
  • Förbättra kodkvaliteten med prediktiva insikter
  • Prediktiva modeller för prestanda- och säkerhetstestning

AI inom drift och övervakning

  • Prediktiv AI för systemövervakning och varningar
  • AI-driven rotorsaksanalys
  • Prediktivt underhåll och förebyggande av incidenter

Fallstudier och bästa praxis

  • Verkliga tillämpningar av prediktiv AI i DevOps
  • Metodtips för implementering av prediktiv AI
  • Lärdomar från branschledare

Workshop och praktiska labbar

  • Interaktiva sessioner med prediktiva AI-verktyg
  • Simuleringar av prediktiv AI i DevOps scenarier
  • Grupprojekt om implementering av prediktiva AI-funktioner

Etiska överväganden och framtida trender

  • Etisk användning av AI i DevOps
  • Navigera i utmaningarna med prediktiv AI
  • Nya trender och framtiden för AI i DevOps

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för grundläggande DevOps principer
  • Erfarenhet av kontinuerlig integrering och kontinuerlig distribution (CI/CD)
  • Kunskaper om dataanalys och maskininlärningsbegrepp

Publik

  • DevOps Ingenjörer
  • Mjukvaruutvecklare
  • IT-proffs
 14 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Vittnesmål (2)

Relaterade Kurser

Introduction to Predictive AI

21 timmar

AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

14 timmar

AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity

7 timmar

Introduction to Data Science and AI using Python

35 timmar

AI in Digital Marketing

7 timmar

Artificial Intelligence (AI) for Managers

7 timmar

Artificial Intelligence (AI) for Robotics

21 timmar

Introduction to Artificial Intelligence (AI)

35 timmar

AI and Robotics for Nuclear - Extended

120 timmar

AI and Robotics for Nuclear

80 timmar

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

7 timmar

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

21 timmar

Introduction to Bing AI: Enhancing Search with Artificial Intelligence

14 timmar

Edge AI: From Concept to Implementation

14 timmar

IBM Cloud Pak for Data

14 timmar

Relaterade Kategorier