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Schulungsübersicht
Einführung in die prädiktive KI in DevOps
- Grundlagen der prädiktiven KI
- Die Überschneidung von KI und DevOps
- Überblick über prädiktive Analytik in der Softwareentwicklung
Predictive Analytics und Modellierung
- Verständnis von datengesteuerten Vorhersagen
- Erstellung von Prognosemodellen für DevOps
- Tools und Plattformen für prädiktive Analytik
KI-gesteuerte Entwicklungsumgebungen
- Einrichten von KI-gestützten Entwicklungsumgebungen
- Prädiktive KI für Kodierung und Versionskontrolle
- Integration von KI in Pipelines für kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)
Prädiktive KI in Test und Qualitätssicherung
- KI für automatisierte Tests und Fehlervorhersagen
- Verbesserung der Codequalität durch prädiktive Erkenntnisse
- Prädiktive Modelle für Leistungs- und Sicherheitstests
KI in Betrieb und Überwachung
- Prädiktive KI für Systemüberwachung und Warnmeldungen
- KI-gesteuerte Ursachenanalyse
- Vorausschauende Wartung und Vorbeugung
Fallstudien und bewährte Praktiken
- Praktische Anwendungen von prädiktiver KI in DevOps
- Bewährte Praktiken für die Implementierung prädiktiver KI
- Lektionen von Branchenführern
Workshop und Praktische Übungen
- Interaktive Sitzungen mit prädiktiven KI-Tools
- Simulationen von prädiktiver KI in DevOps-Szenarien
- Gruppenprojekte zur Implementierung von prädiktiven KI-Funktionen
Ethische Erwägungen und zukünftige Trends
- Ethische Nutzung von KI in DevOps
- Navigieren durch die Herausforderungen der prädiktiven KI
- Aufkommende Trends und die Zukunft der KI in DevOps
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der grundlegenden DevOps-Prinzipien
- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD)
- Vertrautheit mit Konzepten der Datenanalyse und des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- DevOps Ingenieure
- Software-Entwickler
- IT-Fachleute
14 Stunden