Struttura del corso

Introduzione all'IA predittiva in DevOps

  • Fondamenti di IA predittiva
  • L'intersezione tra AI e DevOps
  • Panoramica dell'analisi predittiva nella distribuzione del software

Predictive Analytics e Modellazione

  • Informazioni sulle previsioni basate sui dati
  • Creazione di modelli predittivi per DevOps
  • Strumenti e piattaforme per l'analisi predittiva

Ambienti di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale

  • Configurazione di ambienti di sviluppo potenziati dall'intelligenza artificiale
  • Intelligenza artificiale predittiva per la codifica e il controllo delle versioni
  • Integrazione dell'intelligenza artificiale nelle pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD)

Intelligenza artificiale predittiva nei test e nel controllo qualità

  • Intelligenza artificiale per test automatizzati e previsione degli errori
  • Migliorare la qualità del codice con informazioni predittive
  • Modelli predittivi per test di prestazioni e sicurezza

L'intelligenza artificiale nelle operazioni e nel monitoraggio

  • Intelligenza artificiale predittiva per il monitoraggio e gli avvisi del sistema
  • Analisi delle cause principali basata sull'intelligenza artificiale
  • Manutenzione predittiva e prevenzione degli incidenti

Casi di studio e best practice

  • Applicazioni reali dell'IA predittiva in DevOps
  • Best practice per l'implementazione dell'IA predittiva
  • Lezioni apprese dai leader del settore

Workshop e laboratori pratici

  • Sessioni interattive con strumenti di intelligenza artificiale predittiva
  • Simulazioni di IA predittiva in DevOps scenari
  • Raggruppa i progetti sull'implementazione di funzionalità di IA predittiva

Considerazioni etiche e tendenze future

  • Uso etico dell'IA in DevOps
  • Affrontare le sfide dell'IA predittiva
  • Tendenze emergenti e il futuro dell'IA in DevOps

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei principi di base DevOps
  • Esperienza con l'integrazione continua e la distribuzione continua (CI/CD)
  • Familiarità con i concetti di analisi dei dati e machine learning

Pubblico

  • DevOps Ingegneri
  • Sviluppatori di software
  • Professionisti IT
 14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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