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Course Outline
예측 AI를 DevOps에 도입하기
- 예측 AI의 기초
- AI와 DevOps의 교차점
- 소프트웨어 전달에 대한 예측 분석 개요
예측 분석 및 모델링
- 데이터 기반 예측 이해
- DevOps를 위한 예측 모델 구축
- 예측 분석을 위한 도구 및 플랫폼
AI 주도 개발 환경
- AI 강화 개발 환경 설정
- 코딩 및 버전 관리 위한 예측 AI
- 지속적인 통합/배포(CI/CD) 파이프라인에 AI 통합
예측 AI를 통한 테스트 및 품질 보증
- 자동화된 테스트 및 오류 예측을 위한 AI
- 예측 통찰력을 통해 코드 품질 향상
- 성능 및 보안 테스트를 위한 예측 모델
운영 및 모니터링에서의 AI
- 시스템 모니터링 및 알림을 위한 예측 AI
- AI 주도 원인 분석
- 예측 유지보수 및 사고 예방
사례 연구 및 모범 사례
- DevOps에서의 예측 AI 실제 적용
- 예측 AI 구현을 위한 모범 사례
- 산업 리더로부터 배운 교훈
워크숍 및 실습 실습
- 예측 AI 도구와 함께하는 상호작용 세션
- DevOps 시나리오에서 예측 AI 시뮬레이션
- 예측 AI 기능을 구현하는 그룹 프로젝트
윤리적 고려사항 및 미래 동향
- DevOps에서의 AI 윤리적 사용
- 예측 AI의 도전 과제 극복
- AI의 DevOps에서의 미래 동향 및 발전
요약 및 다음 단계
Requirements
- DevOps 기본 원리에 대한 이해
- 지속적 통합 및 지속적 배포 (CI/CD)에 대한 경험
- 데이터 분석 및 머신러닝 개념에 대한 익숙함
대상
- DevOps 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- IT 전문가
14 Hours
