Course Outline

DevOps의 예측 AI 소개

  • 예측 AI의 기본
  • AI와 DevOps의 교차점
  • 소프트웨어 제공의 예측 분석 개요

Predictive Analytics 및 모델링

  • 데이터 기반 예측 이해
  • DevOps에 대한 예측 모델 구축
  • 예측 분석을 위한 도구 및 플랫폼

AI 기반 개발 환경

  • AI로 강화된 개발 환경 설정
  • 코딩 및 버전 제어를 위한 예측 AI
  • CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 AI 통합

테스트 및 품질 보증 분야의 예측 AI

  • 자동화된 테스트 및 오류 예측을 위한 AI
  • 예측 통찰력으로 코드 품질 향상
  • 성능 및 보안 테스트를 위한 예측 모델

운영 및 모니터링의 AI

  • 시스템 모니터링 및 경고를 위한 예측 AI
  • AI 기반 근본 원인 분석
  • 예측 유지보수 및 사고 예방

사례 연구 및 모범 사례

  • DevOps에서 예측 AI의 실제 적용
  • 예측 AI 구현 모범 사례
  • 업계 리더로부터 배운 교훈

워크숍 및 실습 랩

  • 예측 AI 도구를 사용한 대화형 세션
  • DevOps 시나리오의 예측 AI 시뮬레이션
  • 예측 AI 기능 구현에 관한 그룹 프로젝트

윤리적 고려사항 및 향후 동향

  • DevOps에서 AI의 윤리적 사용
  • 예측 AI의 과제 탐색
  • AI의 새로운 트렌드와 미래 DevOps

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본 DevOps 원리에 대한 이해
  • 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 경험
  • 데이터 분석 및 머신러닝 개념에 대한 지식

청중

  • DevOps 엔지니어
  • 소프트웨어 개발자
  • IT 전문가
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (3)

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