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コース概要
DevOpsにおける予測型AIの導入
- 予測型AIの基本概念について学ぶ
- AIとDevOpsが結びつく仕組みを理解する
- ソフトウェア配信における予測分析の役割を把握する
予測分析およびモデリング手法
- データに基づいた予測プロセスの理解方法
- DevOps向けの予測モデル構築手法を習得する
- 予測分析作業用ツールやプラットフォームについて学ぶ
AI駆動型開発環境の構築
- AI強化型開発環境の設定手順を習得する
- コーディングやバージョン管理に活用される予測型AIの利用法
- CI/CDパイプラインにおけるAI機能の組み込み方法
テストおよび品質保証における予測型AI
- 自動化されたテストやエラー予測作業におけるAIの活用法
- 予測データを基にしたコード品質改善の手法
- パフォーマンスおよびセキュリティ試験向けの予測モデルの作り方
運用管理と監視におけるAI活用
- システム状態把握やアラート発行に利用される予測型AIの実例
- AIを駆使した根本的原因分析手法
- 障害発生の防止やメンテナンス最適化のための予測的アプローチ
事例研究とベストプラクティス紹介
- DevOps業務での実際的な予測型AI適用例
- 効果的な導入に向けた指針やノウハウ
- 業界リーダー企業からの経験談などを紹介します
演習および実地作業時間
- 予測型AIツールを用いたインタラクティブな実践体験
- DevOpsシナリオ内でのAI適用シミュレーションを行う
- 予測型AI機能を実装するグループワークにも取り組む
倫理的配慮および今後の展望説明
- DevOps業務におけるAIの適正な利用法や留意点について考察します
- 予測型AI導入時の課題克服方法などを解説いたします
- 新たに登場しつつある技術トレンドや将来的な発展性も紹介する予定です
まとめおよび次のステップ説明
要求
- DevOpsの基本原則に関する理解が求められます
- 継続的インテグレーションおよび継続的デプロイメント（CI/CD）の実務経験があること
- データ分析や機械学習の基礎概念に精通していることが望ましい
対象者
- DevOpsエンジニア
- ソフトウェア開発者
- IT技術者
14 時間
お客様の声 (1)
基礎を学び、準備されたドキュメントと演習問題が大好きでした
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
コース - Introduction to Predictive AI
機械翻訳
