Künstliche Intelligenz (KI) für IT-Betrieb

المجموعات المستهدفة:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Künstliche Intelligenz (KI) für IT-Betrieb weiterbilden wollen.

المتطلبات المهنية:

Keine besonderen Anforderungen.

المتطلبات التقنية:

Keine besonderen Anforderungen.

منهجية وكالات العمل:

keine Angaben

المحتويات

Der IT-Betrieb ist eine der wichtigsten Geschäftsfunktionen für moderne Unternehmen.


Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.

Und während die Elemente in einem Netzwerk tonnenweise Daten in Form von Protokollen und Ereignissen erzeugen, steigt auch der Bedarf, diese Daten zu sammeln und zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Sie lernen, wie Sie gängige Herausforderungen im IT-Betrieb mit der Kraft der KI lösen können und bekommen einen Überblick über die wichtigsten Probleme, mit denen IT-Ops-Teams im täglichen Betrieb konfrontiert sind.

Anschließend werden Sie verschiedene Anwendungsfälle in der Welt des IT-Betriebs kennenlernen und im Detail verstehen, wie KI-Technologie Prozesse wie die Ursachenanalyse beschleunigen, die Reaktionszeiten am IT-Helpdesk verbessern und vieles mehr kann.

Dabei verwenden Sie Python, Jupyter Notebooks, Keras und Deep-Learning-Techniken, um damit praktische Lösungen umzusetzen.

IT-Betrieb und Künstliche Intelligenz (KI)
- Künstliche Intelligenz und ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten
- Einführung in IT-Betrieb und IT-Operation
- Herausforderungen im IT-Betrieb und IT-Operation
- KI in IT-Betrieb und IT-Operation
- Übersicht über IT Operations Anwendungsfälle

Anwendungsfall: Fehlerursachenanalyse
- Was ist eine Fehlerursachenanalyse?
- Klassifizierung mit Deep Learning
- Daten für die Fehlerursachenanalyse
- Vorverarbeiten von Daten
- Aufbau eines Klassifikationsmodells mit Keras
- Vorhersage von Grundursachen mit Keras

Anwendungsfall: Selbsthilfe-Service-Desk
- Automatisieren von Helpdesk-Funktionen
- Latente semantische Analyse (LSA) und latente semantische Indizierung (LSI)
- Daten für den Helpdesk
- Erstellen eines Dokumentenvektors
- Erstellen des LSI-Modells
- Empfehlen von Fragen und Antworten (FAQs)

Anwendungsfall: Vorhersage der Serviceauslastung
- Vorhersage von Zeitreihen
- Rekurrentes neuronales Netz (RNN) und Langzeitspeicher (LSTM)
- Aufbereitung von Sequenzdaten
- Erstellen eines LSTM-Modells mit Keras
- Testen des Zeitreihenmodells
- Vorhersage zukünftiger Service-Lasten mit Keras

Weitere IT-Operation Anwendungsfälle
- Erkennung von Anomalien
- Vorhersagende Alarmierung
- Kategorisierung von Vorfällen
- Spam-Filterung
- Analyse des Netzwerkverkehrs

IT-Operations Best Practices
- Best Practices für die Modellentwicklung
- Einsatz von Plattformen für maschinelles Lernen
- Bewährte Praktiken zur Modellbereitstellung
- Bewährte Praktiken für Sicherheit und Datenschutz


Der IT-Betrieb ist eine der wichtigsten Geschäftsfunktionen für moderne Unternehmen. Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an. Und während die Elemente in einem Netzwerk tonnenweise Daten in Form von Protokollen und Ereignissen erzeugen, steigt auch der Bedarf, diese Daten zu sammeln und zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie lernen, wie Sie gängige Herausforderungen im IT-Betrieb mit der Kraft der KI lösen können. Sie bekommen einen Überblick über die wichtigsten Probleme, mit denen IT-Ops-Teams im täglichen Betrieb konfrontiert sind. Anschließend werden Sie verschiedene Anwendungsfälle in der Welt des IT-Betriebs kennenlernen und im Detail verstehen, wie KI-Technologie Prozesse wie die Ursachenanalyse beschleunigen, die Reaktionszeiten am IT-Helpdesk verbessern und vieles mehr kann. Dabei verwenden Sie Python, Jupyter Notebooks, Keras und Deep-Learning-Techniken, um damit praktische Lösungen umzusetzen.


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