Künstliche Intelligenz (KI) für IT-Betrieb
Institut: HECKER CONSULTINGBereich: Technik, EDV, Telekommunikation
Kursbeschreibung
Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.
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
- 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
- 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)
- 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
- Erkennung von Anomalien
- Vorhersagende Alarmierung
- Kategorisierung von Vorfällen
- Spam-Filterung
- Analyse des Netzwerkverkehrs
- Best Practices für die Modellentwicklung
- Einsatz von Plattformen für maschinelles Lernen
- Bewährte Praktiken zur Modellbereitstellung
- Bewährte Praktiken für Sicherheit und Datenschutz
Da Rechenzentren immer größer, verteilter und integrierter werden, steigt die Notwendigkeit, Hardware, Software, Netzwerke und Daten zu überwachen und zu verwalten, exponentiell an.
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
- 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