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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI在DevOps中的簡介
- 什麼是AI for DevOps？
- AI在CI/CD管道中的使用案例與效益
- 支援AI驅動自動化的工具與平台概述
AI輔助程式碼開發與審查
- 使用GitHub Copilot及類似工具進行程式碼完成
- 基於AI的程式碼品質檢查與建議
- 自動生成測試並偵測漏洞
智慧CI/CD管道設計
- 使用AI增強步驟配置Jenkins或GitHub Actions
- 預測性建置觸發與智慧回滾偵測
- 根據歷史效能動態調整管道
AI驅動的測試自動化
- AI驅動的測試生成與優先排序（例如Testim、mabl）
- 使用機器學習進行回歸測試分析
- 利用數據驅動洞察減少測試不穩定性與執行時間
使用AI進行靜態與動態分析
- 將SonarQube及類似工具整合至管道
- 自動偵測程式碼異味與重構建議
- 影響分析與程式碼風險評估
監控、迴饋與持續改善
- AI驅動的可觀測性工具與異常偵測
- 使用ML模型從部署結果中學習
- 在SDLC中建立自動化迴饋迴圈
案例研究與實務整合
- 企業環境中AI增強CI/CD的範例
- 與雲原生平台及微服務整合
- 挑戰、建議與最佳實務
總結與後續步驟
最低要求
- 具備DevOps與CI/CD工作流程經驗
- 基本了解版本控制與自動化工具
- 熟悉軟體測試與部署概念
目標學員
- DevOps工程師與平台團隊
- QA自動化主管與測試工程師
- 軟體架構師與發布經理
