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DevOps AI Engineer DAIE

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Grundlagen von DevOps und Künstlicher Intelligenz
Einführung in DevOps-Prinzipien, Tools und Methoden
Rolle der Künstlichen Intelligenz in modernen DevOps-Prozessen
Überblick über aktuelle Technologien, Anwendungsszenarien und Trends

KI-gestützte Automatisierung im DevOps-Bereich
Automatisierung von CI/CD-Pipelines mithilfe von KI
Fehlererkennung, automatische Problemlösung und intelligente Deployments
Skalierbare Infrastrukturverwaltung durch KI-basierte Systeme

Optimierung und Monitoring mit KI
Echtzeitüberwachung von Anwendungen, Servern und Cloud-Umgebungen
Prädiktive Analysen zur Ausfallvermeidung und Leistungssteigerung
Ressourcen- und Workflow-Optimierung durch intelligente Analysen

KI in Containerisierung und Orchestrierung
Einsatz von KI in Docker-, Kubernetes- und Serverless-Architekturen
Automatisierte Orchestrierung und Skalierung von Containern
Dynamische Ressourcenzuweisung in Microservice-Umgebungen

Sicherheitsmanagement mit KI
Bedrohungserkennung und Schwachstellenanalyse mittels KI
Automatisierte Sicherheitsüberprüfungen durch maschinelles Lernen
Datenschutz und Compliance in KI-gestützten DevOps-Prozessen

Ethik und Verantwortung in DevOps
Vermeidung von Bias in KI-Modellen und Automatisierung
Ressourcenschonung und nachhaltige DevOps-Praktiken
Ethische Fragestellungen beim Einsatz von KI in Entwicklungsprozessen

Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Entwicklung einer praxisnahen, KI-gestützten DevOps-Architektur
Analyse und Optimierung bestehender DevOps-Lösungen
Prüfungsvorbereitung mit Simulationen und praxisorientierten Übungen

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