آموزش مبانی AI/ML برای DevOps و تست نرم‌افزار - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در DevOps و تست: چیست و چه نیست AI/ML in DevOps and Testing: What It Is (and Isn’t)

• چرا AI/ML در CI/CD و تست ظاهر می‌شود Why AI/ML Shows up in CI/CD and Testing

• مقایسه AI در مقابل ML و اتوماسیون سنتی AI vs. ML vs. Traditional Automation

• جایگاه AI/ML در چرخه حیات CI/CD Where AI/ML Fits in the CI/CD Lifecycle

نحوه عملکرد ML: حداقل‌های مورد نیاز How ML Works: The Minimum You Need

• سه بلوک ساختاری مدل‌های ML The Three Building Blocks of ML Models

• یادگیری نظارت شده در مقابل نظارت نشده و یادگیری تقویتی Supervised vs. Unsupervised vs. Reinforcement Learning

• آموزش در مقابل اعتبارسنجی و تست Training vs. Validation vs. Test

داده‌ها برای AI در DevOps: از تله‌متری تا ویژگی‌ها Data for AI in DevOps: From Telemetry to Features

• چه داده‌هایی برای AI در خط لوله‌ها و تست‌ها اهمیت دارند What Data Matters for AI in Pipelines and Tests

• مهندسی ویژگی‌ها برای CI/CD و اتوماسیون تست Feature Engineering for CI/CD and Test Automation

• کیفیت داده‌ها، مشکلات برچسب‌گذاری و رانش داده‌ها (Drift) Data Quality, Labeling Issues, and Drift

عملیاتی کردن ایمن ML در CI/CD و تست Operationalizing ML Safely in CI/CD and Testing

• انتخاب چارچوب درست (طبقه بندی در مقابل رگرسیون و تشخیص ناهنجاری) Picking the Right Framing (Classification vs. Regression vs. Anomaly Detection)

• متریک‌های حیاتی (Precision, Recall) و هزینه خطا Metrics That Matter (Precision, Recall) and the Cost of Being Wrong

• الگوهای استقرار ایمن: از حالت مشورتی تا دروازه‌ای، همراه با نظارت و بازگشت Safe Rollout Patterns: Advisory to Gated, with Monitoring and Rollback