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企业级AI驱动持续集成部署初探

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · AI在CI/CD中的价值与挑战
课程导入学习目标
02
持续集成与持续部署基础
CI/CD核心概念 · 流水线组成 · 传统CI/CD的局限性
持续集成持续部署基础
03
AI与CI/CD融合概述
AI在CI/CD中的应用场景（代码审… · 测试优化 · 部署决策等）
AICI/CD
04
环境准备
企业级CI/CD工具链（Jenkin… · GitLab CI · GitHub Actions）与AI…
环境准备CI/CD
05
代码质量与AI
AI驱动的代码审查（如SonarQu… · 静态分析增强
AI代码质量
06
智能测试生成
基于AI的测试用例生成 · 测试优先级排序 · 自动化测试优化
智能测试生成AI
07
AI辅助构建优化
预测构建失败 · 智能缓存 · 并行构建策略
AI辅助构建优化
08
智能部署策略
基于AI的部署风险评估 · 金丝雀发布 · 蓝绿部署的智能决策
智能部署策略AI
09
监控与反馈
AI驱动的日志分析 · 异常检测 · 性能监控与反馈闭环
监控反馈
10
机器学习模型CI/CD
模型训练 · 验证 · 部署的流水线（MLOps基础）
CI/CD机器学习模型
11
模型版本管理
DVC · MLflow等工具在CI/CD中的应…
模型版本管理DVC
12
AI模型测试
模型评估 · 公平性测试 · 鲁棒性测试
AI模型测试
13
安全与合规
AI在CI/CD中的安全应用（漏洞检… · 合规检查）
安全合规
14
案例实战
使用Jenkins和TensorFl…
案例实战Jenkins
15
案例实战
GitLab CI集成AI代码审查工…
案例实战GitLab
16
案例实战
基于Kubernetes的智能部署与…
案例实战Kubernetes
17
常见问题与解决方案
AI模型在CI/CD中的性能瓶颈 · 数据漂移处理
常见问题解决方案
18
常见问题与解决方案
流水线故障预测与自愈机制
常见问题解决方案
19
常见问题与解决方案
团队协作与流程变革
常见问题解决方案
20
工具链深入
Kubeflow · Argo CD等云原生CI/CD与A…
工具链深入Kubeflow
21
工具链深入
AI驱动的测试平台（如Test.ai · Applitools）
工具链深入AI
22
工具链深入
CI/CD中的自动化决策引擎（如Ha…
工具链深入CI/CD
23
性能优化
加速AI模型在CI/CD中的推理 · 模型压缩与量化
性能优化AI
24
成本控制
AI驱动的资源调度与成本优化
成本控制AI
25
综合实战
设计一个企业级AI驱动CI/CD平台…
综合实战AI
26
综合实战
实现端到端的智能发布流程（从代码提交…
综合实战实现端到端的智能…
27
综合实战
构建AI驱动的反馈循环（持续学习与模…
综合实战AI
28
前沿趋势
AIOps · GitOps与AI的融合
前沿趋势AIOps
29
课程总结
核心要点回顾 · 最佳实践 · 学习路径建议
课程总结核心要点回顾
30
结业项目
独立完成一个AI驱动的CI/CD项目…
结业项目AI