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
Anwendungsfall: Fehlerursachenanalyse
  • 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
Anwendungsfall: Selbsthilfe-Service-Desk
  • 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)
Anwendungsfall: Vorhersage der Serviceauslastung
  • 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
Weitere IT-Operation Anwendungsfälle
  • Erkennung von Anomalien
  • Vorhersagende Alarmierung
  • Kategorisierung von Vorfällen
  • Spam-Filterung
  • Analyse des Netzwerkverkehrs
IT-Operations Best Practices
  • Best Practices für die Modellentwicklung
  • Einsatz von Plattformen für maschinelles Lernen
  • Bewährte Praktiken zur Modellbereitstellung
  • Bewährte Praktiken für Sicherheit und Datenschutz

(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)