Hubungi Kami

Kerangka Materi

Dasar-dasar Pengendalian Rilis yang Didukung AI

  • Memahami konsep fitur flag serta pendekatan pengiriman versi bertahap
  • Konsep utama terkait pengujian canary dan penerapan fitur secara bertahap
  • Di mana AI memberikan kontribusi penting dalam alur kerja rilis

Teknik Pembelajaran Mesin untuk Pengambilan Keputusan Rilis

  • Pemodelan perilaku sistem serta pola penggunaan sebagai acuan dasar
  • Metode deteksi anomali yang berguna untuk peringatan dini
  • Pertimbangan terkait data pelatihan serta siklus umpan balik sistem

Merancang Strategi Fitur Flag Berbasis AI

  • Aturan penggunaan flag yang disesuaikan dinamis berdasarkan sinyal dari AI
  • Ambang batas penerapan fitur dan mekanisme penilaian otomatis
  • Logika penambahan, penghentian sementara, maupun pembatalan penerapan secara adaptif

Analisis Canary yang Didukung AI

  • Evaluasi perbandingan antara kinerja versi canary dan standar referensi
  • Pengaturan bobot metrik serta pembuatan skor risiko berbasis AI
  • Aktivasi mekanisme pengambilan keputusan otomatis

Integrasi Model AI ke dalam Alur Kerja Rilis

  • Penyisipan pemeriksaan berbasis AI di setiap tahap proses CI/CD
  • Koneksi platform manajemen fitur flag dengan mesin pembelajaran mesin
  • Pengelolaan alur kerja yang memadukan mekanisme otomatisasi dan intervensi manusia secara hibrida

Pemantauan serta Keandalan Informasi dalam Proses Pengambilan Keputusan AI

  • Jenis informasi yang dibutuhkan agar inferensi oleh AI tetap akurat
  • Pengumpulan data kinerja, kejadian krusial, serta pola perilaku sistem
  • Penerapan mekanisme pembelajaran kontinu untuk meningkatkan akurasi model

Pengelolaan Risiko dan Tata Kelola Operasional

  • Menjamin implementasi otomatisasi yang tetap mematuhi prinsip tanggung jawab etika
  • Penetapan kriteria pengawasan manusia serta titik intervensi manual
  • Proses audit terhadap keputusan rilis yang diambil secara otomatis oleh sistem AI

Mengembangkan Strategi Rilis Berbasis AI Secara Skalabel antar Produk

  • Kerangka kerja tata kelola lintas tim untuk penerapan strategi tersebut
  • Pembuatan komponen ML yang dapat digunakan ulang serta standardisasi model
  • Penyatuan format data telemetri dari berbagai produk untuk keperluan analisis

Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai alur kerja CI/CD
  • Pengalaman menggunakan fitur flag atau mengelola rantai pengiriman perangkat lunak
  • Pengetahuan dasar tentang konsep statistika maupun pemantauan kinerja

Target Peserta

  • Insinyur pengembang produk
  • Profesional DevOps
  • Insinyur rilis serta pemimpin teknis lainnya
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait