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运城达内培训人工智能环境下的自动化技术发展趋势

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2022-02-20 09:37

人工智能技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能环境下的自动化技术发展趋势。

运城达内培训人工智能环境下的自动化技术发展趋势

人工智能在超自动化中的作用

人工智能为整个自动化过程提供了正确的推动力，它有效地用于以合理的准确度模拟人类决策。自然语言处理、计算机视觉和机器学习算法通常与OCR、RPA等相结合，以创建可以查看、读取和处理图像、视频、文档中的信息并执行所需工作的数字工作者。人工智能在过去几年的进步确实有助于释放巨大的自动化机会。因此，人工智能被认为是实现超自动化的强大基础。

产品工程中的超自动化

超自动化正在迅速被各行各业采用，软件行业以多种方式利用超自动化的力量。许多产品工程团队专注于自动化构建过程来编译、部署和测试代码，而无需任何人工干预。还集成了安全测试、性能基准测试、预定的自动化部署。这对大多数企业来说并不新鲜，但在当今的情况下还有很多事情可以做。

决策是任何软件开发过程中固有的，这些决策主要取决于人类的经验和直觉。开发人员、经理、测试人员协作采取多项决策来管理交付风险。因此，他们必须对与资源可用性、技能、成本、交付时间和利益相关者需求相关的各种限制有良好的背景和理解。为了踏上自动化决策的旅程，它需要使用人工智能来访问与过去做出的决策相关的数据。

在“DevOps管道”的每个阶段，都会反复生成大量数据。每天都会完成多个代码构建。执行多个测试循环。人工或自动执行测试用例，并分别记录错误和相关详细信息。开发人员修复错误/缺陷，并提供更多关于缺陷修复的数据。这些数据可以存储起来，以后用于训练多个人工智能模型。

可以训练人工智能模型以增强人类的决策能力。终，准确的人工智能模型将开始为过去发生的常见问题提供解决方案。他们可以建议先修复哪些缺陷以及由谁修复，开始估算修复缺陷所需的工作量。推荐由于高缺陷密度而需要紧急关注的区域。他们可以根据更改代码的影响，推荐自动化测试套件执行的测试用例并确定其优先级。建议需要重构的安全性需要加强的领域，或确定可能的性能瓶颈。

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