AIOps 实战课
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课程目录
已完结/共 18 讲
课程介绍 (1讲)
时长 28:26
实验一：基于机器学习的指标异常检测 (6讲)
时长 22:13
时长 23:07
时长 16:35
时长 24:51
时长 15:16
时长 22:11
实验二：基于聚类的日志智能分析 (6讲)
时长 23:22
时长 16:21
时长 19:03
时长 28:16
时长 24:11
时长 24:02
实验三：大模型（LLM）辅助故障诊断 (5讲)
时长 32:39
时长 24:46
时长 18:04
时长 21:13
时长 14:50
AIOps 实战课
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当前播放: 13｜实验三概览：理论基础、环境与操作步骤
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课程介绍｜传统运维的挑战及AIOps核心价值与场景
03｜代码实战（一）：数据加载与预处理
02｜指标异常检测中用到的数据
04｜代码实战（二）： 模型训练、预测与评估
01｜实验一概览：理论基础与实验环境准备
06｜代码实战（四）：定义主函数，并验收实验结果
05｜代码实战（三）：结果可视化
12｜代码实战（四）：执行聚类分析
11｜代码实战（三）：TF-IDF向量化
10｜代码实战（二）：预处理，日志清洗与标准化
08｜日志数据格式
09｜代码实战（一）：加载实验数据
07｜实验二概览：理论基础、环境与操作步骤
15｜代码实战（二）：日志解析
16｜代码实战（二）：构建诊断Prompt并调用大模型API
14｜代码实战（一）：实验环境搭建
13｜实验三概览：理论基础、环境与操作步骤
17｜代码实战（三）：定义主函数并获取修复建议
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