简介：本文的首席执行官注释将介绍有关DevOps如何使用AI的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
如果您想学习基于AI零的AI，请先看看AI是什么？
Adobe Illustrator，通常被称为“ AI”，是一种用于发布，多媒体和在线图像的工业标准矢量插图中的软件。该软件具有图形图像编辑，Web动画和矢量动画制作的功能。它主要用于海报书籍排版，打印和发布，专业插图，多媒体图像处理和互联网页面系统。
在理解了AI工具的作用之后，我们将学习如何使用AI。在这里使用AI的优秀UI设计AI教程AI。
使用该工具的最佳方法不是给出大段落的文本描述。介绍每个功能，但要找到操作的特定实例，并从实例的操作中了解软件的功能。通过以下示例，我们可以简要地讨论AI的使用，了解AI的界面，基本设置，新文件，查看操作，绘图工具保存，导出，矢量和像素关系，颜色填充等，以实现材料的设计以应用PS和AI工具的应用，并完成各种特殊效果的设计，例如根据要求为3D效果和混合效果。
1. AI的基本操作：打开AI，首先熟悉工具栏，菜单栏，属性栏和面板围栏，这些栅栏包含那些可以为我提供的东西。
2. AI复制，旋转和转换矢量图：设计人员在设计图表时需要将图片转换为矢量图，以减少由于低像素而减少图像的机会。
3. AI分割，切割面罩，平滑度和扩展：设计师经常遇到分隔对象并将对象切成各种形状的情况。例如，我们需要做出一些效果。切入几个部分。LET学习如何使用AI共同实施这些要求。
4. AI路径文本，效果和形状生成器：有时我们不需要常规的排版文本，这允许路径文本帮助您实现自己的想法。如果您想创建更复杂的文档，则有效的方法是使用形状生成器和路径搜索器以不同的方式获得所需效果。
5. AI梯度，立体声词：
6. AI伸展连续的，季节连续的预防措施：基于一种模式，以不准确的方向进行不同的排列，称为连续性。这样，就可以实现设计效果。
让所有人通过一些简单的情况理解AI。我们还需要研究，加强实践并使用更多实际使用，以便该工具帮助我们更好地完成设计工作。
音乐家，化学家和物理学家可以为企业的人工智能团队带来什么灵感？人们需要很多人来了解人工智能的一系列技能和角色，包括非技术技能和角色，这将促进人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，这也取决于数据科学和机器学习。这是因为该公司有效的人工智能部署需要建立一个全面的团队，包括来自各种背景和技能的人员，以及非技术角色。
NESS数字工程公司首席技术官Moshekranc表示：“任何人工智能计划都需要IT专家和行业专家的组合。IT专家了解机器学习工具包：哪种算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定问题？使用它来利用结果的特定算法，以使结果的准确性以及行业专家的知识带来了特定的知识领域：哪些数据源可用？机器学习算法？没有行业专家的投入，IT专家可能无法回答这些问题“”
因此，结论是人工智能的成功确实取决于团队，而不是任何个人或角色。
执行副总裁兼首席信息官兼首席信息官基思·柯林斯（Keith Collins）说：“建立了有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，团队合作将获胜。
人工智能才能的四种核心类型
柯林斯认为，人工智能团队需要四种核心类型：
?了解业务流程对于建立真实场景和宝贵结果很重要。
?理解分析技术的人员，例如机器学习，统计，预测和优化，并正确使用它们。
?了解数据的来源，质量以及如何维持安全性和信任。
?了解如何通过结果实现人工智能架构师。
柯林斯指出，像其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐，化学，物理和其他学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的互动系统中理解科学的过程和思考。他们通常擅长建立批判性思维技能和良好实验所需的应用机器学习结果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值很广：例如，它可以帮助公司更好地应对人工智能BIAS。这对于解决业务问题（包括最大和困难的问题）也很重要，这可能是公司首先制定制定的原因之一。人工智能策略。
高级数据科学家兼物联网实践的权威杰夫·麦吉希（Jeff McGehee）说：“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题很重要。多样性与生活经验有关。专业背景对于大多数人的生活经验都很重要，它可以增加人工智能项目的维度，并为寻找创新解决方案提供新的观点。”
麦格希还指出，建立人工智能或其他不同团队需要企业的积极努力，也需要作为招聘和就业实践的一部分。企业将发现，多样性的实现可能不是可行的团队建设策略。
考虑到这一点，我们需要了解一系列对人工智能团队（包括非技术角色）有价值的专家和角色。
1.现场专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪种术语，他们需要了解他们对企业人工智能计划的重要性。
麦格希说：“人工智能系统的开发需要 - 深入了解系统操作领域。专家开发人工智能系统很少成为系统实际领域的专家。行业的专家可以提供关键见解，以使其能够使人有所了解，以使其能够做出能力，使您能够做出专家人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness Kranc指出，这些专家可以解决针对企业和策略的领域问题。
他说，行业中的专家类型取决于要解决的问题。没有必要的见解是收入和运营效率还是供应链管理，行业专家需要回答以下问题：
?哪些见解最有价值？
?可以将在行业领域收集的数据用作见解的基础吗？
?意见有意义吗？
以下将引入一些特定的行业领域，但首先了解人工智能团队中的其他关键角色。
2.数据科学家
Jane.AI的人工智能研究与开发总监Dave Costenaro说，这是人工智能团队在新项目中工作的三个关键需求中的第一个。它的示例项目包括聊天代理，计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说：“数据科学家具有各种背景，例如统计，工程，计算机科学，心理学，哲学，音乐等，通常都有强烈的好奇心，迫使他们在系统中找到和使用模式，例如它们，例如作为您可以为人工智能项目提供的东西，确定它可以做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说：“程序员已经通过标准化代码获得了想法，模型，数据科学家的算法以及与适当的用户，设备，API等的对话，并成功地将其转化为现实。”
4.产品设计师
Costenaro说，三个关键需求的最终结果也说明了人工智能团队非技术知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术，设计，工程，管理，心理学和哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5.人工智能伦理科学家和社会学家
人工智能伦理学科学家和社会学家可能在某些部门（尤其是医疗服务或政府部门）中发挥至关重要的作用，但在广泛的情况下，它似乎变得越来越重要。
麦格希说：“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们以及代表团体是否得到公平对待。如果系统的准确性前所未有，但没有预期的社会影响，那么一定可能有可能。失败。”
6.律师
麦格希说，在这个新兴领域，他还看到了法律专业知识的独立和相关需求。并且更多地了解人工智能在工业中的应用，预计将引入更多的法律。一项宝贵的财富。”
由于该行业的专家非常重要，因为Kranc和McGehee精心阐述，有必要在某些行业领域（包括技术和非技术领域）研究特定示例。这些领域应是人工智能团队建设的一部分，具体关于企业的具体目标和用例。
Jane.ai的Costenaro指出：“由于人工智能通常只是一层丰富了现有商业用例的一层，因此过去支持此用例的团队成员仍然很有价值。出于相同的原因，这也是必不可少的原因。”，”
Costenaro提供了可能具有宝贵人工智能的人工智能贡献者的五个角色示例，并解释了如何调整和增强在人工智能环境中的现有角色。
7.高管和战略家
Costenaro说：“企业高管领导层将需要考虑通过人工智能可以自动化和改进哪些业务模型，并权衡以下团队的新机会和风险，例如数据隐私，人类计算机的交互等。”“
8. IT主管
不要对非技术字符的价值感到困惑：没有它，公司的人工智能策略就不会太远。Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果您正在积累并存储一个问题大量用于模型培训的数据，您将如何确保数据的隐私和安全性？此外，它将如何存储并将其从服务器提供到客户的设备，以快速而可靠地提供从服务器提供设备客户的设备。
Costenaro补充说，这还将促进DevOps专业人员的持续增长和云本地技术（例如容器和安排）专业知识人员的所有权。IT部门有机会使用人工智能工具（例如Chat Robots）来简化内部服务。
9.人力资源负责人
Costenaro说：“与此类似，人力资源部也有许多机会为客户提供人工智能工具，例如聊天机器人，以提高效率。”
此外，人力资源似乎是人工智能在评估组织中影响的重要参与者，这与麦格希的角色（例如伦理学家和律师）没有什么不同。
10.营销和销售负责人
正如KRANC指出的那样，如果企业的人工智能计划与收入有关，则应考虑增加销售和营销领域的专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要使用销售自动化工具和机器人流程自动化（RPA）和其他技术来增强其现有技能和流程。
11.操作专家
在整个IT部门，运营和DEVOPS专业人员都有特定的专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列出了以下问题使用专业知识：在哪里使用专业知识：
?哪些可以自动化和改进？
?如果使用机器学习模型，您将如何创建一个新的数据收集过程来继续培训和改进这些模型？
?我们可以从开源存储库中获得准备模型和/或数据集以获得巨大的第一机会吗？第三方供应商提供的API服务会考虑一些任务和用例吗？
尽管人工智能可以解决一些主要问题，但肯定会带来新的挑战。这是多元化团队的基本原因。
麦格希说。“背景和个性不同的人员会注意不同的项目细节和限制，这很有用，因为它改善了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的总体方法。”
1.使用点输入文本
创建文本，只需单击Artboard即可使用工具输入您的文本类型。点文本仅允许编写文本行，而无需任何文本包装
2.输入文本工具以使用区域类型
您可以使用区域类型来控制文本。创建区域类型，单击并拖动一盒工具使用该类型。文本区域中的文本将被打包。编辑字符的字体和大小，请转到窗口字符类型
3.显示段落选项，单击段落标签。您可以尝试不同的校准和设置。
4.显示更多区域类型选择，选择类型区域类型选项。您可以编辑列的列数。
5.输入文本路径
您可以输入文本路径或任何对象。选择类型路径工具，单击路径开始文本路径
6.文本的起点并拖动选择工具
7.轮廓文本需要将类型转换为路径。选择文本并选择要创建轮廓的类型。这将将文章分为路径。请注意，一旦轮廓，一旦无法编辑的文本类型工具。笔工具锚点。
DevOps是IT服务管理的模型。在过去的几十年中，IT操作和维护经历了几个阶段。
简而言之，DevOps试图打开开发，操作和维护的部门墙，以打开整个IT值交付的整个生命周期，并提高整个过程的效率，从产品需求到整个过程在线操作和维护。
DevOps最重要的作用是提高企业产品的交付质量，缩短开发周期并减少失败。降低成本和效率是数字化转型后每家公司的巨大挑战。毫无疑问，DevOps直接达到了疼痛点。
作为DevOps工程师，除了软件工程师的基本编程能力外，它还需要特定的人际交流，工具使用和其他技能。换句话说，DevOps工程师还需要具有“软”和“硬”技能，如下：
1.沟通与协作技能
DevOps是跨软件开发，测试和部署的一种协作方法。它收集具有不同目标的小型团队，以实现更高效和高质量的代码版本。这要求在DevOps过程中不同角色之间必须没有沟通障碍。因此，良好的沟通技巧（无论口头还是书面）对于优秀的DevOps工程师至关重要。
协作的能力也很重要。Devops是团队合作开发模型。每位工程师都是团队成员，需要在整个软件迭代期间支持其他同事的工作。这不仅要求我们成为一名出色的队友，而且在适当的情况下为新移民提供了一些建议，包括但不限于最佳方法指导团队成员提供代码，编码时使用哪些工具以及如何测试最新功能。这要求我们了解这些DevOps流程中的必要技能。
2.熟悉并理解DevOps工具链
除了协作和沟通等“软”技能外，DevOps工程师还必须知道如何使用各种复杂工具来支持软件交付目标。这是出色的DevOps工程师所需的“硬”技能。
DevOps工程师需要知道如何使用和理解以下类型的工具：
版本控制工具
详细介绍，结合代码审核和合并函数的版本控制工具是允许多个开发人员完美协作的主要DEVOPS工具。由于DevOps流程将来自各个部门的专家汇集在一起，因此他们需要了解源代码控制系统和系统跟踪不同应用程序中的变化。此外，它还维护了应用程序的多个版本。
目前，DevOps流程中常用的版本控制系统基于开源分布式版本控制系统Git，例如GitHub，Gitee，Gitlab和主要的基于GIT的内源性协作工具的主要制造商。
连续集成工具
连续集成（CI）是DevOps的关键技能之一，它是构建管道的重要组成部分。Devops要求操作和开发团队使用统一的系统。因此，继续集成的是合并的代码通过此类技术，可以有效合并数据。因此，DevOps工程师必须知道如何使用一些常用的CI工具，例如Github Action，Jenkins，Bamboo，Teamcity，Travis CI等。
容器和布置工具
作为现代微服务和云的核心技术，容器提供了DevOps的三个基本功能，包括连续实验，流量和反馈。容器技术的非特征基础架构实现了操作系统层的虚拟化。它不仅促进了操作和维护程序的升级和部署，而且还促进了将环境复杂性隐藏到应用程序代码的手段，从而成为促进分布式服务的必要前提。
目前，Docker仍然是最广泛使用的容器技术，并且带有集装箱布置引擎Kubernetes的Cloud Native Technology Stack是主要互联网公司建立集装箱技术基础架构的事实标准。
自动化工具
自动化是软件开发中的重要元素之一。几乎所有手工任务都可以使用各种脚本自动完成。例如，Ruby，Bash，Python，Node，Shell等。成为许多DevOps团队加速开发和部署的关键。掌握自动化工具是DevOps工程师的必要条件。
监视和警报工具
DevOps的持续集成和连续的部署实现不能与连续监控的辅助作用分开。许多部件由数百个组件组成，其中一项服务的一项服务可能导致整个系统崩溃。时间 - 耗费以手动找到核心故障。解决方案的一种是继续监视关键功能，例如RAM使用，数量，异常数量和存储空间。因此，需要根据密钥来设置警告系统系统的功能。例如，当存储空间的使用达到80％时，应触发警报，以便DevOps操作和维护开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。
3.具有成熟编码标准的特定编程技能
但是，编程能力是每个开发人员的最基本能力，但是DevOps工程师在这方面仍然有更多特殊要求。
一般来说，DevOps工程师需要根据专门使用1-2个编程语言来熟悉多种语言框架工程师需要了解这些语言的特征，并具有在操作系统环境中编写和调试的能力。
第四，技术支持和维护技能
优秀的DevOps工程师不仅需要开发技能，而且还需要为客户提供维护和技术支持。这意味着DevOps工程师应该愿意支持内部和外部客户，并且在出现问题时未能消除故障。
结论：以上是为您编写的首席CTO注释，内容涉及DevOps如何使用AI相关内容答案并总结。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?