SAP P 認證助理-實施顧問-SAP P Service Cloud 版本 2考試:C_C4H56_2411
SAP P 認證助理-實施顧問-SAP P Service Cloud 版本 2考試:C_C4H56_2411
考試詳情:
考試科目:C_C4H56_2411
考試題目:80 個問題（3 小時）
及格分:68%的合格分數
考試語言:提供英文版本
認證有效期:12個月
通過C_C4H56_2411認證考試,證明您擁有 SAP Service Cloud 顧問所需的核心知識和核心技能，並證明您具有作為專案團隊成員參與的全面理解和深入技能，重點是在指導下設定、實施和使用 SAP Service Cloud 版本2.
考試重點:
基本設定
考試百分比：… Continue reading
EC-Council 網路防禦者(CIND) 認證考試:312-38
EC-Council 網路防禦者(CIND) 認證考試:312-38
考試詳情:
考試代碼:312-38
問题數量:100
期間:4小時
可用性:EC-Council考试門戶
測試形式:多項選擇
什麼是 EC-Council 認證網路防禦者(C ND)計畫 ?
EC-Council 的認證網路防禦者(CIND) 是每個需要以安全心態操作的 I 和系統管理員必不可少的舆供應商無關的網路安全認證。
學生將學習保護本地網路、端點、雲端基礎設施、應用程式、OT 和行動裝置的網路和採作環境所需的關鍵技能。他們還將獲得有效適當的日誌分析、網路流量監控、基本調查和回應以及業務連續性和災難復原的知識。此外，他們還將深入研究威，分析攻撃面，並研究舆他們的管理和防禦責任相關的威看預測和威看情報。
CIND 通常被稱為藍隊,他們能夠在組織中應用防禦和對策策略,不僅在攻擊預防方面發揮關鍵作用，而且在配置網路和系統安全運行時，在檢測、回應和補救方面也發揮關鍵作用· CIND 計劃將涵蓋概念並透過在即時目標機器上進行的 100 多個實驗室的實踐練習來強化技能。
Network SecurityTraining &Certification
由行業專家設計的 CIND 計劃為網路防禦者提供戰略、技術和操作網路安全能力，使他們能夠設計、開發和維護安全的網路
EC-Counci 的認證網路防禦者(CIND)計書是一門網路安全課程,是您在網路安全和藍隊中開始職業生涯的途徑· CIND 的網路安全課程從其他網路課程中脫颖而出因為它提供了一種超越網路技能並建立強大的網路安全技能的综合方法。… Continue reading
AI 正在重新定義軟體開發
導讀：人工智慧正在有效提升軟體開發效率、程式碼品質和創新能力。
在科技領導者們探索和實踐這個新領域之際，許多人也在思考如何定位未來的策略投資，並尋求利用人工智慧獲得競爭優勢的新機會。 2025年，企業將把人工智慧的應用拓展到新的領域，超越簡單的自動化，實現情境感知和主動決策。技術領導者也將學會量化人工智慧對業務的影響，從而引導未來的投資走向能夠產生最大回報的領域。
開源人工智慧技術的效能將持續提升，為在企業防火牆後訓練和運行大型語言模型 (LLM) 提供更具成本效益的選擇。這將讓受到嚴格監管的行業中的組織，能夠利用公司內部數據建立更強大的應用程式。
以下，是人工智慧在未來一年將如何改變軟體開發的四種方式。 Enjoy it：）
1. 情境感知人工智慧將定義軟體開發許多開發團隊已經將人工智慧嵌入部分工作流程中（例如程式碼補全輔助和程式碼解釋），但是情境感知人工智慧才是下一個前沿領域，也是代理型人工智慧發展的關鍵基礎。代理人只有捕捉到必要的歷史組織情境，才能有效運作，而這些情境遠遠超出了程式碼庫的範疇。情境感知人工智慧有潛力透過理解，並適應環境情境的應用程式將重塑軟體開發。
當人工智慧能夠理解使用者和應用程式的上下文時，它可以自動執行更複雜的任務，預測開發人員的需求並做出更明智的決策。這將提高效率和準確性，並使開發人員能夠將其專業知識應用於更具創造性和策略性的工作。
最終，人工智慧將不再僅僅遵循開發最佳實踐，而是根據效能、可擴展性或成本等不同變數來優化程式碼。
以下，是我們預計明年將看到這種影響的幾個關鍵領域：增強程式碼理解：隨著人工智慧的成熟，它將能夠分析現有程式碼庫，並主動建議與現有架構、基礎設施和應用程式需求無縫整合的新功能。
它還將自動遵守環境的安全性和合規性規定。
簡化程式碼審查：程式碼審查可能成為瓶頸，但人工智慧可以幫助簡化流程。
人工智慧輔助程式碼審查將根據現有標準、最佳實踐和預測的效能影響標記潛在問題，幫助開發團隊在共享環境中更好地協作。改進的測試：透過了解應用程式邏輯和效能特徵，AI 可以產生更全面的測試，以便在程式碼缺陷進入生產之前主動識別和預防它們。
基礎設施感知更新：管理遺留系統的更新可能尤其具有挑戰性。在提出變更建議以維護安全性和合規性時，人工智慧可以同時考慮程式碼庫以及對底層雲端基礎設施和應用程式效能的潛在影響，從而提供協助。
2. 企業將改變衡量人工智慧影響的方式過去一年，各大企業已迅速將人工智慧融入其運營，涵蓋軟體開發、決策和客戶服務等各個領域。
儘管他們正在積極挖掘人工智慧的潛力，但仍需努力衡量對各個團隊和業務職能的影響。
部分原因在於他們需要提出正確的問題。領導者往往專注於難以衡量的宏觀問題，例如「人工智慧如何幫助我提高盈利？」而他們應該專注於更容易衡量的具體業務成果。在軟體開發領域，這意味著要關注人工智慧和自動化對新應用和功能的上市時間、軟體品質、營運成本以及開發人員生產力等指標的影響。明年，高階領導將更加關注這些成果，以便能夠準確量化人工智慧帶來的收益，並透過專注於人工智慧擅長的任務來證明進一步投資的合理性。
3.自主代理人將重塑開發者角色.
AI 助理正變得越來越智能，超越基於提示的交互，能夠預測開發者的需求並主動提供建議。
這一演變源於AI 代理的興起，它們可以獨立執行任務、從經驗中學習，甚至與其他代理合作。
明年，這些代理商將成為程式碼輔助的中心樞紐，簡化整個軟體開發生命週期。
AI 代理將自主編寫單元測試、重構程式碼以提高效率，甚至提出架構改進建議。
開發人員的角色需要隨著這些進步而不斷發展。人工智慧不會取代他們，而事實上是在賦能於開發者族群。主動型人工智慧助理及其底層代理將幫助開發人員培養新技能，並騰出時間專注於更高價值、更具策略性的任務。開發人員現在可以充當“人工智慧架構師”，設計和指導智慧代理應對複雜的挑戰。最終，生產力將更高，程式碼品質更高，開發者將更專注於解決更廣泛的業務問題。
4. AI模型訓練將在現場進行人工智慧模型在公司內部資料上訓練時會更加強大，這使得它們能夠針對組織獨特的營運和目標生成洞察。然而，出於安全和合規方面的考慮，這通常需要在本地運行模型。
隨著開源模型與商業產品的效能差距迅速縮小，更多企業將在 2025 年在本地部署模型。
這將使企業能夠使用自己的資料微調模型，並以極低的成本部署人工智慧應用程式。
這對於銀行業和醫療保健業等受到嚴格監管的行業尤其有吸引力，這些行業可以在隔離環境中運行內部模型，以確保最大程度的合規性。人工智慧軟體開發的下一篇章人工智慧在軟體開發中的廣泛應用預示著未來將發生更深刻的變革。
人工智慧的角色正迅速超越程式碼生成，成為軟體開發生命週期中不可或缺的一部分，在提升安全性和效能的同時，減少技術債。那些最快適應這些變化並能夠衡量人工智慧投資回報的組織將獲得明顯的市場優勢，但人工智慧的採用需要製定周密的策略，並在技能和基礎設施方面進行投資。
總體而言，有效利用人工智慧的組織機構將在未來幾年蓬勃發展。
作者：聆聽音樂的魚… Continue reading