Online vzdělávání AI for DevOps v České republice

Řízení nasazování s využitím umělé inteligence je přístup, který využívá strojové učení, analýzu vzorců a adaptivní rozhodovací modely k řízení operací spojených s příznakovými volbími a kanárkovým testováním.

Tento kurz vedený instruktorem (online nebo na místě) je určen pro inženýry střední úrovně a technické vedoucí, kteří chtějí zvýšit spolehlivost svých nasazení a optimalizovat rozhodnutí o postupném uvedení nových funkcí do provozu pomocí analýzy vedené umělou inteligencí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Aplikovat rozhodovací modely založené na umělé inteligenci při hodnocení rizik spojených s uvedením nových funkcí do provozu.
• Automatizovat analýzu kanárkového testování na základě ukazatelů výkonu, chování systému a provozních dat.
• Integrovat inteligentní skórovací systémy do platforem využívajících příznakové volbí.
• Navrhovat strategie nasazování, které se dynamicky přizpůsobují na základě aktuálních dat.

Formát kurzu

• Řízené diskuse doprovázené reálnými příklady z praxe.
• Praktická cvičení zaměřená na strategie nasazování vylepšené pomocí umělé inteligence.
• Praktické implementace v simulovaném prostředí s příznakovými volbími a kanárkovým testováním.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li dohodnout obsah na míru nebo začlenit nástroje specifické pro vaši organizaci, kontaktujte nás prosím.

Samoléčící se automatizace spočívá v použití inteligentních systémů k rozpoznávání poruch v kanálech, identifikaci jejich příčin a spouštění okamžitých opravných akcí.

Tento školení vedené instruktorem (online či na místě) je určeno pro pokročilé profesionály, kteří chtějí do svých distribučních kanálů začlenit detekci incidentů pomocí umělé inteligence a automatickou nápravu chyb.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Monitorovat kanály s využitím modelů na detekci anomálií založených na umělé inteligenci.
• Navrhnout automatizované pracovní postupy pro okamžité řešení poruch.
• Implementovat inteligentní zpětnovazební cykly, které brání opakování problémů.
• Zvýšit celkovou odolnost a spolehlivost systémů CI/CD.

Forma kurzu

• Prezentace vedené odborníky s příklady ze skutečné praxe.
• Praktická cvičení zaměřená na problémy spojené se spolehlivostí kanálů.
• Aktivní tvorba mechanismů pro automatické řešení problémů v laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li obsah kurzu uzpůsobit konkrétním pracovním postupům nebo potřebám vaší organizace při reakci na incidenty, kontaktujte nás a domluvme si detaily.

GitHub Copilot je asistent pro programování na bázi umělé inteligence, který pomáhá automatizovat vývojové úkoly včetně operací spadajících do DevOps – jako je tvorba konfigurací ve formátu YAML, definování pracovních postupů v GitHub Actions či psaní skriptů pro nasazení.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro začínající až středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít GitHub Copilot ke zjednodušení DevOps činností, lepší automatizaci a zvýšení své produktivity.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Využívat GitHub Copilot při tvorbě shell skriptů, konfigurací a implementaci CI/CD řetězců.
• Využívat funkci automatického doplňování kódu založenou na umělé inteligenci v souborech YAML a GitHub Actions.
• Zrychlit procesy testování, nasazování a další automatizace.
• Aplikovat GitHub Copilot zodpovědným způsobem s pochopením jeho omezení i osvědčených postupů při práci s AI.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Řada cvičení a praktických ukázek.
• Praktické řešení úkolů v prostředí laboratoří s reálnými podmínkami.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvíme se na detailech.

Monitorování dodržování předpisů s asistencí umělé inteligence je obor, který využívá inteligentní automatizaci k detekci, prosazování a ověřování požadavků stanovených pravidly napříč celým cyklem vývoje softwaru.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro odborníky střední úrovně, kteří chtějí do svých procesů CI/CD začlenit kontroly dodržování předpisů řízené umělou inteligencí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat kontroly založené na umělé inteligenci k identifikaci nesrovnalostí v dodržování předpisů během tvorby softwaru.
• Využívat inteligentní nástroje určené k prosazování regulačních, bezpečnostních a licenčních požadavků.
• Automaticky detekovat odchylky v konfiguracích systému.
• Začlenit v reálném čase generované hlášení o dodržování předpisů do svých procesů vývoje a nasazování.

Forma kurzu

• Přednášky vedené instruktorem s doprovodem praktických ukázek.
• Praktická cvičení zaměřená na skutečné situace spojené s dodržováním předpisů v rámci CI/CD procesů.
• Experimentování pod dohledem v kontrolovaném laboratorním prostředí určeném k výuce DevSecOps principů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud vaše organizace potřebuje specializované integrace související s dodržováním předpisů, kontaktujte nás a domluvíme se na detailech.

CI/CD pro AI je strukturovaný přístup k automatizaci balení modelů, testování, kontejnerizace a nasazování s využitím pipeline continuous integration a continuous delivery.

Toto živé školení vedeno instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno profesionálům na střední úrovni, kteří chtějí automatizovat end-to-end pracovní postupy dodávky AI modelů pomocí platformy Docker a CI/CD nástrojů.

Po dokončení školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet automatizované pipeline pro sestavování a testování kontejnerů AI modelů.
• Realizovat version control a reprodukovatelnost v životním cyklu modelů.
• Integrovat automatizované strategie nasazování pro AI služby.
• Používat osvědčené postupy CI/CD přizpůsobené operacím machine learning (MLOps).

Formát kurzu

• Přednášky vedené instruktorem a technické diskuse.
• Praktická laboratorní cvičení a realizace v terénu.
• Reálná simulace workflow CI/CD v kontrolovaném prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud vaše organizace vyžaduje přizpůsobené pracovní postupy pipeline nebo integrace platforem, kontaktujte nás prosím pro úpravu tohoto kurzu.

Generování testů využívající umělou inteligenci zahrnuje techniky a nástroje, které automatizují tvorbu testovacích případů a s pomocí strojového učení odhadují oblasti nedostatečně pokryté testováním.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro profesionály pokročilé úrovně, kteří chtějí využít postupy z oblasti umělé inteligence k automatickému generování testů a identifikaci oblastí s nedostatečným testováním.

Po absolvování tohoto workshopu budou účastníci schopni:

• Využívat modely umělé inteligence k tvorbě efektivních jednotkových, integračních i end-to-end testovacích scénářů.
• Analyzovat zdrojové kódy pomocí strojového učení a odhalovat potenciální oblasti, které nejsou dostatečně testovány.
• Začlenit generování testů založené na umělé inteligenci do pracovních toků CI/CD.
• Optimalizovat strategie testování na základě prediktivní analýzy možných selhání.

Forma kurzu

• Technické přednášky s praktickými radami od odborníků.
• Cvičení a praktické úkoly založené na konkrétních scénářích.
• Experimentování v kontrolovaném testovacím prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete, aby byl tento kurz uzpůsoben vašemu souboru nástrojů nebo pracovním postupům, kontaktujte nás a domluvíme se na konkrétních úpravách.

Prediktivní optimalizace sestavování spočívá v využití strojového učení k analýze chování procesů sestavování a zlepšení jejich spolehlivosti, rychlosti a efektivity využívání zdrojů.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro inženýry střední úrovně, kteří chtějí prostřednictvím automatizace, predikcí a inteligentního ukládání do mezipaměti využít metody strojového učení ke zkvalitnění svých procesů sestavování.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Aplikovat metody strojového učení na analýzu vzorců výkonnosti sestavování.
• Rozpoznávat a předpovídat chyby při sestavování na základě historických logů.
• Zavádět strategie ukládání do mezipaměti využívající strojové učení k zkrácení doby sestavování.
• Integrovat prediktivní analytiku do stávajících pracovních postupů CI/CD.

Formát kurzu

• Přednášky s instruktorem a skupinová diskuze.
• Praktická cvičení zaměřená na analýzu a modelování dat z procesů sestavování.
• Aktivní práce v simulovaném prostředí CI/CD.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li tento kurz uzpůsobit konkrétním nástrojům či prostředí, kontaktujte nás a domluvíme si potřebné úpravy.

Pipeline AIOps vytvořený výhradně z open-source nástrojů umožňuje týmům navrhovat ekonomicky efektivní a flexibilní řešení pro monitorování systémů, detekci anomálií a inteligentní upozornění v produkčních prostředích.

Toto školení pod vedením lektora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry, kteří si přejí vybudovat a nasadit kompletní AIOps pipeline s využitím nástrojů jako Prometheus, ELK, Grafana či vlastních strojově učících modelů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout architekturu AIOps využívající výhradně open-source komponenty.
• Sbírat a normalizovat data z logů, metrik i sledování trasování systémů.
• Využít strojové učení k detekci anomálií a předvídání problémů.
• Automatizovat vytváření upozornění a jejich řešení prostřednictvím open-source nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Řada cvičení a praktických úkolů.
• Praktické využití znalostí v laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravený program tohoto školení, kontaktujte nás prosím pro domluvu.

Automatizace testování podporovaná umělou inteligencí zdokonaluje tradiční postupy díky tvorbě chytrých testovacích scénářů, optimalizaci pokrytí regresních testů a integraci inteligentních kontrol kvality do procesů CI/CD – což přispívá k efektivnímu a spolehlivému vydávání softwaru.

Tento kurz vedený lektorem probíhá online nebo na místě a je určen pro testovací a DevOps specialisty středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít nástroje založené na AI k automatizaci a rozšiřování procesů zajištění kvality v rámci kontinuální integrace a distribuce.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet, prioritizovat a spravovat testy pomocí automatizačních platforem využívajících umělou inteligenci.
• Začleňovat inteligentní kontrolní mechanismy do CI/CD řetězců s cílem zabránit vzniku regresních chyb.
• Využívat AI k průzkumnému testování, předpovídání chyb a analýze nestability testů.
• Optimalizovat čas věnovaný testování i jeho pokrytí u rychle se vyvíjejících agilních projektů.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Řada cvičení a praktických úkolů.
• Praktická realizace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat zakázkový kurz na míru, kontaktujte nás a domluvíme se na podrobnostech.

Platformy Enterprise AIOps jako Splunk, Moogsoft a Dynatrace nabízejí výkonné možnosti pro detekci anomálií, korelaci upozornění a automatizaci reakcí v rozsáhlých IT prostředích.

Toto praktické školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé pracovníky z řad firemních IT týmů, kteří si přejí začlenit nástroje AIOps do svých stávajících systémů pro sledování výkonnosti a provozních postupů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nakonfigurovat a integrovat Splunk, Moogsoft a Dynatrace do jednotné architektury AIOps.
• Korelovat metriky, logy a události v rámci distribuovaných systémů s využitím analýzy založené na umělé inteligenci.
• Automatizovat detekci incidentů, jejich prioritizaci a reakce pomocí vestavěných i vlastních pracovních postupů.
• Optimalizovat výkon systémů, zkrátit dobu řešení incidentů a zvýšit provozní efektivitu na úrovni celé firmy.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Četné cvičení a praktické ukázky.
• Praktická realizace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz šité na míru, kontaktujte nás a domluvme se na detailech.

Velké jazykové modely (LLM) a frameworky pro autonomní agenty, jako jsou AutoGen a CrewAI, převádějí způsob, jakým týmy DevOps automatizují úlohy – včetně sledování změn, tvorby testů či řešení upozornění. Tyto systémy totiž simulují spolupráci a rozhodovací procesy podobné těm lidským.

Tento kurz vedený instruktorem (online či na místě) je určen pro pokročilé inženýry, kteří chtějí navrhovat a implementovat pracovní postupy automatizace v rámci DevOps s využitím velkých jazykových modelů a víceagentních systémů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Integrovat agenty založené na LLM do CI/CD procesů za účelem chytré automatizace.
• Automatizovat tvorbu testů, analýzu commitů a shrnování změn pomocí agentů.
• Koordinovat více agentů při řešení upozornění, generování odpovědí a poskytování doporučení pro DevOps.
• Vytvářet bezpečné a udržitelné pracovní postupy využívající agenty na bázi open-source frameworků.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Bohaté množství cvičení a praktických úkolů.
• Praktická implementace v prostředí s živým laboratorním testováním.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete zakázkově upravený program tohoto kurzu, kontaktujte nás za účelem domluvy.

AIOps (Umělá inteligence pro správu IT) se stále častěji využívá k předvídání výskytu incidentů ještě před jejich nastolením a k automatizaci procesů určování jejich příčin, což pomáhá minimalizovat výpady systémů a urychlit řešení problémů.

Toto školení pod vedením lektora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé IT odborníky, kteří si přejí implementovat prediktivní analýzu, automatizovat nápravné kroky a navrhnout inteligentní pracovní postupy pro určování příčin incidentů s využitím nástrojů AIOps a modelů strojového učení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat modely strojového učení, které dokáží rozpoznat vzorce vedoucí k selhání systémů.
• Automatizovat procesy určování příčin incidentů na základě korelace dat z různých zdrojů, včetně logů a metrik.
• Integrovat mechanismy upozorňování a nápravných opatření do stávajících platform.
• Nasadit a škálovat inteligentní systémy AIOps v produkčním prostředí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická implementace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvíme podrobnosti.

DevSecOps s využitím umělé inteligence představuje metodu, při které se do DevOps procesů integruje umělá inteligence za účelem proaktivního odhalování slabin, uplatňování bezpečnostních pravidel a automatického reagování na hrozby v průběhu celého cyklu vývoje softwaru.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro odborníky na úrovni středně pokročilých, kteří se zabývají DevOps a zabezpečením a chtějí využít nástroje i postupy založené na umělé inteligenci ke zlepšení automatizace bezpečnosti v rámci vývojových a distribučních procesů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Začlenit nástroje pro zabezpečení využívající umělou inteligenci do CI/CD procesů.
• Využívat statickou a dynamickou analýzu podporovanou AI k dřívějšímu odhalování problémů.
• Automatizovat detekci citlivých údajů, skenování zranitelností v kódu a analýzu rizik v závislostech softwaru.
• Provádět proaktivní modelování hrozeb a vynucování bezpečnostních pravidel pomocí inteligentních technik.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Řada cvičení a praktických úkolů.
• Praktická realizace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení na míru, kontaktujte nás a domluvte podrobnosti.

Orchestrace nasazení řízená umělou inteligencí je metoda, která využívá strojové učení a automatizaci k určování strategií nasazení, detekci anomálií a případnému automatickému navratu k předchozí verzi.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří chtějí optimalizovat procesy nasazení pomocí rozhodování podpořeného umělou inteligencí a zvýšit tak jejich odolnost.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat strategie nasazení s podporou umělé inteligence pro bezpečnější provedení.
• Předvídat rizika spojená s nasazením pomocí poznatků získaných ze strojového učení.
• Integrovat automatické postupy navratu k předchozí verzi na základě detekce anomálií.
• Zlepšit sledovatelnost nasazení tak, aby podporovala inteligentní orchestraci.

Forma kurzu

• Praktické ukázky vedené instruktorem s podrobným technickým výkladem.
• Cvičení zaměřená na experimentování s procesy nasazení.
• Laboratoře simulující skutečné situace při orchestraci nasazení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Na vyžádání lze zajistit přizpůsobené integrace, podporu nástrojového řetězce či sladění s konkrétními pracovními postupy.

Prometheus a Grafana jsou široce využívané nástroje pro monitorování moderních systémů, zatímco strojové učení tyto nástroje doplňuje o prediktivní a inteligentní poznatky, které napomáhají automatizaci rozhodování v provozu.

Toto školení pod vedením instruktora (online či prezenčně) je určeno pro profesionály se střední úrovní znalostí, kteří si přejí modernizovat svou monitorovací infrastrukturu začleněním principů AIOps s využitím Prometheusu, Grafany a metod strojového učení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Konfigurovat Prometheus a Grafanu tak, aby poskytovaly komplexní monitorovací data napříč systémy a službami.
• Sbírat, ukládat a vizualizovat vysoce kvalitní časová řady dat.
• Aplikovat modely strojového učení na detekci anomálií a prognózování vývoje systémů.
• Vytvářet inteligentní pravidla pro upozorňování na základě prediktivních informací.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická realizace v prostředí živého laboratorního testování.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně připravené školení, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

AI pro DevOps znamená využití umělé inteligence k zdokonalení procesů průběžné integrace, testování, nasazování a distribuce pomocí automatizace a optimalizačních technik s využitím inteligentních algoritmů.

Toto živé školení pod vedením lektora (online či na místě) je určeno pro DevOps specialisty středně pokročilé úrovně, kteří si přejí začlenit AI a strojové učení do svých CI/CD procesů s cílem zvýšit jejich rychlost, přesnost i kvalitu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Integrovat nástroje AI do svých CI/CD pracovních postupů za účelem inteligentní automatizace.
• Využívat AI při testování, analýze kódu a odhalování dopadů změn.
• Optimalizovat strategie sestavování a nasazování pomocí prediktivních poznatků.
• Zavádět sledovatelnost a nepřetržité zlepšování díky zpětným vazbám podpořeným AI.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Řada cvičení a praktických aktivit.
• Praktická implementace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat školení přizpůsobené vašim potřebám, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

AIOps (Umělá inteligence pro IT operace) je metodika využívající strojové učení a analytiku k automatizaci a zlepšení provozu informačních systémů, zejména v oblasti monitorování, detekce problémů a reakcí na ně.

Toto praktické školení pod vedením lektora (online nebo prezenčně) je určeno pro IT specialisty střední úrovně, kteří chtějí implementovat techniky AIOps za účelem spojování metrik a logů, snižování počtu upozornění a zvýšení průhlednosti systému prostřednictvím inteligentní automatizace.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a architektuře platforem AIOps.
• Korelovat data z logů, metrik i sledovacích stop za účelem identifikace příčin problémů.
• Snižovat množství upozornění pomocí inteligentní filtrace a potlačování nepodstatných signálů.
• Využívat open-source či komerční nástroje k automatickému monitorování a reakci na incidenty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická realizace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz s individuálním obsahem, kontaktujte nás pro domluvení detailů.

Toto školení pod vedením instruktora probíhá v České republice (online nebo prezenčně) a je určeno pro inženýry sledování a SRE, kteří chtějí začlenit velké jazykové modely a umělou inteligenci do svých postupů při monitorování, alarmování a analýze incidentů.

AIOps je rychle se rozvíjející oblast, která řeší potřeby moderních a komplexních IT prostředí – zejména těch využívajících cloudové architektury. Kurz AIOps Foundation poskytuje ucelený přehled konceptů, technologií a postupů spojených s využitím umělé inteligence v provozu IT systémů.

Program pokrývá historii AIOps, jeho základní principy, nástroje a také organizační výzvy, kterým čelí IT týmy při zavádění těchto metod.

Kurz zakončuje zkouška. Jejím úspěšným složením získáte celosvětově uznávanou certifikaci AIOps Foundation, která je platná po dobu tří let.

Pro koho je tento kurz určen?

Tento kurz je určen profesionálům a manažerům působícím v těchto oblastech:

Provoz IT systémů

DevOps a inženýrství spolehlivosti služeb (SRE)

Cloudová architektura

Analýza dat a věda o datech

Vývoj softwaru

IT bezpečnost

Produktové a projektové řízení

Toto školení s instruktorem, konané živě v České republice (online nebo na místě), je určeno pro inženýry SRE a DevOps, kteří chtějí navrhovat, budovat a bezpečně nasazovat AI agenty pro autonomní IT operace.

Toto školení vedené instruktorem v České republice (online nebo přímo na místě) je určeno pro inženýry strojového učení a týmy odpovědné za platformy, kteří potřebují vytvořit robustní provozní pipeline pro aplikace využívající velké jazykové modely ve velkém měřítku.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno bezpečnostním specialistům a inženýrům strojového učení, kteří potřebují rozpoznávat, testovat a bránit se útokům na modely strojového učení i aplikace využívající velké jazykové modely.