AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Počítačový Kurz

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

AI for DevOps je aplikace umělé inteligence na zlepšení procesů kontinuální integrace, testování, nasazování a dodávky pomocí inteligentní automatizace a optimalizačních technik.

Tento instruktážně vedený živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé DevOps odborníky, kteří chtějí zahrnout umělou inteligenci a strojové učení do svých CI/CD potrubí, aby zlepšili rychlost, přesnost a jakost.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Integrace AI nástrojů do CI/CD pracovních proudů pro inteligentní automatizaci.
• Použití AI-založeného testování, analýzy kódu a detekce vlivu změn.
• Optimizace strategií sestavení a nasazování pomocí prediktivních předpisů.
• Implementace sledovatelnosti a kontinuálního zlepšení pomocí AI-založených zpětných vazeb.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný kurz, kontaktujte nás prosím pro zařízení.

AIOps je rychle se vyvíjející oblast, která odpovídá potřebám moderních a komplexních IT prostředí – zejména těch operujících v cloudu. Kurz Základy AIOps poskytuje úplný přehled o konceptech, technologiích a praktikách spojených s použitím umělé inteligence v IT operacích.

Program pokrývá základní aspekty AIOps, jeho hlavní principy, nástroje a organizační výzvy pro IT týmy přijímající tyto přístupy.

Vzdělávací program se uzavře zkouškou. Úspěšné absolvování poskytuje globálně uznávané certifikace Základy AIOps, platnou tři roky.

Kdo je to určeno?

Tento kurz je navržen pro odborníky a manažeře zapojené do:

IT operací

DevOps a Site Reliability Engineering (SRE)

Cloud architektury

Analýzy dat a Data Science

Vývoje softwaru

IT bezpečnosti

Správy produktů a projektů

AIOps (Umělá inteligence pro IT operace) se stále častěji používá k předvídání incidentů ještě před jejich výskytu a automatizaci analýzy kořenových příčin (RCA), aby minimalizovala dobu neschopnosti a zrychlila řešení problémů.

Tento kurz s instruktorem (online nebo na místě) je zaměřen na pokročilé IT profesionály, kteří chtějí implementovat prediktivní analýzy, automatizovat řešení problémů a navrhovat inteligentní pracovní postupy RCA pomocí nástrojů AIOps a modelů strojového učení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat ML modely pro detekci vzorů vedoucích k selháním systému.
• Automatizovat pracovní postupy RCA na základě korelace logů a metrik ze více zdrojů.
• Integrace procesů výstrah a řešení problémů do stávajících platform.
• Nasazení a škálování inteligentních AIOps toků v produkčním prostředí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud byste chtěli požádat o individualizovaný kurz pro tento kurz, kontaktujte nás prosím pro domluvu.

AIOps (Umělá inteligence pro IT operace) je praxe, která aplikuje strojové učení a analýzy k automatizaci a zlepšení IT operací, zejména v oblastech monitorování, detekce incidentů a reakcí.

Tento trénink vedený instruktorem (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé IT operativní odborníky, kteří chtějí implementovat techniky AIOps pro korelaci metrik a záznamů, snížení rušivosti upozornění a zlepšení viditelnosti prostřednictvím inteligentní automatizace.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a architekturu platform AIOps.
• Korelovat data v záznamech, metrikách a stopách k identifikaci kořenových příčin.
• Snížit unavenost od upozornění prostřednictvím inteligentního filtru a potlačení rušivosti.
• Použít otevřené zdrojové nebo komerční nástroje pro automatické monitorování a reakci na incidenty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný trénink tohoto kurzu se obraťte na nás.

Pipeline AIOps, postavená pouze z otevřených zdrojových nástrojů, umožňuje týmům navrhnout efektivní a flexibilní řešení pro sledovatelnost, detekci anomálií a inteligentní varování v produkčních prostředích.

Tato instruktorské vedená živá školení (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry, kteří chtějí vybudovat a nasadit celoobrázkovou AIOps pipeline pomocí nástrojů jako jsou Prometheus, ELK, Grafana a vlastní ML modely.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh architektury AIOps pouze z komponent s otevřenými zdroji.
• Shromažďovat a normalizovat data ze záznamů, metrik a tras.
• Použít ML modely k detekci anomálií a predikci incidentů.
• Automatizovat varování a remediaci pomocí otevřených nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.

AI-zásobovaná automatizace QA zlepšuje tradiční testování generováním chytrého testu, optimalizací regresní pokrytí a integrací inteligentních kvalitních bran do CI/CD potrubí pro škálovatelné a spolehlivé dodávky softwaru.

Tato instruktorově řízená živá trénink (online nebo na místech) je zaměřena na středně pokročilé QA a DevOps profesionály, kteří chtějí použít nástroje AI k automatizaci a škálování kontrol kvality v pracovních postupech kontinuální integrace a nasazování.

Koncepci tréninku budou účastníci schopni:

• Generovat, prioritizovat a udržovat testy pomocí AI-zásobovaných platform automatizace.
• Integraci inteligentních QA bran do CI/CD potrubí k prevenci regresí.
• Použití AI pro průzkumné testování, predikci chyb a analýzu nestability testu.
• Optimalizace času a pokrytí testování přes rychle se pohybující projekty metodologie agilního programování.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný trénink tohoto kurzu, prosím kontaktujte nás pro uspořádání.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot je AI-empowerovaný asistent pro kódování, který pomáhá automatizovat vývojové úkoly, včetně DevOps operací jako psaní YAML konfigurací, GitHub Actions a skriptů nasazení.

Tuto instruktorem vedenou živou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečnické až středně pokročilé odborníky, kteří chtějí GitHub Copilot použít ke zrychlení DevOps úkolů, vylepšení automatizace a zvýšení produktivity.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat GitHub Copilot pro podporu shell skriptů, konfigurací a CI/CD potoků.
• Využívat AI dokončování kódu v YAML souborech a GitHub Actions.
• Zrychlovat testovací, nasazení a automatizační pracovní postupy.
• Používat Copilot zodpovědně s porozuměním omezení AI a osvědčených postupů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Mnoho cvičení a praktické praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás prosím kontaktujte k uspořádání.

DevSecOps s využitím umělé inteligence je praxe integrace umělé inteligence do CI/CD pipeline pro proaktivní detekci chvatidel, zavedení bezpečnostních politik a automatizaci reakčních akcí po celém životním cyklu dodávky softwaru.

Tento instruktorově řízený kurz (online nebo na místech) je určen pro středně pokročilé CI/CD a bezpečnostní odborníky, kteří chtějí aplikovat nástroje a praktiky založené na umělé inteligenci ke zdokonalení automatizace bezpečnosti po celém rozvoji a nasazení pipeline.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Zařadit do CI/CD pipeline nástroje pro bezpečnost, které jsou řízeny umělou inteligencí.
• Použít statický a dynamický analýzu podporovanou umělou inteligencí k detekci problémů dříve.
• Automatizovat detekci tajemství, scaning chvatidel ve zdrojovém kódu a analýzy rizik závislostí.
• Zapnout proaktivní modelování hrozeb a vymáhání politik pomocí inteligentních metod.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praktické praxe.
• Rukojemnické implementace v prostředí live-labu.

Možnosti individualizace kurzu

• Pokud chcete požádat o individualizovaný kurz pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.

Podnikové AIOps platformy jako Splunk, Moogsoft a Dynatrace poskytují silné schopnosti pro detekci anomálií, korelace upozornění a automatizaci odpovědí v rozsáhlých IT prostředích.

Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé podnikové IT tímy, které chtějí integrovat nástroje AIOps do existujících řetězců pozorovatelnosti a operativních pracovních postupů.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci moci:

• Nastavit a integrovat Splunk, Moogsoft a Dynatrace do jednotné architektury AIOps.
• Korelovat metriky, záznamy a události v distribuovaných systémech pomocí AI-vedené analýzy.
• Automatizovat detekci incidentů, prioritaci a odpověď s využitím integrovaných a vlastních pracovních postupů.
• Optimalizovat výkon, snížit MTTR a zlepšit operativní efektivitu na podnikové škále.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete požádat o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.

Prometheus a Grafana jsou široce přijaté nástroje pro pozorovatelnost v moderní infrastruktuře, zatímco strojové učení tyto nástroje doplňuje prediktivními a inteligentními insightsy, které automatizují rozhodování o operacích.

Tato vedená cvičení (online nebo na místě) je určena pro středně pokročilé profesionály v oblasti pozorovatelnosti, kteří chtějí modernizovat svou monitorovací infrastrukturu integrací AIOps praxí s použitím Prometheus, Grafana a technik strojového učení.

Koncepci tohoto cvičení budou účastníci schopni:

• Nastavit Prometheus a Grafana pro pozorovatelnost napříč systémy a službami.
• Shromažďovat, ukládat a vizualizovat vysokokvalitní časové řady dat.
• Použít modely strojového učení pro detekci anomálií a prognózy.
• Vytvořit inteligentní pravidla alarmů na základě prediktivních insightsů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete dostupnou zvýrazněnou trénink pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na uspořádání.

LLMs a autonomní agenti jako například AutoGen a CrewAI předefinují způsob, jakým týmy v oblasti DevOps automatizují úlohy jako sledování změn, generování testů a triazy upozornění pomocí simulace lidské spolupráce a rozhodovacích procesů.

Tento instruktor-vedený živý kurz (vzdálený nebo na místech) je určen pro pokročilé inženýry, kteří chtějí navrhnout a implementovat automatizační pracovní postupy v oblasti DevOps podporované velkými jazykovými modelema (LLM) a víceagentními systémy.

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Integrovat LLM-založené agenty do CI/CD pracovních postupů pro inteligentní automatizaci.
• Automatizovat generování testů, analýzu komitů a shrnutí změn pomocí agentů.
• Koordinovat více agentů pro triazu upozornění, generování odpovědí a poskytování DevOps doporučení.
• Vytvářet bezpečné a udržitelné pracovní postupy podporovanémi agenty pomocí open-source rámcek.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Ruční implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný kurz tohoto kurzu, kontaktujte nás pro dohodu.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.