Курс за обучение по AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction

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 е применението на изкуствен интелигент за подобряване на процесите на непрекъснато интегриране, тестване, развертяване и доставка с интелигентни техники за автоматизация и оптимизация.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти с среден ниво на DevOps, които искат да включат AI и машинно обучение в свои CI/CD конвейери, за да подобрят скоростта, точността и качеството.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Интегрират AI инструменти в CI/CD работни процеси за интелигентна автоматизация.
• Прилагат AI базирани тестове, анализ на код и откриване на въздействия.
• Оптимизират стратегии за изграждане и развертяване, изполвайки предвиждания инсайти.
• Реализират следимост и непрекъснато подобряване, използвайки AI-укрепени обратни връзки.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практическа реализация в живе лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

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

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Умна операция на IT) все повече се използва за прогнозиране на инциденти преди те да се случат и автоматизиране на анализ на основната причина (RCA), за да се минимизира времето за излизане от строй и да се ускори разрешаването.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е направено за напреднали IT специалисти, които искат да внедрят прогнозиране на анализ, да автоматизират ремедиацията и да проектират интелигентни RCA работни процеси, използвайки инструменти за AIOps и модели за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават и обучават ML модели за откриване на модели, водещи до системни сривове.
• Автоматизират RCA работни процеси, базирани на корелация на логове и метрики от множество източници.
• Интегрират процеси за уведомяване и ремедиация в съществуващи платформи.
• Разпространяват и разширяват интелигентни AIOps трубопроводи в продукционни среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запъване на персонализиран курс за това обучение, моля свържете се с нас за уреждане.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) е практика, която приложява машинообучение и аналитика за автоматизация и подобряване на IT операции, особено в областите на мониторинг, откриване и отговорност за инциденти.

Това е инструкторско обучение (онлайн или на място), насочено към IT специалисти с средно ниво, които искат да внедрят техники на AIOps за корелация на метрики и логове, намаляване на шума от уведомления и подобряване на наблюдаемостта чрез интелигентна автоматизация.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и архитектурата на платформите за AIOps.
• Корелират данни от логове, метрики и следи, за да идентифицират причините за проблеми.
• Намаляват умор от уведомления чрез интелигентно филтриране и подаване на шум.
• Използват отворени или търговски инструменти за автоматичен мониторинг и отговорност за инциденти.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практично реализиране в жив лабораторен екологичен.

Опции за Персонализация на Курса

• За поръчка на персонализиран курс за това обучение, моля свържете се с нас за уреждане.

Построена AIOps пиплайн, изграден изцяло с отворени кодове инструменти, позволява на екипи да разработват ефективни и гъвкави решения за наблюдение, откриване на аномалии и интелигентно уведомяване в продуктивни среди.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за инженерни специалисти на напреднал ниво, които желаят да построят и разплатят краен AIOps пиплайн, използвайки инструменти като Prometheus, ELK, Grafana и персонализирани ML модели.

След приключване на този курс участниците ще могат да:

• Разработват архитектура на AIOps използвайки само отворени компоненти.
• Събират и нормализират данни от логове, метрики и следи.
• Прилагат ML модели за откриване на аномалии и предвиждане на инциденти.
• Автоматизират уведомяването и поправянето на грешки с отворени инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично изпълнение в реално лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уредване.

Автоматизацията на тестване, подпомагана от изкуствен интелигент, подобрява традиционното тестване, генерирайки интелигентни тестови случаи, оптимизирайки покритието при регресионно тестване и интегрирайки интелигентни портали за качество в потоците CI/CD за масово и надеждно доставяне на софтуер.

Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на среден ниво в областта на контрол на качеството и DevOps, които искат да приложат инструменти за изкуствен интелигент, за да автоматизират и масовизират контрол на качеството в потоците за непрекъснато интегриране и разпространение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Генерират, подреждат и поддържат тестове, използвайки платформи за автоматизация, подпомагани от изкуствен интелигент.
• Интегрират интелигентни портали за контрол на качеството в потоците CI/CD, за да предотвратят регресии.
• Използват изкуствен интелигент за експлоатационно тестване, предсказване на дефекти и анализ на непостоянство на тестове.
• Оптимизират времето за тестване и покритието в бързо развиващите се агилни проекти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практически имплементации в живо лабораторно окружение.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

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 е AI-помощник за кодиране, който помага да се автоматизират разработки задачи, включително DevOps операции като написване на YAML конфигурации, GitHub Actions и скриптове за разгъване.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с начален и среден ниво, които искат да използват GitHub Copilot, за да оптимизират DevOps задачите, подобрят автоматизацията и повишат продуктивността.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват GitHub Copilot за помощ при shell скриптове, конфигуриране и CI/CD пайплайни.
• Извличат предимства от AI допълването на код в YAML файлове и GitHub Actions.
• Ускоряват тестированието, разгъването и автоматизираните работни процеси.
• Применяват Copilot отговорно, с разбиране на ограниченията и най-добрите практики на AI.

Формат на Курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална лаборатория.

Опции за Персонализация на Курса

• За да изискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да договорите детайли.

DevSecOps с изкуствен интелигент е практиката на интегриране на изкуствен интелигент в DevOps конвейери, за да се откриват прогнозно уязвимости, да се налагат политики за сигурност и да се автоматизират реакциите през целия цикъл на доставка на софтуер.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за специалисти с междунормено ниво по DevOps и сигурност, които искат да приложат инструменти и практики, базирани на изкуствен интелигент, за да подобрят автоматизацията на сигурността в конвейерите за разработка и развертане.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Вграждат инструменти за сигурност, управлявани от изкуствен интелигент, в CI/CD конвейери.
• Използват статичен и динамичен анализ, подпомогнат от изкуствен интелигент, за да откриват проблеми по-рано.
• Автоматизират откриването на тайни, сканиране за уязвимости в кода и анализ на рискове за зависимости.
• Обезищват проактивно моделиране на заплахи и налагат политики с интелигентни техники.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организираме.

Платформи за предприятие AIOps като Splunk, Moogsoft и Dynatrace предлагат мощни възможности за откриване на аномалии, корелация на сигнали и автоматизация на отговори в големи IT среди.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е насочен към екипи за IT на предприятие на среден ниво, които искат да интегрират инструменти AIOps в съществуващия си стек за наблюдаване и оперативни работни процеси.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Конфигурират и интегрират Splunk, Moogsoft и Dynatrace в обща архитектура AIOps.
• Корелират метрики, логове и събития в разпределени системи чрез анализ с изкуствен интелект.
• Автоматизират откриването, приоритизирането и отговорите на инциденти с вградени и персонализирани работни процеси.
• Оптимизират производителността, намаляват средното време за възстановяване и подобряват операционната ефективност на ниво предприятие.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практически имплементация в живо лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запросване на персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Prometheus и Grafana са широко приети инструменти за наблюдаемост в съвременната инфраструктура, докато машинното обучение подобрява тези инструменти с предвиждащи и интелигентни инсайти, за да автоматизира решенията за управление на операциите.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с променлив ниво на наблюдаемост, които искат да модернизират инфраструктурата си за мониторинг, интегрирайки практики на AIOps, използвайки Prometheus, Grafana и техники на машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират Prometheus и Grafana за наблюдаемост на системи и услуги.
• Събират, съхраняват и визуализират качество данни в редици от времето.
• Прилагат модели на машинно обучение за откриване на аномалии и предсказания.
• Създават интелигентни правила за известия, базирани на предвиждащи инсайти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практично имплементиране в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

LLMs и автономни агенти като AutoGen и CrewAI преопределят как екипите DevOps автоматизират задачи като отслеждане на промени, генериране на тестове и триране на сигнали чрез симулиране на човешко подобно сътрудничество и вземане на решения.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е насочен към напреднали инженери, които искат да проектират и внедряват автоматизирани работни процеси в DevOps, подкрепени от големи езикови модели (LLMs) и мултиагентни системи.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Интегрират агенти, базирани на LLMs, в работни процеси CI/CD за интелигентна автоматизация.
• Автоматизират генерирането на тестове, анализ на комити и резюме на промени чрез агенти.
• Координират множеството агенти за триране на сигнали, генериране на отговори и предоставяне на препоръки за DevOps.
• Създават сигурни и поддържаеми работни процеси, подкрепени от агенти, с помощта на отворени източници на рамки.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Ръчен труд в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите заявка за персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

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.