Курс за обучение по Predictive Build Optimization with Machine Learning

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.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

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.

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.