KI-gestützte Testgenerierung und Vorhersage der Testabdeckung Schulung

KI-gesteuerte Bereitstellungssteuerung ist ein Ansatz, bei dem maschinelles Lernen sowie Automatisierung dazu genutzt werden, Strategien zur Softwareverteilung festzulegen, Abweichungen zu erkennen und im Bedarfsfall automatisch Rollbacks auszulösen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung erfahrener Instruktoren (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Wissensstand, die ihre Bereitstellungsprozesse durch KI-gestützte Entscheidungen sowie erhöhte Resilienz optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• KI-gestützte Strategien zur Softwareverteilung umzusetzen, um Bereitstellungen sicherer zu gestalten.
• Mithilfe von Erkenntnissen aus dem maschinellen Lernen das Risiko einer Bereitstellung vorherzusagen.
• Automatisierte Rollback-Prozesse zu integrieren, die auf der Erkennung von Abweichungen basieren.
• Die Überwachbarkeit der Systeme zu verbessern, um eine intelligente Steuerung zu ermöglichen.

Ablauf des Kurses

• Demonstrationen durch erfahrene Instruktoren mit detaillierten technischen Erklärungen.
• Praktische Übungen zur Durchführung von Bereitstellungsversuchen in realistischen Szenarien.
• Anwendungsbezogene Labore, die typische Herausforderungen bei der automatisierten Steuerung verdeutlichen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Auf Wunsch können individuelle Integrationen, unterstützte Toolchains oder angepasste Workflows integriert werden.

KI für DevOps bezeichnet die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Prozesse der kontinuierlichen Integration, des Testens, des Deployments und der Auslieferung mithilfe intelligenter Automatisierungs- sowie Optimierungstechniken.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an DevOps-Fachkräfte mittleren Erfahrungsniveaus, die KI und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines einbinden möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit sowie Qualität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• KI-Werkzeuge in CI/CD-Workflows zu integrieren, um eine intelligente Automatisierung zu erreichen.
• Testverfahren, Codeanalysen sowie die Erkennung von Auswirkungen von Änderungen mithilfe von KI anzuwenden.
• Build- und Deployment-Strategien auf Grundlage vorausschauender Erkenntnisse zu optimieren.
• Durch den Einsatz KI-gestützter Feedbackschleifen Nachverfolgbarkeit sowie kontinuierliche Verbesserungen umzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Kurses

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Ausbildung zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns, um die Details zu besprechen.

Die KI-gesteuerte Rollout-Steuerung ist ein Ansatz, bei dem maschinelles Lernen, Mustererkennung sowie adaptive Entscheidungsmodelle zur Steuerung von Feature-Flags und der Durchführung von Canary-Tests eingesetzt werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure mittleren Kenntnisniveaus sowie technische Leiter, die ihre Release-Reliabilität verbessern und Entscheidungen bezüglich der Freischaltung neuer Features mittels KI-gestützter Analyse optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Einsatz von KI-basierten Entscheidungsmodellen zur Bewertung des Risikos bei der Einführung neuer Features.
• Automatisierung der Canary-Analyse mittels Leistungs-, Verhaltens- sowie Betriebskennzahlen.
• Integration intelligenter Bewertungssysteme in Plattformen zur Verwaltung von Feature-Flags.
• Entwurf dynamisch anpassbarer Rollout-Strategien auf Basis Echtzeitdaten.

Aufbau des Kurses

• Gesprächsrunde mit konkreten Beispielen aus der Praxis.
• Praktische Übungen, die sich auf KI-optimierte Rollout-Strategien konzentrieren.
• Umsetzung von Konzepten in einer simulierten Umgebung für Feature-Flags und Canary-Tests.

Optionen zur Kursanpassung

• Für die Erstellung maßgeschneiderter Inhalte oder die Integration spezifischer Unternehmenswerkzeuge kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Ingenieure für Beobachtbarkeit und SRE-Experten, die LLMs sowie KI in ihre Monitoring-, Alarmierungs- und Analyseprozesse einbinden möchten.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz im IT-Betrieb – wird zunehmend eingesetzt, um Störungen vor ihrem Auftreten zu erkennen sowie die Analyse der Ursachen automatisch durchzuführen. Dadurch lässt sich Ausfallzeit minimieren und die Behebung von Problemen beschleunigen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die predictive Analytics implementieren, Abhilfemaßnahmen automatisieren sowie intelligente Workflows zur Ursachenanalyse mittels AIOps-Werkzeugen und maschinellen Lernmodellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen könnten.
• Automatisierte Abläufe zur Ursachenanalyse auf Basis der Korrelation verschiedener Logs und Metriken einzurichten.
• Alarm- sowie Behebungsprozesse nahtlos in bestehende Systemlandschaften zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktivumgebungen bereitzustellen und skalierbar einzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche praktische Übungen zur Vertiefung des Wissens.
• Praktische Umsetzung in einer realen Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz in der IT-Operations – ist eine Methode, bei der maschinelles Lernen und Analyseverfahren genutzt werden, um IT-Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Dies betrifft insbesondere das Monitoring, die Erkennung sowie die Reaktion auf Vorfälle.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Operations-Fachkräfte mittlerer Kenntnisstufe, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Log-Daten zu korrelieren, die Anzahl irrelevanter Alarme zu reduzieren sowie die Beobachtbarkeit der Systeme durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten aus Log-Einträgen, Metriken und Trace-Informationen miteinander in Verbindung zu bringen, um die Ursachen von Problemen zu ermitteln.
• Die sogenannte „Alarm-Fatigue“ durch intelligente Filterverfahren sowie die Reduzierung irrelevanter Benachrichtigungen zu minimieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools einzusetzen, um Vorfälle automatisch zu überwachen und darauf zu reagieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns gerne, um die Details zu besprechen.

Mit ausschließlich Open-Source-Tools lässt sich eine AIOps-Pipeline erstellen, die kosteneffiziente und flexible Lösungen für die Beobachtbarkeit, Anomalieerkennung sowie intelligente Alerting-Mechanismen in Produktivumgebungen bereitstellt.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Ingenieure, die eine vollständige AIOps-Pipeline unter Einsatz von Tools wie Prometheus, ELK, Grafana sowie individuellen ML-Modellen aufbauen und einführen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich aus Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Protokollen, Metriken und Traces zu sammeln sowie zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien sowie Vorhersage möglicher Störungen anzuwenden.
• Alarmierung und Problembehebung mithilfe offener Tools zu automatisieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Direkte Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Die durch Künstliche Intelligenz unterstützte Automatisierung der Qualitätssicherung verbessert herkömmliche Testverfahren, indem sie intelligente Testfälle erzeugt, die Regressionstests optimiert und smarte Qualitätskontrollmechanismen in CI/CD-Pipelines integriert – für eine skalierbare und zuverlässige Softwarebereitstellung.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Qualitätssicherungs-Experten sowie DevOps-Fachkräfte mittleren Erfahrungsniveaus, die KI-Werkzeuge nutzen möchten, um die Qualitätskontrolle in kontinuierlichen Integration- und Deploymentsprozessen zu automatisieren und auszuweiten.

Nach Abschluss des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Mithilfe von KI-gesteuerten Automatisierungsplattformen Testfälle zu erstellen, zu priorisieren und zu verwalten.
• Intelligente Qualitätskontrollmechanismen in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um Regressionstests zu verhindern.
• KI einzusetzen für exploratives Testen, Vorhersage von Fehlern sowie Analyse instabiler Testsituationen.
• Die Testzeit zu reduzieren und die Abdeckung in dynamischen agilen Projekten zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungen.
• Direkte Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Kurses

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Dieser praxisnahe, live durchgeführte Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an SRE- und DevOps-Engineers, die KI-Agenten für autonome IT-Betriebstätigkeiten konzipieren, entwickeln und sicher einsetzen möchten.

Die durch KI unterstützte Compliance-Überwachung ist ein Ansatz, bei dem intelligente Automatisierung eingesetzt wird, um Anforderungen an Richtlinien im gesamten Softwareverteilungsprozess zu erkennen, durchzusetzen und zu überprüfen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Leitung eines Trainers (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die KI-basierte Compliance-Mechanismen in ihre CI/CD-Prozesse integrieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Anwendung KI-gestützter Prüfungen, um Compliance-Lücken während der Softwareentwicklung zu identifizieren.
• Nutzung intelligenter Richtlinien-Engines zur Umsetzung regulatorischer, sicherheitsbezogener sowie lizenzieller Vorgaben.
• Automatische Erkennung von Abweichungen in der Konfiguration und deren Veränderungen im Systemverhalten.
• Einbindung Echtzeit-Compliance-Berichte in die Arbeitsabläufe zur Softwareauslieferung.

Ablauf des Kurses

• Vorträge unter Anleitung eines Trainers, ergänzt durch praktische Beispiele aus der Praxis.
• Übungen zur Anwendung im realen CI/CD-Umfeld, mit Fokus auf Compliance-Anforderungen.
• Erprobungsmöglichkeiten in einem kontrollierten DevSecOps-Laborumfeld.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Ihr Unternehmen spezifische Compliance-Integrationen benötigt, wenden Sie sich bitte an uns, damit wir dies absprechen können.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung des Verpackens, Testens, Containerisierens und Bereitstellens von Modellen unter Verwendung von Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipelines.

Dieses live geleitete Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die die durchgängige Auslieferung von KI-Modellen mithilfe von Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings können die Teilnehmenden:

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern einrichten.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für den Modell-Lebenszyklus implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste integrieren.
• CI/CD-Best Practices anwenden, die speziell für MLOps optimiert sind.

Format des Kurses

• Von Dozenten geleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labs und Übungen zur handlungsorientierten Implementierung.
• Realistische Simulationen von CI/CD-Workflows in einer kontrollierten Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Ihre Organisation maßgeschneiderte Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs entsprechend anzupassen.

Enterprise-AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, zur Korrelation von Warnungen sowie zur Automatisierung von Reaktionen in großflächigen IT-Umgebungen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene IT-Teams aus Unternehmen, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungs- und Betriebsabläufe integrieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Konfiguration und Integration von Splunk, Moogsoft sowie Dynatrace zu einer einheitlichen AIOps-Architektur.
• Korrelation von Metriken, Protokollen und Ereignissen in verteilten Systemen mithilfe künstlicher Intelligenz.
• Automatisierung der Fehlererkennung, Priorisierung sowie Reaktion durch standardmäßige und individuell angepasste Workflows.
• Optimierung der Systemperformance, Verkürzung der Durchschnittszeit bis zur Fehlerbehebung (MTTR) sowie Steigerung der betrieblichen Effizienz im großen Maßstab.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praxisnahe Implementierungsaufgaben in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Prometheus und Grafana zählen zu den weit verbreiteten Werkzeugen zur Beobachtbarkeit moderner Infrastrukturen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erhalten diese Tools zusätzliche predictive sowie intelligente Einblicke, die dabei helfen, Entscheidungen im Bereich der IT-Betriebsabläufe zu automatisieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte der Beobachtbarkeit auf mittlerem Kenntnisniveau, die ihre Monitoring-Infrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Verfahren unter Nutzung von Prometheus, Grafana sowie Techniken des maschinellen Lernens integrieren.

Nach Abschluss dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Konfiguration von Prometheus und Grafana zur Beobachtung verschiedenster Systeme und Dienste.
• Erfassung, Speicherung sowie visuelle Darstellung qualitativ hochwertiger Zeitreihendaten.
• Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Prognose.
• Erstellung intelligenter Alarmregeln auf Basis vorausschauender Analysen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungsaufgaben zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure sowie Plattformteams, die robuste Betriebsabläufe für LLM-gestützte Anwendungen in großem Umfang aufbauen müssen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung erfahrener Dozenten in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheits- und ML-Ingenieure, die Angriffe auf KI-Modelle sowie LLM-basierte Anwendungen erkennen, testen und abwehren müssen.