AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Treningskurs

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 er anvendelsen av kunstig intelligens for å forbedre kontinuerlig integrasjon, testing, distribusjon og levering ved hjelp av intelligente automatiserings- og optimaliseringsteknikker.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå DevOps fagfolk som ønsker å integrere AI og maskinlæring i sine CI/CD-pipeliner for å øke hastighet, nøyaktighet og kvalitet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Integrere AI-verktøy i CI/CD-flere arbeidsflyter for intelligent automatisering.
• Bruke AI-basert testing, kodeanalyse og oppdagelse av endringsinnvirkning.
• Optimalisere bygg- og distribusjonsstrategier ved hjelp av forutseende innsikt.
• Implementere sporbarhet og kontinuerlig forbedring ved hjelp av AI-forsterkede tilbakemeldingsløyper.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praktisk trening.
• Hånds på implementering i et live-lab-miljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

AIOps er et raskt utviklende felt som dekker behovene i moderne, komplekse IT-miljøer—spesielt de som opererer innenfor cloud-arkitekturer. Kurset AIOps Foundation gir en omfattende introduksjon til konsepter, teknologier og praksiser knyttet til bruk av kunstig intelligens i IT-operasjoner.

Programmet dekker bakgrunnen for AIOps, kjerneprinsipper, verktøy og organisatoriske utfordringer som IT-team møter når de tilpasser disse tilnærmingene.

Treningen avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps Foundation sertifiseringen, gyldig i tre år.

Hvem er det for?

Dette kurset er designet for fagfolk og ledere innenfor:

IT-operasjoner

DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)

Cloud-arkitektur

Dataanalyse og Data Science

Programvareutvikling

IT-sikkerhet

Produkt- og prosjektledelse

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) brukes i økende grad for å forutsi hendelser før de skjer og automatisere rotårsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsningstider.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot IT-profesjonelle på avansert nivå som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere feilretting og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korrelasjon av logg- og metrikkdata fra flere kilder.
• Integrere varsling og feilretting i eksisterende plattformer.
• Deployere og skale intelligente AIOps-pipelines i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk arbeid.
• Hånds-on implementasjon i et levende laboratoriumsmiljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) er en praksis som bruker maskinlæring og analyser til å automatisere og forbedre IT-operasjoner, spesielt innen overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Dette instruktørledede, levende treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå IT-operasjoner fagfolk som ønsker å implementere AIOps teknikker for å korrelere metrikker og loggene, redusere varselstøy og forbedre observabilitet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene og arkitekturen til AIOps plattformer.
• Korrelere data over loggene, metrikker og spor for å identifisere årsaker.
• Redusere varselutmattelse gjennom intelligent filtrering og støyundertrykkelse.
• Bruke åpne eller kommersielle verktøy til å overvåke og svare på hendelser automatisk.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hender på implementering i et live-lab miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

En AIOps pipeline bygget helt med åpne kildeverktøy, lar team designere kostnadseffektive og fleksible løsninger for observabilitet, anomaliopptak og intelligent varsling i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å bygge og distribuere en end-to-end AIOps pipeline ved hjelp av verktøy som Prometheus, ELK, Grafana, og tilpassede ML-modeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Design en AIOps arkitektur ved å bruke kun åpne kildekomponenter.
• Samle inn og normalisere data fra logger, målinger og spor.
• Bruke ML-modeller for å oppdage anomali og forutsi hendelser.
• Automatisere varsling og retning med åpne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndverksmessig implementering i en live-lab miljø.

Kurs Tilhørighet

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

AI-drevet QA-automatisering forbedrer tradisjonell testing ved å generere intelligente testtilfeller, optimalisere regressjonsdekning og integrere intelligente kvalitetsporter i CI/CD-rørledninger for skalbar og pålitelig programvarelevering.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot QA- og DevOps-profesjonelle på mellomnivå som ønsker å bruke AI-verktøy for å automatisere og skale kvalitetssikring i kontinuerlig integrasjons- og distribusjonsarbeidsflyter.

Ved slutten av denne trainingen vil deltakerne være i stand til å:

• Generere, prioritere og vedlikeholde tester ved hjelp av AI-drevne automatiseringsplattformer.
• Integrere intelligente QA-porter i CI/CD-rørledninger for å forhindre regresjoner.
• Bruke AI for utforskende testing, feilprediksjon og analyse av test-ustabilitet.
• Optimalisere testtid og dekning i raskt bevegelige agile prosjekter.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset training for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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 er en AI-drevet kodeassistent som hjelper med å automatisere utviklingsoppgaver, inkludert DevOps-operasjoner som skriving av YAML-konfigurasjoner, GitHub Actions og deploy-scripter.

Dette instruktørføringa, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot begynner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bruke GitHub Copilot for å forenkle DevOps-oppgaver, forbedre automatisering og øke produktiviteten.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke GitHub Copilot til å assistere med skallskript, konfigurasjon og CI/CD-pipelines.
• Nyttgjøre AI-kodesyntese i YAML-filer og GitHub Actions.
• Akselerere testing, deploy og automatiseringsworkflows.
• Bruke Copilot ansvarlig med forståelse av AI-grenser og beste praksis.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og treninger.
• Hånd-on implementering i en live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

DevSecOps med AI er praksisen med å integrere kunstig intelligens i DevOps pipeline for å proaktivt oppdage sårbarheter, gjennomføre sikkerhetspolitikk og automatisere responshandlinger gjennom hele leveringslivssyklusen for programvare.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå DevOps og sikkerhetsfagfolk som ønsker å anvende AI-baserte verktøy og praksiser for å forbedre sikkerhetsautomatisering gjennom utvikling og distribusjonspipeline.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Innebygge AI-drevne sikkerhetsverktøy i CI/CD-pipelines.
• Bruke statisk og dynamisk analyse drevet av AI for å oppdage problemer tidligere.
• Automatisere oppdagelse av hemmeligheter, sårbarhetsanalyse av kode og risikoanalyse av avhengigheter.
• Aktivere proaktiv truslemodellering og politikkgjennomføring ved hjelp av intelligente teknikker.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-lab miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Bedriftsplattformer AIOps som Splunk, Moogsoft og Dynatrace gir kraftige muligheter for å oppdage anomalier, korrelere varsler og automatisere svar i store IT-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-team i bedrifter som ønsker å integrere AIOps-verktøy i sin eksisterende observabilitetsstack og operasjonelle arbeidsflyter.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Konfigurere og integrere Splunk, Moogsoft og Dynatrace i en samlet AIOps-arkitektur.
• Korrelere målinger, logger og hendelser i fordelte systemer ved hjelp av AI-drevet analyse.
• Automatisere oppdagelse, prioritering og respons på hendelser med innebygde og tilpassede arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse, redusere MTTR og forbedre operasjonell effektivitet på bedriftsnivå.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-på-implementering i et live-lab-miljø.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Prometheus og Grafana er bredt aksepterte verktøy for observabilitet i moderne infrastrukturer, mens maskinlæring forbedrer disse verktøyene med prediktive og intelligente innsikter for å automatisere operasjonelle beslutninger.

Dette instruktørledede, live-traininget (online eller på stedet) er rettet mot observabilitetspersonell på mellomnivå som ønsker å modernisere sin overvåkningsinfrastruktur ved å integrere AIOps-praksis ved hjelp av Prometheus, Grafana og ML-teknikker.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne kunne:

• Konfigurere Prometheus og Grafana for observabilitet over systemer og tjenester.
• Samle inn, lagre og visualisere høykvalitets tidsserie data.
• Bruke maskinlæringsmodeller for anomali deteksjon og forutseelser.
• Opprette intelligente varselregler basert på prediktive innsikter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

LLM-er og autonome agentrammeverk som AutoGen og CrewAI omdefinerer hvordan DevOps-team automatiserer oppgaver som endringssporing, testgenerering og varselstriage ved å simulere menneskelig samarbeid og beslutningsprosesser.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å designe og implementere DevOps-automatiseringsflyter drevet av store språkmodeller (LLM) og multi-agent-systemer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Integrere LLM-baserte agenter i CI/CD-flyter for smart automatisering.
• Automatisere testgenerering, commit-analyse og endringssammendrag ved bruk av agenter.
• Koordinere flere agenter for triaging av varsler, generering av svar og levering av DevOps-anbefalinger.
• Bygge sikre og vedlikeholdbare agentbaserte flyter ved bruk av åpne rammeverk.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsmuligheter for Kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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.