Szkolenie: AIOps w praktyce — AI jako narzędzie DevOps
Intensywny warsztat praktyczny pokazujący, jak inżynierowie DevOps mogą świadomie i efektywnie włączyć narzędzia AI do codziennego workflow. Szkolenie obejmuje zastosowanie AI w diagnostyce infrastruktury, automatyzacji pipeline'ów CI/CD, generowaniu konfiguracji IaC, observability, anomaly detection oraz reagowaniu na incydenty. Uczestnicy pracują na izolowanym środowisku wirtualnym w chmurze i używają narzędzi komercyjnych oraz open-source — bez akademickich przykładów.
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)
Kod kursu:AI/DEVOPS
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Termin gwarantowany
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
Oferta specjalna
online_paymentsTrener:
Cena:
3550 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowychonline_paymentsTrener:
Cena:
3550 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowychonline_paymentsTrener:
Cena:
3550 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowychonline_paymentsTrener:
Cena:
3550 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneAIOps w praktyce — AI jako narzędzie DevOps
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do świadomego i efektywnego wykorzystania narzędzi AI w DevOps (AIOps), od wyboru modelu (koszt, latencja, prywatność danych) po integrację z CI/CD, IaC i observability
Szkolenie uczy prompt engineering w kontekstach DevOps oraz stosowania AI do diagnostyki infrastruktury, analizy logów, generowania pipeline CI/CD i konfiguracji Infrastructure as Code
Szkolenie pokazuje, jak AI wspiera observability, anomaly detection i incident response, w tym wykorzystanie RAG do pracy z dokumentacją techniczną i runbookami
Szkolenie rozwija świadomość granic automatyzacji AI, obejmując AI governance, bezpieczeństwo AI w środowiskach produkcyjnych oraz dobre praktyki DevOps automation
Dla kogo?
Inżynierowie DevOps z doświadczeniem 2-5 lat, pracujący z infrastrukturą, CI/CD i systemami chmurowymi
Administratorzy systemów chcący rozszerzyć warsztat o praktyczne zastosowania AI
Specjaliści Platform Engineering i SRE zainteresowani automatyzacją i AIOps
Efekty kształcenia
Uczestnik dobiera narzędzia AI w DevOps do konkretnego zadania, uwzględniając jakość modeli, koszt, latencję oraz wymagania prywatności danych w środowiskach produkcyjnych
Uczestnik pisze skuteczne prompty (prompt engineering DevOps) i konfiguruje środowisko pracy z AI (np. Copilot, CLI, IDE) gotowe do użycia w codziennym workflow
Uczestnik diagnozuje problemy infrastruktury z pomocą AI (AIOps), analizuje logi i metryki oraz interpretuje wyniki narzędzi takich jak k8sgpt czy Robusta
Uczestnik generuje i optymalizuje pipeline CI/CD oraz konfiguracje Infrastructure as Code (Terraform, Kubernetes, Helm) przy wsparciu modeli AI
Uczestnik integruje AI z systemami observability (Grafana, Elastic), analizuje anomaly detection i redukuje alert fatigue w środowiskach DevOps
Uczestnik buduje proste AI agenty do auto-remediation z wykorzystaniem MCP oraz podejścia RAG opartego na dokumentacji technicznej i runbookach
Uczestnik świadomie ocenia ryzyko automatyzacji AI, stosuje zasady AI governance i bezpieczeństwa oraz podejmuje decyzje, kiedy zaufać modelowi, a kiedy wymagana jest interwencja człowieka
Wymagania
Podstawy pracy w terminalu Linux
Przynajmniej jeden system CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI lub podobny)
Podstawy konteneryzacji (Docker)
Ogólne pojęcia z obszaru infrastruktury i chmury
Uczestnik nie musi znać Kubernetes, machine learningu, Pythona ani żadnego konkretnego narzędzia AI — szkolenie wprowadza je od podstaw
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
