Szkolenie: Kubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT
Szkolenie Kubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT to praktyczny kurs pokazujący zastosowanie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych (LLM) do automatyzacji operacji, analizy logów i metryk, wykrywania anomalii, generowania konfiguracji, budowy AI-agentów i integracji RAG w środowiskach Kubernetes
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/K8S
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trwają zapisy na szkolenieTrener:
Cena:
2450 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
2450 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
2450 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneKubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i wdrażania automatyzacji operacji Kubernetes z wykorzystaniem AI i LLM, umożliwiając skrócenie czasu reakcji na incydenty i powtarzalnych zadań
Szkolenie uczy tworzenia efektywnych promptów i scenariuszy AI wspierających decyzje administratora oraz automatyzację generowania konfiguracji (YAML, Helm)
Szkolenie pokazuje metody analizy logów i metryk z klastrów przy użyciu ML, w tym wykrywania anomalii i predykcji awarii
Szkolenie rozwija umiejętność integracji modeli AI z Kubernetes API i narzędziami (kubectl, client libraries) w sposób bezpieczny i skalowalny
Szkolenie uczy implementacji podejścia RAG do dostarczania kontekstu z dokumentacji i logów dla modeli wspierających operacje klastra
Szkolenie przygotowuje do tworzenia AI-agentów automatyzujących reakcje na alerty i procedury odzyskiwania w środowiskach produkcyjnych
Szkolenie omawia najlepsze praktyki wdrażania oraz zarządzania rozwiązaniami AI w Kubernetes, w tym monitoring, skalowanie i bezpieczeństwo
Dla kogo?
Administratorzy systemów i platform Kubernetes z min. podstawową znajomością K8s i Docker, odpowiedzialni za utrzymanie klastrów
Inżynierowie DevOps i platformowi wdrażający automatyzacje, CI/CD i zarządzający infrastrukturą kontenerową
Specjaliści ds. monitoringu, observability i SRE odpowiadający za analizę logów, metryk i dostępność usług
Inżynierowie odpowiedzialni za integrację AI/LLM w środowiskach produkcyjnych oraz budowę AIOps i AI-agentów
Kierownicy zespołów IT/ops planujący wdrożenia AI w procesach utrzymania i optymalizacji zasobów
Wymagania
Podstawowa znajomość środowisk IT i konteneryzacji (Docker)
Znajomość podstaw programowania i korzystania z API
Ogólne zrozumienie działania systemów monitoringu i logów
Podstawowa znajomość Kubernetes (opcjonalnie, ale pomocna)
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
Autorem szkolenia jest Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Szkolenie poprowadzi jego autor Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
