AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction - Plan Szkolenia
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.
Plan Szkolenia
Foundations of AI-Driven Test Engineering
- Modern testing challenges and the role of AI
- Generative testing principles and terminology
- Machine learning models used in automated test creation
Transforming Requirements and Code into AI-Generated Tests
- Extracting intent from requirements and user stories
- Using language models to generate structured test cases
- Ensuring determinism and reproducibility in AI-generated tests
Automated Unit Test Generation
- Producing unit tests from source code context
- Generating input permutations and edge cases
- Integrating generated tests with common unit testing frameworks
AI-Assisted Integration and End-to-End Test Creation
- Mapping system behavior to test flows
- Creating integration paths using AI-driven analysis
- Balancing human oversight with automated generation
Coverage Prediction and Risk Modeling
- Using ML models to identify under-tested code regions
- Predicting high-risk areas based on historical failures
- Prioritizing tests using coverage and risk predictions
Applying AI-Based Test Intelligence in CI/CD
- Embedding AI analysis steps into pipelines
- Triggering dynamic test selection based on risk scores
- Maintaining a feedback loop for continuously improved predictions
Validation, Governance, and Quality Assurance
- Evaluating the reliability of AI-generated tests
- Managing bias and avoiding false positives
- Establishing guardrails for production use
Scaling AI-Powered Test Generation Across Teams
- Adoption strategies for QA and DevOps organizations
- Standardizing workflows and documentation
- Driving continuous improvement with metrics and insights
Summary and Next Steps
Wymagania
- An understanding of software testing methodologies
- Experience with automated testing frameworks
- Familiarity with programming concepts and CI/CD pipelines
Audience
- QA engineers
- SDETs
- DevOps teams with testing responsibilities
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction - Plan Szkolenia - Rezerwacja
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction - Plan Szkolenia - Zapytanie
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback
14 godzinAI-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.
Wprowadzanie Inteligencji do Środowisk CI/CD
14 godzinAI for DevOps jest zastosowaniem sztucznej inteligencji w celu poprawy ciągłej integracji, testowania, wdrażania i dostarczania za pomocą technik inteligentnej automatyzacji i optymalizacji.
To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów na poziomie średnim DevOps, którzy chcą wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swoich przepływów CI/CD w celu poprawy szybkości, dokładności i jakości.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Integrować narzędzia AI z przepływami CI/CD w celu inteligentnej automatyzacji.
- Stosować testowanie, analizę kodu i wykrywanie zmian oparte na AI.
- Optymalizować strategie budowania i wdrażania za pomocą przewidywalnych wglądów.
- Wdrażać śledzenie i ciągłe ulepszanie za pomocą zoptymalizowanych pętli zwrotnych z wykorzystaniem AI.
Format Kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje Dostosowania Kursu
- Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.
AIOps Foundation – Szkolenie akredytowane
14 godzinAIOps to prężnie rozwijająca się dziedzina, która odpowiada na potrzeby nowoczesnych, złożonych środowisk IT – szczególnie tych działających w architekturze chmurowej. Kurs AIOps Foundation to kompleksowe wprowadzenie do koncepcji, technologii i praktyk związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w operacjach IT.
Program omawia tło powstania AIOps, kluczowe założenia, narzędzia oraz wyzwania organizacyjne, przed którymi stoją zespoły IT wdrażające te podejścia.
Szkolenie kończy się egzaminem, którego zdanie uprawnia do uzyskania certyfikatu AIOps Foundation – uznawanego na całym świecie, ważnego przez 3 lata.
Dla kogo?
Szkolenie adresowane jest do specjalistów i menedżerów związanych z:
operacjami IT,
DevOps i SRE,
architekturą chmurową,
analizą danych i Data Science,
rozwojem oprogramowania,
bezpieczeństwem IT,
zarządzaniem produktami i projektami.
AIOps w Działaniu: Prognozowanie Incydentów i Automatyzacja Rozpoznania Przyczyn Pierwotnych
14 godzinAIOps (Sztuczna inteligencja dla operacji IT) jest coraz częściej wykorzystywana do przewidywania incydentów zanim się wydarzą i automatyzacji analizy przyczyn pierwotnych (RCA) w celu minimalizacji czasu przerwy i przyspieszenia rozwiązywania problemów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów IT, którzy chcą wdrożyć analitykę przewidywującą, automatyzować naprawę i projektować inteligentne przepływy analizy RCA z użyciem narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Budować i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
- Automatyzować przepływy analizy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
- Integrować procesy alertowania i naprawy z istniejącymi platformami.
- Wdrażać i skalować inteligentne rurociągi AIOps w środowiskach produkcyjnych.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
AIOps Podstawy: Monitoring, Korelacja i Inteligentne Powiadamianie
14 godzinAIOps (Sztuczna inteligencja dla operacji IT) to praktyka, która stosuje uczenie maszynowe i analitykę do automatyzacji i poprawy operacji IT, szczególnie w dziedzinach monitorowania, wykrywania i reagowania na incydenty.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców IT na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć techniki AIOps w celu korygowania metryk i logów, redukcji hałasu alertów oraz poprawy obserwowalności dzięki inteligencji automatycznej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.
- Korelować dane między logami, metrykami i śladami w celu identyfikacji przyczyn pierwotnych.
- Redukować zmęczenie alertami dzięki inteligentnej filtracji i tłumieniu hałasu.
- Używać narzędzi open-source lub komercyjnych do monitorowania i automatycznej reakcji na incydenty.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczna implementacja w środowisku laboraorium online.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, proszę skontaktować się z nami w celu uregulowania.
Budowanie AIOps Pipelines z Narzędziami Open Source
14 godzinRurociadowa AIOps zbudowana wyłącznie z narzędzi open-source pozwala zespołom na projektowanie ekonomicznych i elastycznych rozwiązań dla obserwacji, wykrywania anomalii oraz inteligentnego alertowania w środowiskach produkcyjnych.
Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą zbudować i wdrożyć całościowy rurociąd AIOps przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i niestandardowe modele ML.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zaprojektować architekturę AIOps używając tylko komponentów open-source.
- Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
- Zastosować modele ML do wykrywania anomalii i przewidywania incydentów.
- Automatyzować alertowanie i naprawę za pomocą narzędzi open-source.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.
AI-Powered QA Automation in CI/CD
14 godzinAutomatyzacja QA wspierana przez AI poprawia tradycyjne testowanie poprzez generowanie inteligentnych przypadków testowych, optymalizowanie pokrycia regresji oraz wbudowywanie inteligentnych bram kontroli jakości w pipeline CI/CD dla skalowalnej i niezawodnej dostawy oprogramowania.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla QA i DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji i skalowania zapewniania jakości w ciągłych procesach integracji i wdrażania.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Generować, priorytetyzować i utrzymywać testy przy użyciu platform automatyzacji opartych na AI.
- Integrować inteligentne bramy QA w pipeline CI/CD, aby zapobiegać regresjom.
- Wykorzystywać AI do testowania eksploracyjnego, predykcji błędów i analizy zmienności testów.
- Optymalizować czas i pokrycie testów w szybko rozwijających się agilnych projektach.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD
14 godzinAI-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 dla automatyzacji DevOps i podnoszenia produktywności
14 godzinGitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyce zadań programistycznych, w tym operacjach DevOps takich jak pisaniu konfiguracji YAML, akcji GitHub i skryptów wdrożeniowych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do upraszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i podnoszenia produktywności.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wykorzystywać GitHub Copilot do asystowania w pisaniu skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
- Korzystać z uzupełniania kodu AI w plikach YAML i akcjach GitHub.
- Przyspieszać testowanie, wdrażanie i automatyzację przepływów pracy.
- Odpowiedzialnie stosować Copilot zrozumiały granice AI i najlepsze praktyki.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowanie tego szkolenia, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.
DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline
14 godzinDevSecOps z AI jest praktyką integracji sztucznej inteligencji w DevOps pipelines w celu wykrywania zagrożeń, egzekwowania polityk bezpieczeństwa i automatyzacji reakcji w trakcie całego cyklu dostarczania oprogramowania.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu DevOps i bezpieczeństwa na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia i praktyki oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy automatyzacji bezpieczeństwa w procesach rozwoju i wdrażania.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wbudować narzędzia bezpieczeństwa zasilane sztuczną inteligencją w pipelines CI/CD.
- Używać statycznej i dynamicznej analizy wspieranej sztuczną inteligencją do wykrywania problemów na wczesnym etapie.
- Automatyzować wykrywanie tajnych informacji, skanowanie wulnerabilności kodu i analizę ryzyka związanego z zależnościami.
- Włączanie proaktywnego modelowania zagrożeń i egzekwowania polityk przy użyciu inteligentnych technik.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
Enterprise AIOps z Splunk, Moogsoft, i Dynatrace
14 godzinPlatformy AIOps, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, zapewniają potężne możliwości wykrywania anomalii, korelacji alertów i automatyzacji odpowiedzi w dużych skalowych środowiskach IT.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów IT na poziomie średnim, które chcą zintegrować narzędzia AIOps z ich obecnym stosem obserwacyjności i operacyjnymi przepływami pracy.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować i zintegrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w jednolitą architekturę AIOps.
- Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach za pomocą analizy napędzanej sztuczną inteligencją.
- Automatyzować wykrywanie, priorytetyzację i odpowiedź na incydenty z wbudowanymi i niestandardowymi przepływami pracy.
- Optymalizować wydajność, zmniejszać MTTR i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wielość ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.
Wdrożenie AIOps z Prometheus, Grafana i ML
14 godzinNarzędzia Prometheus i Grafana są szeroko stosowanymi narzędziami do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmocnia te narzędzia inteligentnymi i przewidywalnymi wglądami do automatyzacji decyzji operacyjnych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się obserwowalnością na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą modernizować swoją infrastrukturę monitorowania poprzez integrację praktyk AIOps z użyciem narzędzi Prometheus, Grafana i technik uczenia maszynowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować Prometheus i Grafana do obserwowalności w różnych systemach i usługach.
- Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregowe.
- Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
- Budować inteligentne reguły alertów opierające się na przewidywalnych wglądach.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.
LLMs and Agents in DevOps Workflows
14 godzinLLMs i autonomiczne ramy agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i klasyfikacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji w sposób przypominający człowieka.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać automatyzowane przepływy pracy DevOps zasilane dużymi modelami językowymi (LLMs) i wieloagentowymi systemami.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Integrować agentów opartych na LLMs w przepływy pracy CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
- Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
- Koordynować wiele agentów do klasyfikacji alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń dla DevOps.
- Budować bezpieczne i utrzymywalne przepływy pracy zasilane agentami za pomocą otwartych ram open-source.
Format kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
Predictive Build Optimization with Machine Learning
14 godzinPredictive 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 Pipelines: AI for Automated Incident Detection & Recovery
14 godzinSelf-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.