Szkolenia AI for DevOps w Radom

Sterowanie wdrożeniami oparte na sztucznej inteligencji to podejście, które wykorzystuje uczenie maszynowe, analizę wzorców i adaptacyjne modele decyzyjne w operacjach związanych z flagami funkcji i przepływami testów kanaryjskich.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów średniego poziomu zaawansowania oraz liderów technicznych, którzy chcą poprawić niezawodność wdrożeń i optymalizować decyzje dotyczące udostępniania funkcji przy użyciu analizy opartej na sztucznej inteligencji.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Stosować modele decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji do oceny ryzyka związanego z udostępnianiem nowych funkcji.
• Automatyzować analizę kanaryjską przy użyciu wskaźników wydajnościowych, behawioralnych i operacyjnych.
• Integrować inteligentne systemy oceny z platformami flag funkcji.
• Projektować strategie wdrożeniowe, które dynamicznie dostosowują się na podstawie danych w czasie rzeczywistym.

Format kursu

• Dyskusje prowadzone z wykorzystaniem rzeczywistych scenariuszy.
• Ćwiczenia praktyczne koncentrujące się na strategiach wdrożeniowych wzmocnionych przez sztuczną inteligencję.
• Praktyczna implementacja w symulowanym środowisku flag funkcji i testów kanaryjskich.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowaną treść lub zintegrować narzędzia specyficzne dla organizacji, prosimy o kontakt.

Automatyzacja samonaprawy to praktyka wykorzystania inteligentnych systemów do wykrywania awarii potoków, identyfikowania przyczyn źródłowych i uruchamiania działań naprawczych w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zintegrować wykrywanie incydentów oparte na AI i automatyczne naprawy w swoich potokach dostaw.

Po ukończeniu kursu uczestnicy zyskają umiejętności:

• Monitorowania potoków przy użyciu modeli wykrywania anomalii opartych na AI.
• Projektowania automatycznych przepływów pracy naprawczych, aby natychmiast rozwiązywać awarie.
• Implementowania inteligentnych pętli sprzężenia zwrotnego, które zapobiegają powtarzającym się problemom.
• Zwiększania ogólnej odporności i niezawodności systemów CI/CD.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez ekspertów z przykładami z rzeczywistych zastosowań.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na wyzwaniach związanych z niezawodnością potoków.
• Praktyczne opracowywanie mechanizmów automatycznego rozwiązywania problemów w warunkach laboratoryjnych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby uzyskać spersonalizowaną treść odpowiadającą przepływom pracy Twojej organizacji lub potrzebom związanym z reagowaniem na incydenty, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

GitHub Copilot to asystent programistyczny napędzany sztuczną inteligencją, który pomaga automatyzować zadania programistyczne, w tym operacje DevOps, takie jak pisanie konfiguracji YAML, GitHub Actions i skryptów wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do usprawnienia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i zwiększenia produktywności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać GitHub Copilot do wsparcia w pisaniu skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
• Korzystać z uzupełniania kodu AI w plikach YAML i GitHub Actions.
• Przyspieszać testowanie, wdrażanie i automatyzację przepływów pracy.
• Odpowiedzialnie stosować Copilota, rozumiejąc ograniczenia i najlepsze praktyki związane z AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Monitorowanie zgodności wspierane przez AI to dyscyplina, która stosuje inteligentną automatyzację do wykrywania, egzekwowania i weryfikacji wymagań polityk w całym cyklu dostarczania oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować kontrolę zgodności opartą na AI w swoich potokach CI/CD.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą przygotowani do:

• Stosowania kontroli opartych na AI w celu identyfikacji luk w zgodności podczas budowania oprogramowania.
• Wykorzystywania inteligentnych silników polityk do egzekwowania standardów regulacyjnych, bezpieczeństwa i licencjonowania.
• Automatycznego wykrywania dryfu konfiguracji i odchyleń.
• Włączania raportowania zgodności w czasie rzeczywistym do przepływów pracy dostarczania.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora wspierane praktycznymi przykładami.
• Ćwiczenia praktyczne skupione na rzeczywistych scenariuszach zgodności CI/CD.
• Eksperymentowanie w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym DevSecOps.

Opcje dostosowania kursu

• Jeśli Twoja organizacja wymaga dostosowanych integracji zgodności, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

CI/CD dla AI to ustrukturyzowane podejście do automatyzacji pakowania, testowania, konteneryzacji i wdrażania modeli przy użyciu pipeline'ów ciągłej integracji (CI) oraz ciągłego dostarczania (CD).

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zautomatyzować przepływy pracy obejmujące pełny cykl dostarczania modeli AI przy użyciu technologii Docker oraz platform CI/CD.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć zautomatyzowane pipeline'y służące do budowania i testowania kontenerów z modelami AI.
• Wdrożyć kontrolę wersji oraz zapewnienie odtwarzalności dla cyklu życia modeli.
• Zintegrować strategie automatycznego wdrażania usług AI.
• Zastosować najlepsze praktyki CI/CD dostosowane do operacji uczenia maszynowego (MLOps).

Forma realizacji

• Prezentacje i dyskusje techniczne pod kierunkiem instruktora.
• Prowadzenie laboratoriów oraz ćwiczenia praktyczne z elementem implementacyjnym.
• Symulacje realnych przepływów pracy CI/CD w kontrolowanym środowisku.

Opcje dostosowania szkolenia

• Jeśli organizacja wymaga dostosowania przepływów pracy pipeline'ów lub integracji z platformami, prosimy o kontakt w celu personalizacji tego szkolenia.

Generowanie testów wspomagane przez AI to zestaw technik i narzędzi automatyzujących tworzenie przypadków testowych oraz przewidujących luki w testowaniu przy użyciu uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zastosować techniki AI do automatycznego generowania testów i prognozowania obszarów niewystarczającego pokrycia.

Po ukończeniu tego warsztatu uczestnicy będą przygotowani do:

• Wykorzystania modeli AI do generowania skutecznych scenariuszy testów jednostkowych, integracyjnych i end-to-end.
• Analizowania baz kodu przy użyciu uczenia maszynowego w celu wykrycia potencjalnych ślepych punktów w pokryciu.
• Integracji generowania testów opartego na AI z przepływami pracy CI/CD.
• Optymalizacji strategii testowych na podstawie analityki predykcyjnej awarii.

Format kursu

• Wykłady techniczne prowadzone z wsparciem ekspertów.
• Sesje praktyczne oparte na scenariuszach i ćwiczenia praktyczne.
• Eksperymentowanie w kontrolowanym środowisku testowym.

Opcje dostosowania kursu

• Jeśli potrzebujesz dostosowania tego szkolenia do swojego łańcucha narzędzi lub przepływów pracy, skontaktuj się z nami, aby to omówić.

Optymalizacja budowania z wykorzystaniem predykcji to praktyka stosowania uczenia maszynowego do analizy zachowania procesów budowania oraz poprawy niezawodności, szybkości i wykorzystania zasobów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić procesy budowania poprzez automatyzację, predykcję i inteligentne buforowanie z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Stosować techniki uczenia maszynowego do oceny wzorców wydajności budowania.
• Wykrywać i przewidywać błędy budowania na podstawie historycznych dzienników.
• Wdrażać strategie buforowania oparte na uczeniu maszynowym, aby skrócić czas budowania.
• Integrować analizę predykcyjną z istniejącymi przepływami pracy CI/CD.

Format kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora oraz dyskusje grupowe.
• Ćwiczenia praktyczne skupiające się na analizie i modelowaniu danych budowania.
• Praktyczna implementacja w symulowanym środowisku CI/CD.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować to szkolenie do określonych narzędzi lub środowisk, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.

Potok AIOps zbudowany w całości z narzędzi open source pozwala zespołom projektować opłacalne i elastyczne rozwiązania w zakresie obserwowalności, wykrywania anomalii i inteligentnego powiadamiania w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do inżynierów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zbudować i wdrożyć kompleksowy potok AIOps przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i własnych modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować architekturę AIOps wykorzystując wyłącznie komponenty open source.
• Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
• Stosować modele ML do wykrywania anomalii i przewidywania incydentów.
• Automatyzować powiadamianie i naprawę przy użyciu otwartych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Automatyzacja QA wspierana przez AI ulepsza tradycyjne testowanie poprzez generowanie inteligentnych przypadków testowych, optymalizację pokrycia regresji oraz integrację inteligentnych bram jakościowych w potokach CI/CD, co zapewnia skalowalną i niezawodną dostawę oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów QA i DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji i skalowania zapewnienia jakości w przepływach pracy ciągłej integracji i wdrażania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Generować, priorytetyzować i utrzymywać testy przy użyciu platform automatyzacji opartych na AI.
• Integrować inteligentne bramy QA w potokach CI/CD, aby zapobiegać regresjom.
• Wykorzystywać AI do testowania eksploracyjnego, przewidywania błędów i analizy niestabilności testów.
• Optymalizować czas testowania i pokrycie w szybko rozwijających się projektach agile.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Platformy Enterprise AIOps, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, oferują potężne możliwości wykrywania anomalii, korelacji alertów oraz automatyzacji reakcji w dużych środowiskach IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych zespołów IT, które chcą zintegrować narzędzia AIOps z istniejącym stosem obserwowalności i przepływami operacyjnymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i zintegrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w jednolitą architekturę AIOps.
• Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach przy użyciu analizy opartej na sztucznej inteligencji.
• Automatyzować wykrywanie, priorytetyzację i reakcję na incydenty za pomocą wbudowanych i niestandardowych przepływów pracy.
• Optymalizować wydajność, skracać MTTR i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

LLM i autonomiczne frameworki agentowe, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i priorytetyzacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji przypominające ludzkie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do inżynierów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą projektować i wdrażać zautomatyzowane przepływy pracy DevOps oparte na dużych modelach językowych (LLM) i systemach wieloagentowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Integrować agenty oparte na LLM do przepływów CI/CD w celu inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do priorytetyzacji alertów, generowania odpowiedzi i udzielania zaleceń DevOps.
• Budować bezpieczne i łatwe w utrzymaniu przepływy pracy oparte na agentach, korzystając z otwartych frameworków.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla Operacji IT) jest coraz częściej wykorzystywane do prognozowania incydentów przed ich wystąpieniem oraz automatyzacji analizy przyczyn źródłowych (RCA) w celu minimalizacji przestojów i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą wdrożyć analitykę predykcyjną, zautomatyzować naprawę oraz projektować inteligentne przepływy pracy RCA przy użyciu narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
• Automatyzować przepływy pracy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
• Integrować procesy alertowania i naprawy z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne potoki AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

DevSecOps z AI to praktyka integracji sztucznej inteligencji z potokami DevOps w celu proaktywnego wykrywania luk w zabezpieczeniach, egzekwowania polityk bezpieczeństwa oraz automatyzacji działań naprawczych w całym cyklu dostarczania oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych specjalistów DevOps i bezpieczeństwa, którzy chcą zastosować narzędzia i praktyki oparte na AI w celu zwiększenia automatyzacji zabezpieczeń w potokach rozwojowych i wdrożeniowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wbudować narzędzia bezpieczeństwa napędzane AI w potoki CI/CD.
• Wykorzystać statyczną i dynamiczną analizę wspieraną przez AI do wcześniejszego wykrywania problemów.
• Automatyzować wykrywanie tajnych danych, skanowanie luk w kodzie oraz analizę ryzyka zależności.
• Włączyć proaktywne modelowanie zagrożeń i egzekwowanie polityk przy użyciu inteligentnych technik.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

AI-driven deployment orchestration to podejście wykorzystujące uczenie maszynowe i automatyzację do zarządzania strategiami wdrażania, wykrywania anomalii oraz automatycznego wycofywania zmian w razie potrzeby.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zoptymalizować procesy wdrażania z wykorzystaniem decyzji opartych na AI oraz zwiększyć ich odporność.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać strategie wdrażania wspierane przez AI w celu bezpieczniejszych deployów.
• Przewidywać ryzyko wdrożenia przy użyciu analiz opartych na uczeniu maszynowym.
• Integrować zautomatyzowane procesy wycofywania zmian w oparciu o wykrywanie anomalii.
• Zwiększać obserwowalność systemu, aby wspierać inteligentną orkiestrację.

Format kursu

• Demonstracje prowadzone przez instruktora z dogłębną analizą techniczną.
• Praktyczne scenariusze skupione na eksperymentowaniu z wdrożeniami.
• Ćwiczenia praktyczne symulujące rzeczywiste wyzwania orkiestracji.

Opcje dostosowania kursu

• Na życzenie można zorganizować dostosowane integracje, wsparcie dla łańcucha narzędzi lub dostosowanie do istniejących procesów.

Prometheus i Grafana to powszechnie stosowane narzędzia do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmacnia te narzędzia, dostarczając predykcyjne i inteligentne spostrzeżenia, aby zautomatyzować decyzje operacyjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od obserwowalności na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zmodernizować swoją infrastrukturę monitorowania, integrując praktyki AIOps z wykorzystaniem Prometheusa, Grafany i technik ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować Prometheusa i Grafanę do obserwowalności w systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregów czasowych.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Tworzyć inteligentne reguły alertów oparte na predykcyjnych spostrzeżeniach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

AI dla DevOps to zastosowanie sztucznej inteligencji w celu usprawnienia procesów ciągłej integracji, testowania, wdrażania i dostarczania dzięki inteligentnej automatyzacji i technikom optymalizacji.

Ten prowadzony przez instruktora, live training (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą włączyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swoich potoków CI/CD, aby poprawić szybkość, dokładność i jakość.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zintegrować narzędzia AI z przepływami pracy CI/CD w celu inteligentnej automatyzacji.
• Zastosować testowanie oparte na AI, analizę kodu i wykrywanie wpływu zmian.
• Optymalizować strategie budowania i wdrażania przy użyciu predykcyjnych insightów.
• Wdrożyć śledzenie i ciągłe doskonalenie przy użyciu pętli sprzężenia zwrotnego wzmocnionych AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla Operacji IT) to praktyka, która wykorzystuje uczenie maszynowe i analitykę do automatyzacji i usprawnienia operacji IT, szczególnie w obszarach monitorowania, wykrywania incydentów i reagowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu operacji IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć techniki AIOps w celu korelacji metryk i logów, redukcji szumu powiadomień oraz poprawy obserwowalności poprzez inteligentną automatyzację.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.
• Korelować dane z logów, metryk i śladów w celu identyfikacji przyczyn źródłowych.
• Zmniejszyć zmęczenie powiadomieniami poprzez inteligentne filtrowanie i redukcję szumu.
• Wykorzystać narzędzia open-source lub komercyjne do monitorowania i automatycznego reagowania na incydenty.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone na żywo w Radom (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów zajmujących się observowalnością i SRE, którzy chcą integrować modele LLM oraz sztuczną inteligencję w swoich przepływach pracy związanych z monitorowaniem, alarmowaniem i analizą incydentów.

AIOps to szybko rozwijająca się dziedzina, która odpowiada na potrzeby nowoczesnych, złożonych środowisk IT, szczególnie tych działających w ramach architektur chmurowych. Kurs AIOps Foundation oferuje kompleksowe wprowadzenie do koncepcji, technologii i praktyk związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w operacjach IT.

Program obejmuje tło AIOps, jego podstawowe zasady, narzędzia oraz wyzwania organizacyjne, z jakimi borykają się zespoły IT wdrażające te podejścia.

Szkolenie kończy się egzaminem. Jego zdanie daje globalnie uznawany certyfikat AIOps Foundation, ważny przez trzy lata.

Dla kogo jest ten kurs?

Kurs jest przeznaczony dla profesjonalistów i menedżerów zaangażowanych w:

Operacje IT

DevOps i inżynierię niezawodności systemów (SRE)

Architekturę chmurową

Analizę danych i Data Science

Rozwój oprogramowania

Bezpieczeństwo IT

Zarządzanie produktem i projektami

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla inżynierów SRE i DevOps, którzy chcą projektować, tworzyć i bezpiecznie wdrażać agentów AI do autonomicznych operacji IT.

Trening prowadzony przez instruktora, realizowany online lub stacjonarnie w lokalizacji Radom, skierowany jest do inżynierów ML i zespołów platformowych, którzy potrzebują zbudować solidne pipeline'y operacyjne dla aplikacji napędzanych przez LLM w skali enterprise.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie w Radom (online lub stacjonarne) skierowane jest do inżynierów ds. bezpieczeństwa i inżynierów ML, którzy muszą identyfikować, testować i bronić się przed atakami na modele ML oraz aplikacje wspierane przez LLM.