AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Eğitimi

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 CI/CD pipelinesındaki tümleştirilmiş entegrasyonu, testi, dağıtımı ve teslimatı işlemek için yapay zeka uygulamalarıdır. Bu, akıllı otomasyon ve optimizasyon teknikleri ile süreci geliştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta seviye DevOps profesyonellere yöneliktir ve CI/CD pipeline'larına AI ve makine öğrenimi entegre etmek isteyenler için tasarlanmıştır. Bu, hızı, doğruluğunu ve kalitesini iyileştirmeye yardımcı olur.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• CI/CD iş akışlarına AI araçlarını entegre etmek için akıllı otomasyonu kullanma.
• AI tabanlı test, kod analizi ve değişim etkisi algılama uygulamak.
• Tahminsel görünümler kullanarak derleme ve dağıtım stratejilerini optimize etmek.
• AI ile güçlendirilmiş geribildirim döngüleri kullanarak izlenebilirlik ve sürekli iyileşimi uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanan el ile gerçekleştirmeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Yapay Zeka için IT İşlemleri) sistem başarısızlığına neden olan olayları öngörmek ve kök neden analizini (RCA) otomatikleştirmek için giderek daha faz常用于在发生之前预测事件并自动化根本原因分析（RCA），以最大限度地减少停机时间并加速问题解决。

本讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望使用AIOps工具和机器学习模型实施预测分析、自动化修复以及设计智能RCA工作流的高级IT专业人员。

完成本课程后，参与者将能够：

• 构建并训练ML模型以检测导致系统故障的模式。
• 基于多源日志和指标关联自动化RCA工作流。
• 将警报和修复过程集成到现有平台中。
• 在生产环境中部署并扩展智能AIOps管道。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实操环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们以安排。

AIOps (Yapay Zeka ile IT Operasyonları) yani AIOps, özel olarak izleme, olay algılama ve yanıtlama alanlarında analiz ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak IT operasyonlarını otomatikleştirmeye ve geliştirmeye yönelik bir uygulamadır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), AIOps tekniklerini metrics ve logları ilişkilendirme, uyarı gürültüsünü azaltma ve zekacıl otomasyon aracılığıyla gözlemleyi artırma amacıyla kullanmak isteyen orta düzeyde IT operasyon profesyonellere yönelik olup düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• AIOps platformlarının prensiplerini ve mimarisini anlamak.
• Log, metrics ve izler aracılığıyla veri ilişkilendirmesi yapmak ve kök nedenleri belirlemek.
• Zekaçıl filtreleme ve gürültü baskılaması ile uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları otomatik olarak izlemek ve yanıtlamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanabilirliği test etme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulan bir AIOps hattı, ekibin üretim ortamlarında gözleme, anormallik tespiti ve akıllı uyarı sistemleri için maliyet etkin ve esnek çözümler tasarlamasına olanak tanır.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey mühendislerin Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modellerini kullanarak uçtan uca bir AIOps hattı oluşturup dağıtmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yalnızca açık kaynaklı bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlama.
• Günlüklerden, metriklerden ve izlemelerden veri toplama ve standartlaştırma.
• Anormallik tespiti ve olay tahminleri için ML modellerini uygulama.
• Açık araçları kullanarak uyarı ve düzeltme işlemlerini otomasyonla hale.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Yapay zeka destekli QA otomasyonu, akıllı test senaryoları oluşturma, geri dönüşüm kapsamını optimizasyonu ve CI/CD pipeline'larına akıllı kalite kapıları entegrasyonu ile geleneksel testleri geliştirmektedir.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (uzaktan veya yerel olarak) orta düzeyde QA ve DevOps profesyonellerine yönelik olup, sürekli tümleştirme ve dağıtım workflow'larında kalite kontrolünü otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için AI araçlarını kullanmak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli otomasyon platformlarını kullanarak testleri oluşturma, önceliklendirme ve sürdürülebilirlik sağlama.
• Geri dönüşüm durumlarını önlemek için CI/CD pipeline'larına akıllı QA kapıları entegrasyonu.
• Keşifçi test, hata tahmini ve test belirsizliğini analiz etmek için AI kullanma.
• Hızlı hareket eden agile projelerde test süresini ve kapsamını optimizasyonu.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

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, YAML yapılandırmalarını, GitHub Actions'ları ve dağıtım betiklerini yazma dahil olmak üzere geliştirme görevlerini otomatikleştiren bir AI destekli kodlama yardımcısıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinde ve orta düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Katılımcılar GitHub Copilot'ı kullanarak DevOps görevlerini hızlandırmayı, otomasyonu geliştirmeyi ve verimliliği arttırmayı öğrenebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'ı kabuk betikleri, yapılandırma ve CI/CD ardışık hatlarını yardımcı olarak kullanmak.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'da AI kod tamamlamasından faydalanmak.
• Test, dağıtım ve otomasyon akışlarını hızlandırmak.
• AI sınırları ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olmakla birlikte Copilot'u sorumlu bir şekilde kullanmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında ellerden gelen uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bize iletişime geçin.

AI ile DevSecOps, yapay zeka'yı yazılım teslimat döngüsü boyunca zafiyetleri proaktif olarak tespit etmek, güvenlik ilkelerini uygulamak ve yanıt eylemlerini otomatikleştirmek için DevOps havuzlarına entegre etme uygulamasıdır.

Bu eğitmenle yapılan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), gelişmiş düzeydeki DevOps ve güvenlik uzmanlarını, geliştirme ve dağıtım havuzu boyunca güvenlik otomasyonunu geliştirmek için AI tabanlı araçlar ve uygulamaları kullanmaya isteyenleri hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CI/CD havuzlarına yapay zeka destekli güvenlik araçlarını entegre etmek.
• Yapay zeka ile güçlendirilmiş statik ve dinamik analizi kullanarak daha erken sorunları tespit etmek.
• Gizli bilgileri algılama, kod zafiyetleri taraması ve bağımlılık risk analizi işlemlerini otomatikleştirmek.
• Akıllı teknikler kullanarak proaktif tehdit modellemesi ve politika uygulamasını etkinleştirme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışmalar.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalı işlemler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Enterprise AIOps platformları gibi Splunk, Moogsoft ve Dynatrace, büyük ölçekli IT ortamlarında anomali algılama, uyarı korelasyonu ve otomatik yanıt sağlama güçlü yetenekleri sunar.

Bu eğitmen önceliği olan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mevcut gözetim stöküne ve operasyon akışlarına AIOps araçlarını entegre etmek isteyen orta düzeyli enterprise IT ekibi için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Splunk, Moogsoft ve Dynatrace'i birleşik bir AIOps mimarisine yapılandırıp entegre etmek.
• Dağıtılmış sistemlerde AI ile desteklenen analiz kullanarak metrikler, günlük ve olayları korelasyon sağlamak.
• Oluşturulmuş ve özel akışlarla olası durumları algılamak, önceliklendirmek ve yanıt vermek otomasyonu.
• Performansı optimize etmek, MTTR'yi azaltmak ve işlevsel verimliliği enterprise ölçeğinde artırmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamaların elden geçirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Prometheus ve Grafana, modern altyapıda gözlemlenebilirlik için yaygın olarak kullanılan araçlardır, ancak makine öğrenimi bu araçları tahminsel ve zeki insightlarla güçlendirerek operasyon kararlarını otomasyona katar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), AIOps uygulamalarını Prometheus, Grafana ve ML teknikleri kullanarak modernize etmek isteyen orta düzeyli gözlemlenebilirlik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sistemler ve hizmetler boyunca Prometheus ve Grafana'yi gözlemlenebilirlik için yapılandırabilir.
• Yüksek kaliteli zaman serisi verilerini toplayabilir, saklayabilir ve görselleştirebilir.
• Anomali algılama ve öngörümler için makine öğrenimi modellerini uygulayabilir.
• Tahminsel insightlere dayalı zeki uyarı kuralları oluşturabilir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirmeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

LLM'lar ve AutoGen, CrewAI gibi otonom aracı çerçeveleri, değişiklik izlemeyi, test oluşturmaya ve uyarı önceliği belirleme gibi görevleri insan benzeri işbirliği ve karar alma simülasyonu yoluyla DevOps ekibinin otomasyonunu yeniden tanımlamaktadır.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), büyük dil modelleri (LLM'lar) ve çoklu-aracı sistemleri kullanarak DevOps otomasyon iş akışları tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmek isteyen üst düzey mühendisler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• CI/CD iş akışlarına LLM dayalı aracıları entegre edebilir.
• Otomatik test oluşturma, commit analizi ve değişiklik özeti oluşturma gibi görevleri aracılar kullanarak otomatize edebilir.
• Uyarı önceliği belirleme, yanıt oluşturma ve DevOps önerileri sunma için birden fazla aracın koordinasyonunu sağlayabilir.
• Açık kaynak çerçeveleri kullanarak güvenli ve bakımı kolay aracı destekli iş akışları oluşturabilir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

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.