Cursos de AI for DevOps em Portugal

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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Plataformas de AIOps empresariais como Splunk, Moogsoft e Dynatrace fornecem capacidades poderosas para detectar anomalias, correlacionar alertas e automatizar respostas em ambientes IT de grande escala.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), ministrado por instrutor, é direcionado a equipes empresariais de nível intermediário que desejam integrar ferramentas AIOps à sua pilha de observabilidade e fluxos operacionais existentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft e Dynatrace em uma arquitetura AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, logs e eventos em sistemas distribuídos usando análise impulsionada por IA.
• Automatizar a detecção de incidentes, priorização e resposta com fluxos de trabalho incorporados e personalizados.
• Otimizar o desempenho, reduzir MTTR (tempo médio para reparação) e melhorar a eficiência operacional em escala empresarial.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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(AIOps Operações de TI com Inteligência Artificial) está sendo cada vez mais utilizada para prever incidentes antes que eles ocorram e automatizar a análise da causa raiz (RCA) para minimizar tempo de inatividade e acelerar a resolução.

Esta formação presencial (online ou no local), orientada por instrutor, destina-se a profissionais avançados de TI que desejam implementar análises preditivas, automatizar a remediação e projetar fluxos de trabalho inteligentes de RCA usando ferramentas AIOps e modelos de aprendizado de máquina.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar modelos ML para detectar padrões que levam a falhas do sistema.
• Automatizar fluxos de trabalho RCA baseados na correlação de logs e métricas de múltiplas fontes.
• Integrar processos de alerta e remediação em plataformas existentes.
• Implantar e escalar pipelines inteligentes AIOps em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Prometheus e Grafana são ferramentas amplamente adotadas para observabilidade em infraestruturas modernas, enquanto a aprendizagem de máquina (ML) enriquece essas ferramentas com insights preditivos e inteligentes para automatizar decisões operacionais.

Esta formação ao vivo sob orientação do instrutor (online ou presencial) é direcionada a profissionais intermediários de observabilidade que desejam modernizar sua infraestrutura de monitoramento integrando práticas AIOps usando Prometheus, Grafana e técnicas de ML.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar Prometheus e Grafana para observabilidade em sistemas e serviços.
• Coletar, armazenar e visualizar dados de séries temporais de alta qualidade.
• Aplique modelos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias e previsão.
• Crie regras inteligentes de alerta com base em insights preditivos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) é uma prática que aplica aprendizado de máquina e análise para automatizar e melhorar as operações de TI, especialmente nas áreas de monitoramento, detecção de incidentes e resposta.

Esta formação ao vivo orientada por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais intermediários de operações de TI que desejam implementar técnicas AIOps para correlacionar métricas e logs, reduzir o ruído de alertas e melhorar a observabilidade através da automação inteligente.

Até o final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e arquitetura das plataformas AIOps.
• Correlacionar dados entre logs, métricas e rastreamentos para identificar causas raiz.
• Reduzir a fadiga de alertas por meio de filtragem inteligente e supressão de ruído.
• Usar ferramentas open-source ou comerciais para monitorar e responder automaticamente a incidentes.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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