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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à IA em DevOps

  • O que é IA para DevOps?
  • Casos de uso e benefícios da IA em pipelines CI/CD
  • Visão geral de ferramentas e plataformas que suportam automação dirigida por IA

Desenvolvimento e Revisão de Código Assistidos por IA

  • Utilização de GitHub Copilot e ferramentas semelhantes para conclusão de código
  • Verificações de qualidade de código e sugestões baseadas em IA
  • Geração automática de testes e deteção de vulnerabilidades

Design Inteligente de Pipelines CI/CD

  • Configuração de Jenkins ou GitHub Actions com etapas aprimoradas por IA
  • Disparo preditivo de builds e deteção inteligente de rollback
  • Ajustes dinâmicos do pipeline com base no desempenho histórico

Automação de Testes Impulsionada por IA

  • Geração e priorização de testes dirigidos por IA (ex.: Testim, mabl)
  • Análise de testes de regressão utilizando aprendizado de máquina
  • Redução de inconsistências e tempo de execução de testes com insights orientados por dados

Análise Estática e Dinâmica com IA

  • Integração de SonarQube e ferramentas semelhantes em pipelines
  • Deteção automatizada de cheiros de código e sugestões de refactoring
  • Análise de impacto e perfilamento de risco de código

Monitorização, Feedback e Melhoria Contínua

  • Ferramentas de observabilidade impulsionadas por IA e deteção de anomalias
  • Utilização de modelos de ML para aprender com os resultados de deployments
  • Criação de loops de feedback automatizados ao longo do SDLC

Estudos de Caso e Integração Prática

  • Exemplos de CI/CD aprimorado por IA em ambientes empresariais
  • Integração com plataformas cloud-native e microsserviços
  • Desafios, recomendações e boas práticas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência em DevOps e fluxos de trabalho CI/CD
  • Compreensão básica de ferramentas de controlo de versão e automação
  • Familiaridade com conceitos de testes de software e deployment

Público-Alvo

  • Engenheiros de DevOps e equipas de plataforma
  • Líderes de automação de QA e engenheiros de testes
  • Arquitetos de software e gestores de release

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