Részvételi forma

Képzés hossza

2 nap (2×8 tanóra)
naponta 9:00 - 17:00

Időpontok

Képzés ára

229 000 Ft
+ ÁFA/fő -től
Szeretne a témában testre szabott megoldást, csoportos képzést?
Egyedi képzési szolgáltatásainkról részletesen itt olvashat.

Ismertető

A képzés célja, hogy bemutassa az AIOps alapfogalmait, megoldásait valamint gyakorlati felhasználási területeit. A résztvevők a tréning során megismerhetik az adatelemzést, a gépi tanulás modelljeit, valamint a digitális átalakulás szorosan kapcsolódó területeit, mint az MLOps, DevOps és a Site Reliability. Ismertetésre kerülnek az AIOps szervezeten belüli bevezetésének előnyei és kihívásai, valamint a mesterséges intelligencia sikeres integrációjának lépései is.

A TANFOLYAM CÉLJA

  • Az AIOps eredetének, kialakulásának és jelenlegi fejlettségi szintjének bemutatása
  • Az AIOps alapkoncepcióinak és alapelveinek áttekintése
  • Az AIOps és az MLOps összefüggéseinek értelmezése
  • A szervezeten belül szükséges készségek és gondolkodásmód megértése az AIOps bevezetéséhez
  • Az AIOps általános kihívásainak és lehetőségeinek bemutatása és megértése

A képzés egyben segít felkészülni a témában a PeopleCert AIOPs Foundation c. vizsgájára is, ami a képzést követően tehető le a PeopleCert online rendszerében. A képzés díja a vizsga díját nem tartalmazza.

Kinek ajánljuk?

A képzést elsősorban vezetők részére (IT vezető, projektvezető, fejlesztési vezető, technológiai vezető) ajánljuk, akik szeretnék megismerni a mesterséges intelligencia megoldások alkalmazási és bevezetési lehetőségeit, és annak IT szolgáltatás menedzsment oldali folyamatát a vállalatuknál, szervezetüknél. A képzés ideális továbbá mindazok részére, akik a jövőben AI alapú üzleti megoldások fejlesztésében, tervezésében, informatikai támogatásában fognak részt venni, és ehhez szeretnék a technológiai és üzleti alapokat megszerezni. A képzés azok részére is hasznos, akik le szeretnék tennik később a PeopleCert AIOps Foundation nemzetközi vizsgáját. A vizsga opcionális.

Tematika

1. modul: AIOps Foundation

  • Történelmi áttekintés, előzmények
  • Az AIOps bemutatása, jelentése és értelmezése
  • Főbb technológiák és alapkoncepciók bemutatása
  • Az AIOps rendszerének állomásai
  • Kapcsolódó gyakorlatok

2. modul: AIOPs a szervezetben

  • Az AIOps elősegítése és a befolyásoló tényezők
  • Az AIOps és a DevOps kapcsolata
  • Az AIOps és a Site Reliability kapcsolata
  • Az AIOps és a Biztonság területe
  • Adat, telemetria és a komplex rendszerek
  • Új paradigma a rendszerállapot értelmezéséhez

3. modul: Főbb technológiák: Adat

  • Mi a „Big Data”?
  • A Big Data 5 „V”-je
  • A Big Data jellemzői
  • Az AIOps adatforrásai és rípusai
  • Az adatok különbözősége

4. modul: Főbb technológiák: Gépi tanulás (ML)

  • A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás
  • Felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulás
  • A gépi tanulás és elemzés
  • A gépi tanulás és a tanulási modellek
  • AIOps és az AI jövője

5. modul: AIOps és az Üzemeltetési mérőszámok

  • A mérőszámok és az üzemeltetés
  • A legjontosabb mérőszámok a rendszer teljes felügyeletére
  • Megállapodások, célok és indikátorok
  • Incidensekhez kapcsolódó mérőszámok
  • Incidensek számszerűsítése (MTTD, MTBF, MTTA, MTTR)
  • Szolgáltatási megállapodás

6. modul: AIOps használati esetek és a szervezeti gondolkodásmód

  • Váltás reaktívból proaktívba
  • Az üzemeltetés reaktív hozzáállásának megközelítése
  • Merülés a használati esetek világába
  • Szintlépés és az AIOps a szervezetben
  • A múlt értelmezése és a jövő előrejelzése

7. modul: Az AIOps hatásainak értékelése

  • AIOps és az üzemeltetés mérőszámai
  • AIOps, DevOps és SRE
  • Az AI pontosságának növelése
  • AIOps rendszer vizualizáláció
  • Az AIOps hatásának nyomonkövetése
  • Az Incidensekhez kapcsolódó mérőszámok hatása
  • AIOps és DORA mérőszámok

8. modul: Az AIOps bevezetése a szervezetben

  • Az általános buktatók elkerülése
  • Az etika és a gép tanulás problematikája
  • A bevezetés lépései
  • Adatminőség és feldolgozás
  • Kultúra és szervezeti készségek
  • Adat és szabályozás
  • Adatvédelem és a felhasználói adatok

Szükséges előképzettség

Speciális előképzettség nem szükséges, viszont a tematikában felsorolt területek értelmezését nagyban elősegíti az alapvető informatikai terminológiák ismerete, valamint az IT és IT szolgáltatás menedzsment területén szerzett munkatapasztalat. A képzés magyar nyelven zajlik, de a tananyagok illetve ha vizsázni szeretne, a vizsga angol nyelvűek; ezért alapfokú, dokumentumolvasás-szintű angol nyelvismeret javasolt.