Tự Động Hóa QA Có Sự Hỗ Trợ của AI trong CI/CD Khóa Học Đào Tạo
Tự động hóa QA có sự hỗ trợ của AI cải tiến kiểm thử truyền thống bằng cách tạo ra các trường hợp kiểm thử thông minh, tối ưu hóa độ bao phủ hồi quy và tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào các đường ống CI/CD để cung cấp phần mềm một cách đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia QA và DevOps trung cấp, những người muốn áp dụng công cụ AI để tự động hóa và mở rộng đảm bảo chất lượng trong các quy trình tích hợp và triển khai liên tục.
Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:
- Tạo, ưu tiên và duy trì các bài kiểm thử bằng cách sử dụng các nền tảng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI.
- Tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào các đường ống CI/CD để ngăn chặn hồi quy.
- Sử dụng AI cho kiểm thử khám phá, dự đoán lỗi và phân tích độ không ổn định của bài kiểm thử.
- Tối ưu hóa thời gian và phạm vi kiểm thử trong các dự án Agile di chuyển nhanh.
Định Dạng Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện tay trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới Thiệu về AI trong Tự Động Hóa QA
- Vai trò của AI trong kiểm thử phần mềm hiện đại
- So sánh giữa chiến lược QA truyền thống và được tăng cường bằng AI
- Tổng quan về các công cụ kiểm thử dựa trên AI (Testim, mabl, Functionize)
Tạo Kiểm Thử bằng AI
- Tạo kiểm thử dựa trên mô hình và giao diện người dùng
- Sử dụng Testim hoặc các nền tảng tương tự để tạo tự động các luồng
- Đánh giá mục đích kiểm thử, độ ổn định và khả năng tái sử dụng
Phân Tích Hồi Quy và Ưu Tiên Kiểm Thử
- Chọn và cắt giảm kiểm thử dựa trên tác động
- Thực hiện kiểm thử nhạy cảm với thay đổi cho các kho lớn
- Ưu tiên dựa trên rủi ro và tần suất được hỗ trợ bởi AI
Tích Hợp với Đường Ống CI/CD
- Kết nối các bài kiểm thử tự động với Jenkins, GitHub Actions hoặc GitLab CI
- Cổng chất lượng tự động và vòng phản hồi kiểm thử
- Kích hoạt kiểm thử trên yêu cầu kéo và sự kiện triển khai
Dự Đoán Lỗi và Phát Hiện Anomaly
- Phân tích dữ liệu kiểm thử để dự đoán các khu vực có khả năng thất bại cao
- Clustering và triage anomaly sử dụng kỹ thuật ML
- Phản hồi cho nhà phát triển bằng cách sử dụng thông tin do AI tạo ra
Duy Trì và Mở Rộng Kiểm Thử Dựa trên AI
- Xử lý việc di chuyển kiểm thử và thay đổi giao diện người dùng
- Quản lý phiên bản và cấu hình kiểm thử
- Mở rộng cho môi trường QA cấp doanh nghiệp
Trường Hợp Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tế
- Thực hiện các đường ống QA AI cấp doanh nghiệp
- Các thực hành tốt nhất cho việc áp dụng và triển khai của nhóm
- Bài học kinh nghiệm: thành công, thất bại và điều chỉnh
Tóm Tắt và Bước Kế Tiếp
Yêu cầu
- Kinh nghiệm về kiểm thử phần mềm hoặc quy trình QA
- Hiểu biết về các đường ống CI/CD và thực hành DevOps
- Hiểu cơ bản về công cụ hoặc khung kiểm thử tự động
Đối Tượng
- Trưởng nhóm QA và kỹ sư tự động hóa kiểm thử
- Chuyên gia DevOps và SREs
- Người kiểm thử Agile và quản lý chất lượng
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Tự Động Hóa QA Có Sự Hỗ Trợ của AI trong CI/CD Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Tự Động Hóa QA Có Sự Hỗ Trợ của AI trong CI/CD Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Tự Động Hóa QA Có Sự Hỗ Trợ của AI trong CI/CD - Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Quản Lý Triển Khai Hướng bởi AI và Tự Động Hoàn Nguyên
14 GiờQuản lý triển khai hướng bởi AI là cách tiếp cận sử dụng học máy và tự động hóa để hướng dẫn các chiến lược triển khai, phát hiện bất thường và kích hoạt tự động hoàn nguyên khi cần thiết.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia trình độ trung cấp mong muốn tối ưu hóa quy trình triển khai với khả năng ra quyết định dựa trên AI và tăng cường tính ổn định.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:
- Thực hiện các chiến lược triển khai hỗ trợ bởi AI để đảm bảo an toàn hơn.
- Dự đoán rủi ro triển khai bằng cách sử dụng những thông tin do học máy cung cấp.
- Tích hợp các quy trình làm việc hoàn nguyên tự động dựa trên phát hiện bất thường.
- Tăng cường khả năng quan sát để hỗ trợ quản lý thông minh.
Định dạng Khóa Học
- Hướng dẫn trực tiếp từ giảng viên với các phân tích kỹ thuật sâu sắc.
- Các tình huống thực hành tập trung vào thử nghiệm triển khai.
- Thực hành mô phỏng các thách thức quản lý thực tế.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Có thể tùy chỉnh tích hợp, hỗ trợ chuỗi công cụ hoặc điều chỉnh quy trình làm việc theo yêu cầu.
AI cho DevOps: Tích hợp Trí Tuệ vào Đường Dẫn CI/CD
14 GiờAI cho DevOps là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện các quy trình tích hợp liên tục, kiểm thử, triển khai và giao phó bằng các kỹ thuật tự động hóa và tối ưu hóa thông minh.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia DevOps ở mức trung cấp, những người mong muốn tích hợp AI và học máy vào đường dẫn CI/CD của họ để cải thiện tốc độ, độ chính xác và chất lượng.
Cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:
- Tích hợp các công cụ AI vào quy trình làm việc CI/CD để tự động hóa thông minh.
- Áp dụng kiểm thử, phân tích mã và phát hiện tác động thay đổi dựa trên AI.
- Tối ưu hóa chiến lược xây dựng và triển khai bằng cách sử dụng các thông tin dự đoán.
- Thực hiện truy xuất nguồn gốc và cải tiến liên tục bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi được tăng cường bởi AI.
Định dạng Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
AI cho Chiến lược Cờ Đặc性和Canary Testing
14 GiờKiểm soát triển khai dựa trên AI là một phương pháp áp dụng học máy, phân tích mô hình và các mô hình quyết định thích ứng vào hoạt động cờ đặc tính và quy trình kiểm tra canary.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư và trưởng nhóm kỹ thuật trung cấp, những người muốn cải thiện độ tin cậy của việc phát hành và tối ưu hóa quyết định phơi bày tính năng bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Áp dụng các mô hình quyết định dựa trên AI để đánh giá rủi ro của việc phơi bày tính năng mới.
- Tự động hóa phân tích canary bằng cách sử dụng các chỉ số hiệu suất, hành vi và hoạt động.
- Tích hợp các hệ thống đánh giá thông minh vào nền tảng cờ đặc tính.
- Thiết kế các chiến lược triển khai điều chỉnh động dựa trên dữ liệu thời gian thực.
Định dạng của Khóa học
- Thảo luận được hướng dẫn hỗ trợ bởi các kịch bản thực tế.
- Bài tập thực hành nhấn mạnh vào các chiến lược triển khai được tăng cường bằng AI.
- Thực hiện thực tế trong môi trường mô phỏng cờ đặc tính và canary.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để sắp xếp nội dung tùy chỉnh hoặc tích hợp công cụ cụ thể của tổ chức, vui lòng liên hệ với chúng tôi.
Khả năng quan sát do AI thúc đẩy: Từ nhật ký đến thông tin chi tiết được hỗ trợ bởi LLM
14 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các kỹ sư quan sát và SRE muốn tích hợp LLM và AI vào quy trình giám sát, cảnh báo và phân tích sự cố của họ.
AIOps trong Thực tế: Dự đoán Sự cố và Tự động Hóa Gốc Rễ
14 GiờAIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động IT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích gốc rễ (RCA) nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố, và thiết kế quy trình RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.
Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
- Tự động hóa quy trình RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
- Tích hợp các quy trình cảnh báo và khắc phục sự cố vào các nền tảng hiện có.
- Triển khai và mở rộng các ống dẫn AIOps thông minh trong môi trường sản xuất.
Định dạng Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
AIOps Fundamentals: Monitoring, Correlation, and Intelligent Alerting
14 GiờAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) là một thực hành áp dụng machine learning và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động IT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố, và phản hồi.
Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên hoạt động IT cấp trung muốn triển khai các kỹ thuật AIOps để liên kết chỉ số và nhật ký, giảm thiểu tiếng ồn cảnh báo, và cải thiện khả năng quan sát thông qua tự động hóa thông minh.
Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
- Liên kết dữ liệu từ nhật ký, chỉ số, và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc rễ.
- Giảm thiểu sự mệt mỏi do cảnh báo thông qua bộ lọc thông minh và giảm tiếng ồn.
- Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động đối với sự cố.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trên môi trường lab trực tiếp.
Tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Xây dựng Đường ống AIOps với Công cụ Mở Nguồn
14 GiờMột chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.
Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.
Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
- Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
- Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
- Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập thực hành.
- Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Sinh Tự Động và Dự Đoán Bao Phủ Kiểm Thử bằng AI
14 GiờSinh kiểm thử tự động bằng AI là một tập hợp các kỹ thuật và công cụ tự động hóa việc tạo ra các trường hợp kiểm thử và dự đoán các khoảng trống trong quá trình kiểm thử sử dụng học máy.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp cao mong muốn áp dụng các kỹ thuật AI để sinh kiểm thử tự động và dự đoán các khu vực bao phủ không đầy đủ.
Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ sẵn sàng:
- Sử dụng các mô hình AI để tạo ra các kịch bản kiểm thử hiệu quả ở mức đơn vị, tích hợp và đầu cuối.
- Phân tích mã nguồn bằng học máy để phát hiện các điểm mù về bao phủ.
- Tích hợp sinh kiểm thử dựa trên AI vào quy trình CI/CD.
- Tối ưu hóa chiến lược kiểm thử dựa trên phân tích sự cố dự đoán.
Định dạng của Khóa Học
- Các bài giảng kỹ thuật được hướng dẫn bởi chuyên gia.
- Các buổi thực hành dựa trên kịch bản và bài tập thực tế.
- Thí nghiệm áp dụng trong môi trường kiểm thử kiểm soát.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Nếu bạn cần khóa học này được tùy chỉnh cho công cụ hoặc quy trình làm việc của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Vận hành Tự chủ với AI Agents
14 GiờKhóa đào tạo trực tuyến (online hoặc onsite) có giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam dành cho các kỹ sư SRE và DevOps muốn thiết kế, xây dựng và triển khai an toàn các AI agents cho vận hành IT tự chủ.
Tuân thủ Liên tục với AI: Quản lý trong CI/CD
14 GiờGiám sát tuân thủ được hỗ trợ bởi AI là một ngành áp dụng tự động hóa thông minh để phát hiện, thực thi và xác nhận yêu cầu chính sách trên toàn chu trình cung cấp phần mềm.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia trung cấp mong muốn tích hợp các biện pháp kiểm soát tuân thủ dựa trên AI vào pipeline CI/CD của họ.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham dự sẽ được trang bị để:
- Áp dụng các kiểm tra dựa trên AI để xác định các khoảng cách tuân thủ trong quá trình xây dựng phần mềm.
- Sử dụng động cơ chính sách thông minh để thực thi các tiêu chuẩn quy định, bảo mật và giấy phép.
- Phát hiện tự động sự thay đổi cấu hình và các sai lệch.
- Tích hợp báo cáo tuân thủ thời gian thực vào quy trình triển khai.
Định dạng Khóa học
- Bài giảng do giảng viên hướng dẫn được hỗ trợ bởi các ví dụ thực tế.
- Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản tuân thủ CI/CD thực tế.
- Thí nghiệm ứng dụng trong môi trường phòng thí nghiệm DevSecOps được kiểm soát.
Tùy chỉnh Khóa học
- Nếu tổ chức của bạn yêu cầu tích hợp tuân thủ tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
CI/CD cho AI: Tự động hóa quá trình xây dựng và triển khai mô hình dựa trên Docker
21 GiờCI/CD cho AI là một phương pháp có cấu trúc để tự động hóa việc đóng gói, kiểm thử, container hóa và triển khai mô hình bằng cách sử dụng các quy trình tích hợp liên tục (Continuous Integration) và phân phối liên tục (Continuous Delivery).
Khóa đào tạo hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở mức độ trung cấp, những người muốn tự động hóa toàn bộ quy trình chuyển giao mô hình AI bằng cách sử dụng Docker và các nền tảng CI/CD.
Khi khóa học kết thúc, người tham dự sẽ có khả năng:
- Tạo các đường dẫn (pipelines) tự động để xây dựng và kiểm thử các container chứa mô hình AI.
- Thực hiện kiểm soát phiên bản và khả năng tái lập cho vòng đời của các mô hình.
- Tích hợp các chiến lược triển khai tự động cho các dịch vụ AI.
- Áp dụng các thực tiễn tốt nhất về CI/CD được tùy chỉnh phù hợp với hoạt động học máy (machine learning operations).
Hình thức của khóa học
- Bài trình bày và thảo luận kỹ thuật do giảng viên hướng dẫn.
- Các phòng lab thực hành và các bài tập triển khai có tính tương tác cao.
- Mô phỏng quy trình CI/CD trong môi trường kiểm soát chặt chẽ.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Nếu tổ chức của bạn yêu cầu các quy trình đường dẫn (pipeline workflows) hoặc tích hợp nền tảng được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học này cho phù hợp.
Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, và Dynatrace
14 GiờCác nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong môi trường IT quy mô lớn.
Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào đội ngũ IT doanh nghiệp ở mức trung cấp muốn tích hợp các công cụ AIOps vào bộ đệm quan sát hiện có và các luồng làm việc vận hành của họ.
Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft, và Dynatrace vào một kiến trúc AIOps thống nhất.
- Tương quan số liệu, nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
- Tự động hóa việc phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với các luồng làm việc có sẵn và tùy chỉnh.
- Tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phục hồi sau lỗi (MTTR) và cải thiện hiệu quả vận hành ở quy mô doanh nghiệp.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Triển khai AIOps với Prometheus, Grafana và ML
14 GiờPrometheus và Grafana là các công cụ được chấp nhận rộng rãi để giám sát hiệu năng trong hạ tầng hiện đại, trong khi học máy nâng cao các công cụ này bằng cách cung cấp những thông tin dự đoán và thông minh để tự động hóa quyết định vận hành.
Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia giám sát hiệu năng ở mức trung cấp, những người muốn hiện đại hóa hệ thống giám sát của họ bằng cách tích hợp các thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.
Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình Prometheus và Grafana để giám sát hiệu năng trên các hệ thống và dịch vụ.
- Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu thời gian thực chất lượng cao.
- Áp dụng mô hình học máy để phát hiện bất thường và dự đoán.
- Xây dựng các quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên những thông tin dự đoán.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab sống.
Tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa huấn luyện tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
LLMOps: Vận hành và Quản trị Mô hình Ngôn Ngữ Lớn trong Môi trường Sản xuất
14 GiờKhóa học đào tạo trực tiếp có hướng dẫn này tại Việt Nam (thực hiện trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các kỹ sư ML và đội ngũ nền tảng cần xây dựng các quy trình vận hành mạnh mẽ cho các ứng dụng sử dụng LLM ở quy mô lớn.
An ninh ML và Red Teaming AI
14 GiờKhóa học hướng dẫn trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm mục tiêu vào các kỹ sư an ninh và ML, những người cần xác định, kiểm thử và phòng thủ trước các cuộc tấn công vào mô hình ML và ứng dụng được cung cấp bởi LLM.