GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivityのトレーニングコース

GitHub Copilot は AI 駆動のコード完成ツールで、開発を加速させつつ品質と生産性を向上させます。プロジェクト、インフラ、ソフトウェアにおける人工知能アプリケーションとの組み合わせにより、マネージャーはリソース配分を最適化し、ワークフローを効率化し、意思決定を強化することができます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、GitHub Copilot の知識を深めつつ、企業環境における実践的な AI アプリケーションについて探求したい上級レベルのマネージャーを対象としています。大規模プロジェクトや石油・ガス業界などの業界に特化した例も含みます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• 大規模な企業プロジェクトで高度な Copilot の機能を活用する。
• 最大の効率性を目指して、多分野ワークフローに Copilot を統合する。
• AI ツールを活用してプロジェクト管理、インフラ、ソフトウェア調達を最適化する。
• AI ベースの戦略を実装して計画、見積もり、時間管理を改善する。
• 石油・ガス業界などの特定業界での実践的な AI アプリケーションを認識する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実践的な演習と事例研究。
• AI ツールと Copilot のワークフローのライブ実演。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GitHub Copilot をチームプロジェクトにカスタマイズし、その高度な機能を利用し、CI/CD パイプラインにシームレスに統合してコラボレーションと生産性を向上させたい上級レベルの参加者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 特定のプロジェクト要件やチームワークフローに GitHub Copilot をカスタマイズします。
• 複雑なコーディングタスクで Copilot の高度な機能を活用します。
• CI/CD パイプラインやコラボレーティブ環境に GitHub Copilot を統合します。
• AI 駆動のツールを使用してチームコラボレーションを最適化します。
• Copilot の設定や権限を効果的に管理し、トラブルシューティングを行います。

DevOpsのためのAIは、人工知能を活用して継続的統合、テスト、デプロイ、および配信プロセスを高度な自動化と最適化技術で強化する手法です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのDevOps専門家向けに設計されており、AIと機械学習をCI/CDパイプラインに組み込むことで、速度、精度、品質を向上させる方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• CI/CDワークフローにAIツールを統合して知能化された自動化を実現する。
• AIベースのテスト、コード分析、変更影響検出を適用する。
• 予測洞察を使用してビルドとデプロイ戦略を最適化する。
• AI強化されたフィードバックループを使用してトレーサビリティと継続的な改善を実装する。

コースの形式

• 交互に進行する講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手を動かす実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

AIOps（IT運用のための人間工学）は、インシデントが発生する前に予測し、根本原因分析（RCA）を自動化することで、ダウンタイムを最小限に抑え、解決を加速するためにますます使用されています。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測分析を実装し、対処を自動化し、AIOpsツールと機械学習モデルを使用してインテリジェントなRCAワークフローを設計したい上級レベルのITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• システム障害につながるパターンを検出するためのMLモデルの構築と訓練。
• 複数ソースのログとメトリクスの相関に基づいてRCAワークフローを自動化。
• アラートと対処プロセスを既存のプラットフォームに統合。
• 生産環境でインテリジェントなAIOpsパイプラインを展開および拡張。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

AIOps（ITオペレーションのための人工知能）は、機械学習と解析を用いてITオペレーションを自動化し、改善する実践です。特に監視、インシデント検出、および対応の領域で活用されます。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのITオペレーション専門家を対象としており、AIOps技術を使用してメトリクスとログを相関させ、アラートノイズを軽減し、インテリジェントな自動化を通じて可観測性を向上させる方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIOpsプラットフォームの原理とアーキテクチャを理解する。
• ログ、メトリクス、トレースのデータを相関させ、根本原因を特定する。
• インテリジェントなフィルタリングとノイズ抑制を通じてアラート疲れを軽減する。
• オープンソースまたは商用ツールを使用して、インシデントの監視と自動対応を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

オープンソースツールのみで構築されたAIOpsパイプラインは、チームがプロダクション環境での監視性、異常検知、およびelligentアラートのためのコスト効果的で柔軟なソリューションを設計することを可能にします。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Prometheus、ELK、Grafana、およびカスタムMLモデルを使用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築および展開したい高度なエンジニア向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• オープンソースコンポーネントのみを使用してAIOpsアーキテクチャを設計します。
• ログ、メトリクス、およびトレースからデータを収集し、正規化します。
• 異常検知とインシデント予測にMLモデルを適用します。
• オープンツールを使用してアラートとリメディエーションを自動化します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

Splunk、Moogsoft、Dynatrace などのエンタープライズ AIOps プラットフォームは、大規模な IT 環境での異常検出、アラートの相関分析、自動応答などの強力な機能を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIOps ツールを既存の可視化スタックと運用ワークフローに統合したい中級レベルのエンタープライズ IT チーム向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Splunk、Moogsoft、Dynatrace を統一された AIOps アーキテクチャに構成し、統合します。
• AI 駆動の分析を使用して分散システム全体でメトリクス、ログ、イベントを相関させます。
• 内蔵およびカスタムワークフローを使用してインシデント検出、優先順位付け、応答を自動化します。
• パフォーマンスを最適化し、MTTR を削減し、エンタープライズ スケールでの運用効率を向上させます。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルの開発者を対象としており、GitHub Copilotの機能を効果的に活用する方法を学ぶことを目的としています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルの参加者向けで、チームワークフローの最適化、共同コーディング実践の強化、および多開発者の環境での Copilot の使用管理を目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• チーム環境向けに GitHub Copilot を設定する。
• Copilot を使用して共同コーディング実践を強化する。
• Copilot の機能を使用してチームワークフローを最適化する。
• 多開発者のプロジェクトで Copilot の統合を管理する。
• チーム全体で一貫したコード品質と基準を維持する。
• チーム固有のニーズに合わせて高度な Copilot の機能を使用する。
• 効率化のために他の共同ツールと Copilot を組み合わせる。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GitHub Copilotを使用してより効率的なデバッグ、コード品質向上、および円滑なコードレビューを達成したい中級レベルのQAエンジニア、開発者、チームリードを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• デバッグとコードレビューの目的でGitHub Copilotをセットアップする。
• Copilotを使用して効率的にバグを特定し解決する。
• AI支援の提案によりコード品質を向上させる。
• Copilotの機能を使用してコードレビューのプロセスを円滑化する。
• チーム環境でCopilotを使用して効果的に協力する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GitHub Copilotを使用して反復的なコーディングタスクを自動化し、UI/UXデザインを改善し、フロントエンドワークフローを効率化したい中級レベルのフロントエンド開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• フロントエンド開発プロジェクトでGitHub Copilotをセットアップする。
• GitHub Copilotを利用してHTML、CSS、JavaScriptコードを効率的に生成する。
• AI生成のコード提案を使用してUI/UXデザインプロセスを改善する。
• 実践的なGitHub Copilot統合戦略を利用してフロントエンドワークフローを強化する。
• GitHub Copilotの支援を利用してフロントエンドコードのトラブルシューティングとデバッグを行う。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Pythonの初心者から中級レベルの開発者がGitHub Copilotを活用してPython固有のタスク、デバッグ、および機械学習ワークフローを実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• Python開発のためにGitHub Copilotを設定および構成する。
• Copilotを利用して効率的なPythonコードを書く。
• AI生成の提案を使用してPythonアプリケーションをデバッグする。
• 繰り返し作業の自動化とワークフローアップ効率の向上を行う。
• Pythonでの機械学習プロジェクトの実装にCopilotを利用する。

PrometheusとGrafanaは現代のインフラストラクチャにおける監視性を向上させる広く採用されているツールであり、機械学習はこれらのツールに予測的な知見とスマートな洞察を追加することで運用決定を自動化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの監視性プロフェッショナル向けに、Prometheus、Grafana、および機械学習技術を使用してAIOpsプラクティスを統合することでモニタリングインフラストラクチャを近代化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• システムとサービス全体での監視性のためにPrometheusとGrafanaを設定する。
• 高品質な時系列データを収集、保存、および可視化する。
• 異常検出と予測のために機械学習モデルを適用する。
• 予測的な洞察に基づいてインテリジェントなアラートルールを作成する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• ライブラボ環境での手を動かす実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの参加者向けで、GitHub Copilot を活用して高度なコーディングのユースケースを処理し、生産性を向上させ、開発ワークフローに Copilot を統合したい方を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができることを目指します：

• 高度なコーディングタスクで GitHub Copilot の使用を最適化する。
• Copilot の提案を使用して、より効率的、エラーが少なく、保守可能なコードを書く。
• 好みの IDE とワークフローに GitHub Copilot を統合する。
• デバッグやコードのリファクタリングに Copilot を利用する。
• AI 搭載コーディングツールを使用する際の制限と倫理的な考慮事項を理解する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者の開発者向けに設計されており、GitHub Copilotの機能を理解し、セットアップを行い、効果的に使用してコーディング体験を向上させる方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• GitHub Copilotとは何か、どのように動作するのかを理解します。
• 対応するコードエディターでGitHub Copilotをセットアップします。
• AIの支援を利用してコードを迅速に書く、リファクタリングし、デバッグします。
• GitHub Copilotを使用してコーディング技術や解決策を探求します。
• 日常のワークフローにGitHub Copilotを統合するためのベストプラクティスを適用します。