Opleiding: AIOps Foundation (met examenvoucher) (Virtueel)

Lesmethode :

Virtueel

Algemeen :

De AIOps Foundation-cursus van Vijfhart laat je ontdekken hoe kunstmatige intelligentie, Big Data, Machine Learning en automatisering samenwerken om IT-omgevingen slimmer en efficiënter te beheren. Je leert wat AIOps is, hoe het zich heeft ontwikkeld en hoe het aansluit bij moderne werkwijzen zoals DevOps, MLOps en Site Reliability Engineering (SRE). Ook krijg je inzicht in de voordelen, uitdagingen en stappen die nodig zijn om AIOps succesvol in te voeren binnen jouw organisatie.

Tijdens deze tweedaagse cursus komen de belangrijkste thema’s van AIOps aan bod: Big Data en de vijf V's, Machine Learning-modellen (supervised en unsupervised learning), Generatieve AI en hun toepassing in IT-operations. Je leert hoe AIOps zich verhoudt tot frameworks als DevOps, SRE en security en hoe je met gegevens, SLA's, SLO's en KPI's de waarde van AIOps kunt meten. Daarnaast bespreek je relevante use cases, cultuurverandering, ethiek in AI en een praktisch stappenplan voor implementatie.

De cursus is praktijkgericht, je werkt onder begeleiding van een gecertificeerde trainer aan realistische oefeningen en scenario's. Je gebruikt sjablonen, tools en technieken die direct toepasbaar zijn in je werk. Met het cursistenwerkboek, de Quick Reference Guide en toegang tot online bronnen bereid je je optimaal voor op het AIOps Foundation-examen.

Doel :

Na deze cursus:
heb je een helder begrip van de geschiedenis, oorsprong en huidige ontwikkelingen van AIOps
kun je de basisconcepten en kernprincipes van AIOps definiëren en uitleggen
begrijp je de algemene concepten van big data en artificial intelligence en hoe deze zich verhouden tot AIOps
herken je de relatie tussen AIOps en MLOps
begrijp je de effectiviteit van AIOps-implementaties en de mogelijke voordelen daarvan
begrijp je welke veranderingen in mindset, samenwerking en vaardigheden nodig zijn om AIOps binnen een organisatie toe te passen
kun je de resultaten van een AIOps-implementatie kwantificeren met behulp van gangbare industriestandaard-metrics
begrijp je de meest voorkomende uitdagingen en kansen bij het toepassen van AIOps binnen een organisatie
kun je de uitdagingen, trends en ethische aandachtspunten visualiseren waarmee organisaties te maken kunnen krijgen bij het implementeren van een AIOps-initiatief

Doelgroep :

De cursus richt zich vooral op rollen zoals DevOps Engineers, SRE's, IT-Operations Engineers en AIOps-architecten en -engineers. Daarnaast is de cursus relevant voor cloud- en data-specialisten, software engineers, IT-security analisten en teams die werken met AIOps-platforms. Ook Product Owners, Scrum Masters en IT-managers profiteren van de praktische inzichten.

Voorkennis :

Er is geen voorkennis nodig.
Het cursusmateriaal is in het Engels, een goede beheersing van de Engelse taal is vereist.

Onderwerpen :

- Introductie
- Module 1: AIOps Fundamentals / Basis
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Geschiedenis en voorlopers
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Belangrijkste technologieën en basisbegrippen
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- De AIOps-capabilityketen
- Module 2: AIOps in de organisatie
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Drijfveren en invloeden
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps en DevOps
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps en Site Reliability Engineering (SRE)
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps en security
- Module 3: Data
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Wat is Big Data?
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- De vijf V¿s van Big Data
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps-databronnen en -typen
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Van bron naar AIOps
- Module 4: Machine Learning (ML) en Generatieve AI (GenAI)
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AI, ML en GenAI
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Hoe ML-modellen leren
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Supervised versus unsupervised learning
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Analytics versus AI
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps en de toekomst van AI
- Module 5: AIOps en operationele metrics
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Metrics en operations
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Belangrijke metrics om in systemen te volgen
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Agreements, objectives en indicatoren (bijv. SLA's, SLO's, KPI's)
- Module 6: AIOps-use cases en organisatiecultuur
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Van reactief naar proactief
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Van deterministisch naar probabilistisch werken
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Verdieping in use cases
- Module 7: Het evalueren van de impact van AIOps
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps en operationele metrics
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- AIOps, DevOps en SRE
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Verbeteren van AI-nauwkeurigheid
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Zichtbaarheid in AIOps-systemen
- Module 8: Implementatie van AIOps in de organisatie
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Veelvoorkomende valkuilen vermijden
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Ethiek en ML
+nbsp;+nbsp;+nbsp;- Stappenplan naar implementatie