AI Developer Professional with Cisco Certified Network Professional (CCNP)

Diese Weiterbildung bringt zwei anspruchsvolle Qualifikationsstränge unter ein Dach: Das trägerinterne AI-Developer-Professional-Curriculum vermittelt KI-Entwicklungskompetenzen von der Modellentwicklung bis zum Deployment in produktiven Systemen. Der CCNP-Teil bereitet auf die externe Cisco-Zertifizierungsprüfung für fortgeschrittene Netzwerkfachleute vor. Die Kombination ist für IT-Fachkräfte konzipiert, die KI-Systeme nicht nur entwickeln, sondern auch die Netzwerkinfrastruktur verstehen und steuern wollen, in der diese Systeme laufen.

Modul 1: KI-Entwicklung - Grundlagen und Werkzeuge Dieser Teil legt das handwerkliche Fundament für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Python steht im Mittelpunkt; ergänzend werden relevante Bibliotheken und Frameworks eingeführt.

• Python für Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn
• Jupyter-Notebooks und Entwicklungsumgebungen für ML-Projekte
• Datenvorverarbeitung: Bereinigung, Feature Engineering, Normalisierung
• Supervised Learning in der Praxis: Implementierung, Training, Validierung
• Unsupervised Learning: Clustering-Implementierungen, Dimensionsreduktion mit PCA
• Evaluierungsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, AUC-ROC, MSE

Modul 2: KI-Developer Professional - Fortgeschrittene Entwicklung und Deployment Dieser Modul vertieft die Entwicklungsarbeit und führt in produktionsnahe KI-Systeme ein. MLOps und API-Integration runden den Developer-Fokus ab.

• Deep Learning: TensorFlow und PyTorch im Vergleich, CNN- und RNN-Architekturen
• Natural Language Processing: Tokenisierung, Embeddings, Transformer-Nutzung via Hugging Face
• Computer Vision: Bildklassifikation, Objekterkennung, Transfer Learning
• Modell-Deployment: Flask-/FastAPI-Anbindung, Containerisierung mit Docker
• MLOps: CI/CD-Pipelines für ML-Modelle, Modell-Monitoring, Drift Detection
• KI-API-Integration: REST-APIs für ML-Dienste, externe KI-Plattformen anbinden

Modul 3: Cisco CCNP - Core-Technologien Der CCNP-Core-Teil bildet die Pflichtbasis aller CCNP-Zertifizierungsrouten. Er vertieft fortgeschrittene Netzwerkkonzepte und bereitet auf das CCNP Core-Examen vor.

• Fortgeschrittenes Routing: OSPF-Hierarchien, BGP-Policy-Control, EIGRP-Tuning
• Switching-Technologien: Spanning Tree-Varianten, EtherChannel, Inter-VLAN-Routing
• Network Automation: Python-basierte Netzwerkprogrammierung, REST-APIs für Netzwerkgeräte
• SD-WAN und Software-Defined Networking: Grundprinzipien, Cisco DNA Center-Konzepte
• QoS: Traffic-Klassifizierung, Queuing-Mechanismen, Policing und Shaping
• Netzwerk-Troubleshooting: Diagnose-Werkzeuge, systematische Fehleranalyse

Modul 4: Cisco CCNP - Concentration und Netzwerksicherheit Je nach gewähltem CCNP-Track vertieft dieses Modul einen spezifischen Technologiebereich. Netzwerksicherheit wird im Kontext von KI-Infrastrukturen besonders betont.

• VPN-Technologien: IPsec, SSL-VPN, DMVPN-Architekturen
• Firewall-Technologien: Cisco ASA, Firepower, Zugriffssteuerungslisten
• Cloud-Netzwerksicherheit: Segmentierung in AWS/Azure-Umgebungen mit Cisco-Technologien
• Zero-Trust-Netzwerkarchitektur: Konzepte und Umsetzungsstrategien
• Netzwerk-Monitoring und Anomalieerkennung: NetFlow, Syslog, Cisco SecureX
• CCNP Concentration-Prüfungsvorbereitung: Track-spezifische Vertiefung

Praxisblock: KI-Systeme auf Cisco-Infrastruktur Im Praxisblock werden KI-Developer- und CCNP-Inhalte gezielt aufeinander bezogen. Laborszenarien und Fallstudien machen die Wechselwirkung zwischen KI-Anwendungen und der Netzwerkschicht greifbar.

• Laborszenario: ML-Modell auf einem Kubernetes-Cluster mit Cisco-Netzwerkanbindung deployen
• Netzwerkanforderungsanalyse für ein Echtzeit-KI-Inferenzsystem
• Python-Skript zur Netzwerkautomatisierung: automatische Konfiguration von VLAN und QoS
• Sicherheitsaudit einer KI-Produktivumgebung nach CCNP-Sicherheitsprinzipien
• Fallstudie: Netzwerk-Anomalieerkennung mit ML-basierten Ansätzen
• Fehlerbehebung in einer simulierten Produktivumgebung mit KI- und Netzwerkkomponenten
• API-Integration: Cisco-Netzwerkgerät über REST-API konfigurieren und auslesen
• Containerisiertes ML-Modell in einer Cisco-DNA-Center-verwalteten Umgebung betreiben
• Latenz-Optimierung für KI-Echtzeit-Inferenz in einer Unternehmensinfrastruktur
• CCNP-Core-Prüfungssimulation mit praxisnahen Szenarien
• KI-Pipeline-Review: Peer-Überprüfung einer Deployment-Architektur
• Abschluss-Projektaufgabe: KI-Systemarchitektur mit Netzwerkdesign dokumentieren

Beide Prüfungen — CCNP Core und ggf. Concentration — werden bei Cisco-akkreditierten Testcentern abgelegt. Der Kurs schließt mit einer umfassenden Vorbereitung auf diese externen Prüfungen ab.

Diese Weiterbildung spricht erfahrene IT-Fachkräfte an, die bereits in der Netzwerkwelt oder in der Softwareentwicklung tätig sind und ihre Kompetenz in Richtung KI-affiner Infrastrukturarbeit ausbauen wollen. Die Anforderungen beider Stränge sind hoch; Quereinsteigenden ohne IT-Grundkenntnisse ist dieses Kombiprogramm nicht empfohlen.

• Netzwerkingenieurinnen und -ingenieure mit CCNA-Niveau oder vergleichbarer Erfahrung
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die KI-Applikationen in Unternehmensinfrastrukturen integrieren
• Cloud-Architektinnen und -Architekten, die Netzwerkautomatisierung und KI-Deployment kombinieren möchten
• IT-Systemingenieurinnen und -ingenieure in größeren Unternehmensumgebungen
• DevOps-Fachkräfte, die ML-Pipelines auf Cisco-Infrastruktur betreiben

Der Unterricht läuft im Combined-Learning-Format mit synchronen Live-Blöcken im virtuellen Klassenzimmer und Selbstlernphasen. Praxiserfahrene Lehrkräfte verbinden Theorieeinheiten mit Laborübungen auf simulierten Netzwerkumgebungen und Python-Entwicklungsaufgaben. Fallstudienarbeit und Projektaufgaben schließen jedes Modul ab. Wer einen physischen Arbeitsplatz bevorzugt, kann an Center-Standorten lernen.

Angesichts des anspruchsvollen Stoffumfangs — CCNP-Core, CCNP-Concentration und KI-Developer-Curriculum — ist eine Gesamtdauer von mehr als drei Monaten zu erwarten. Das Vollzeitformat ermöglicht eine kompakte Durchführung; die tatsächliche Dauer hängt von der Modulauswahl ab.

Das trägerinterne KI-Developer-Professional-Curriculum schließt mit einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung ab. Dieser Nachweis ist kein extern anerkanntes Herstellerzertifikat. Die CCNP-Zertifizierung hingegen wird von Cisco nach bestandener Core- und Concentration-Prüfung ausgestellt und gilt als eine der angesehensten Netzwerkqualifikationen weltweit. Der Kurs bereitet auf diese externen Prüfungen strukturiert vor.

Netzwerkingenieurinnen und -ingenieure, die KI-Systeme deployen, treffen täglich auf Fragen, die beide Welten berühren: Wie viel Bandbreite braucht ein Echtzeit-Inferenzsystem? Wie isoliert man einen KI-Cluster sicher vom Rest der Unternehmensinfrastruktur? Wie automatisiert man Netzwerkkonfigurationen, die ML-Pipelines unterstützen? Wer die Antworten auf beide Seiten dieser Fragen kennt, ist deutlich mehr als ein Spezialist — er oder sie ist ein Brückenbauer zwischen zwei Kerndisziplinen der modernen IT. Dieses Brückenbauer-Profil ist am Arbeitsmarkt selten und entsprechend gesucht, da die meisten Stellenprofile entweder auf der Netzwerkseite oder auf der KI-Seite landen, selten aber beides abdecken. Der CCNP ist ein Cisco-Zertifikat mit weltweiter Anerkennung und einer stabilen Nachfrage in Unternehmen, die auf Cisco-Infrastruktur setzen. Wer den CCNP nach diesem Kurs ablegt, signalisiert nachweisbar fortgeschrittene Netzwerkkompetenz — unabhängig vom trägerinternen KI-Zertifikat. Die Kombination beider Nachweise macht das Bewerberprofil für Stellen attraktiv, die an der Schnittstelle von Infrastruktur und KI-Applikationen arbeiten. Gleichzeitig bleibt der CCNP auch dann wertvoll, wenn KI-Themen im späteren Berufsleben in den Hintergrund treten — als eigenständige, dauerhaft nachgefragte Qualifikation. Langfristig entwickelt sich die IT-Infrastruktur in Richtung KI-nativer Umgebungen: Edge Computing, verteilte Inferenz und Echtzeit-Datenverarbeitung verlangen Ingenieurinnen und Ingenieure, die Netzwerk und KI gleichermaßen im Griff haben. Dieser Kurs legt dafür die doppelte Grundlage. Wer heute beide Qualifikationsstränge abschließt, ist morgen für Infrastrukturprojekte gerüstet, die ohne dieses Doppelwissen weder sicher noch effizient realisiert werden können.