AI in Cloud Computing + Cisco CCNP Enterprise – Kurs

Künstliche Intelligenz wird in Cloud-Infrastrukturen eingesetzt — und diese Infrastrukturen stehen auf Netzwerken. Wer KI in der Cloud nicht nur anwenden, sondern auch verlässlich betreiben will, braucht Verständnis für beide Schichten: die Applikationsebene mit ihren Modellen, APIs und Datenpipelines und die Netzwerkebene, auf der alles läuft. Diese Weiterbildung verbindet die KI-in-Cloud-Computing-Ausbildung mit dem Cisco Certified Network Professional (CCNP) Enterprise — dem fortgeschrittenen Cisco-Zertifizierungspfad für Enterprise-Netzwerke. Teilnehmer erwerben die Kompetenz, KI-Workloads in Cloud-Umgebungen zu planen und zu betreiben und gleichzeitig die Netzwerkinfrastruktur zu verstehen, die diese Workloads trägt.

Modul 1 — KI-Grundlagen und Cloud-Architekturen Der erste Block legt das konzeptionelle Fundament für KI-Anwendungen in der Cloud. Von Machine-Learning-Grundprinzipien über gängige Cloud-Deployment-Muster bis zu den Besonderheiten von KI-Infrastruktur — GPU-Ressourcen, Datenpipelines, Modell-Serving — macht dieser Block Teilnehmer mit der Gesamtlandschaft vertraut.

• Überblick Machine Learning, Deep Learning und generative KI: Grundprinzipien, Modelltypen
• Cloud-Deployment-Modelle: IaaS, PaaS, SaaS im Kontext von KI-Workloads
• KI-Plattformen der großen Cloud-Anbieter: AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI
• GPU/TPU-Ressourcen in der Cloud: Konfiguration, Kostenmodelle, Skalierungsoptionen
• Datenpipelines für KI: Ingestion, Transformation, Feature Engineering in Cloud-Diensten
• Modell-Serving und Inferenz: REST-APIs, Batch-Inferenz, Echtzeit-Inference-Endpunkte

Modul 2 — KI-Automatisierung und praxisnahe Anwendungsfälle Dieser Block vertieft die Anwendungsseite: Wie setzt man KI gezielt zur Automatisierung von Cloud-Betriebsprozessen ein, und welche Anwendungsfälle haben sich in der Praxis bewährt?

• KI-gestützte Anomalie-Erkennung in Cloud-Infrastrukturen (AIOps-Konzepte)
• Automatisiertes Ressourcenmanagement: Auto-Scaling und Kostenoptimierung durch KI-Modelle
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) als Cloud-Service integrieren
• Computer Vision-Workflows in Cloud-Umgebungen aufsetzen
• MLOps-Grundlagen: Versionierung, CI/CD für Modelle, Monitoring von Modell-Drift
• Ethische und regulatorische Aspekte beim Betrieb von KI-Systemen in der Cloud

Modul 3 — Cisco CCNP Enterprise: Routing und Switching (ENCOR) Der CCNP-Teil beginnt mit dem Kern-Exam-Stoff: CCNP Enterprise setzt sich aus dem Pflicht-Kern-Exam 350-401 ENCOR (Implementing and Operating Cisco Enterprise Network Core Technologies) und einer Concentration-Prüfung nach Wahl zusammen. Der ENCOR-Block geht weit über CCNA-Niveau hinaus und behandelt die Technologien, die in größeren Unternehmensnetzen heute Standard sind.

• OSPF v2/v3 und BGP: Konfiguration, Optimierung, Fehleranalyse in Enterprise-Topologien
• EIGRP: Einsatz und Besonderheiten in Cisco-Umgebungen
• Spanning Tree Protocol (STP), RSTP, MST: Redundanz und Konvergenz
• VLAN-Design, VTP, Layer-3-Switching in großen Campus-Netzwerken
• WAN-Technologien und SD-WAN-Grundkonzepte mit Cisco (früher Viptela)
• QoS-Konfiguration für latenz-sensitive Applikationen in hybriden Netzwerken

Modul 4 — CCNP Concentration, Netzwerkautomatisierung und Cloud-Integration Neben dem Pflicht-Kern-Exam 350-401 ENCOR wählen Kandidaten für CCNP Enterprise eine Konzentrationsprüfung, die ein Spezialisierungsgebiet vertieft. Typische Concentration-Optionen sind etwa ENARSI (Advanced Routing), ENSDWI (SD-WAN Solutions), ENWLSI (Wireless) oder ENDT (Design). Dieser Block deckt zudem Netzwerkautomatisierung und Cloud-Integration ab — Themen, die in nahezu allen Enterprise-CCNP-Spezialisierungen relevant sind.

• Netzwerkprogrammierbarkeit: Python-Skripte, Ansible-Playbooks, Cisco DNA Center APIs
• Software-Defined Networking (SDN): Cisco DNA / Intent-Based Networking
• Netzwerksicherheit: ACLs, Firewalls, Cisco ISE für Zero-Trust-Zugangskontrolle
• Cloud-Konnektivität: Direct Connect, ExpressRoute, Site-to-Site-VPN für KI-Workloads
• Netzwerkmonitoring: Cisco DNA Analytics, NetFlow, Telemetrie für Cloud-Services
• Fehlerbehebungsstrategien in hybriden Enterprise-Cloud-Netzwerken

Die Praxisphasen kombinieren KI-Cloud-Anwendungen und Netzwerkkonfiguration in integrierten Szenarien — realistische Aufgaben, wie sie in Enterprise-Umgebungen täglich anfallen.

• Deployment einer KI-Inference-Anwendung in einer Cloud-Umgebung mit definierten Netzwerkrandbedingungen
• OSPF-Konfiguration und Fehleranalyse in einer simulierten Enterprise-Topologie
• Anbindung einer Cloud-KI-Umgebung an ein Cisco-gesteuertes Enterprise-Netzwerk via Site-to-Site-VPN
• Automatisiertes Netzwerk-Monitoring mit Python und Cisco-APIs einrichten
• AIOps-Fallstudie: Anomalie-Erkennung in Netzwerktelemetrie-Daten mit einem ML-Modell
• BGP-Peering-Konfiguration für Multi-Cloud-Anbindung
• Performance-Analyse einer KI-Anwendung unter verschiedenen Netzwerkbedingungen (Latenz, Bandbreite)
• Cisco DNA Center Workflow: Intent-Based Networking für eine fiktive Campus-Infrastruktur
• QoS-Profil für KI-Echtzeit-Inferenz in einem priorisierten Netzwerksegment konfigurieren
• Gruppenaufgabe: Netzwerkdesign für eine hybride Cloud-KI-Infrastruktur mit Sicherheitsarchitektur
• Abschluss: kombinierter Bericht — KI-Deployment-Strategie und Netzwerkarchitektur-Empfehlung

Der Unterricht findet live im virtuellen Klassenraum statt; Trainingszentren bieten ausgestattete PC-Arbeitsplätze, alternativ ist Remote-Teilnahme möglich. Praxisorientierte Fachdozenten wechseln zwischen Theoriephasen und Laborübungen.

Diese Weiterbildung richtet sich an Netzwerkfachleute, die ihre Cloud- und KI-Kenntnisse ausbauen wollen, sowie an Cloud- und KI-Ingenieure, die tiefer in die Netzwerkinfrastruktur einsteigen.

• Netzwerkingenieure und Cisco-Administratoren, die Cloud- und KI-Kompetenz ergänzen möchten
• Cloud Engineers, die die Netzwerkseite ihrer Infrastruktur besser verstehen und konfigurieren wollen
• IT-Infrastrukturspezialisten, die KI-Workloads in bestehende Enterprise-Infrastruktur integrieren
• Systemintegratoren und IT-Architekten in hybriden Cloud-Umgebungen
• Fachleute, die in Richtung AIOps oder Cloud-Netzwerk-Automatisierung wechseln möchten

Vollzeit-Live-Unterricht im virtuellen Klassenraum mit erfahrenen Fachdozenten. Theorie wird in strukturierten Blöcken vermittelt, gefolgt von Laborübungen und Fallstudien, die KI-Cloud-Szenarien und Netzwerkkonfiguration kombinieren. Teilnehmende können in einem Trainingszentrum oder remote teilnehmen.

Vollzeitprogramm mit einer Dauer von mehr als einem bis zu drei Monaten, je nach gewählter Modulkombination. Beide Zertifizierungsstränge sind inhaltlich umfangreich — die kombinierten Inhalte erfordern ausreichend Zeit für technische Tiefe auf beiden Seiten.

Das Programm bereitet auf die Cisco CCNP Enterprise-Zertifizierung vor. Diese setzt sich aus zwei Prüfungen zusammen: dem Pflicht-Kern-Exam 350-401 ENCOR (Implementing and Operating Cisco Enterprise Network Core Technologies) sowie einer Konzentrationsprüfung nach Wahl — etwa 300-410 ENARSI (Advanced Routing), 300-415 ENSDWI (SD-WAN), 300-425 ENWLSD (Wireless Design) oder anderen Enterprise-Spezialisierungen. Beide Prüfungen werden bei Pearson VUE abgelegt. Ergänzend stellt der Anbieter eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus.

KI-Infrastruktur und Netzwerkinfrastruktur wachsen in modernen Unternehmen zusammen — KI-Workloads sind netzwerkintensiv, und Netzwerke werden zunehmend durch KI-gestützte Automatisierung verwaltet. Fachleute, die beide Welten verstehen, sind in Stellenanzeigen für Cloud-Netzwerk-Architekt und AIOps-Ingenieur ausdrücklich gesucht, weil diese Kombination auf dem Arbeitsmarkt nach wie vor selten ist. Diese Weiterbildung schafft eine direkte Verknüpfung: Wer CCNP Enterprise besitzt, ist in der Lage, die Netzwerkfundamente zu bauen und zu betreiben, auf denen KI-Anwendungen laufen. Wer KI-in-Cloud-Computing versteht, kann Automatisierungspotenziale in der Netzwerkverwaltung erkennen und nutzen. Zusammen ergibt das ein Profil, das von IT-Dienstleistern, Cloud-Anbietern und Enterprise-IT-Abteilungen gesucht wird. Für die Karriere eröffnet diese Kombination Perspektiven als Cloud-Netzwerk-Ingenieur, AIOps-Spezialist oder Infrastrukturarchitekt in Unternehmen, die KI-Workloads in hybriden Umgebungen betreiben. Die CCNP Enterprise-Zertifizierung allein ist bereits ein starkes Argument — in Verbindung mit nachgewiesenem KI-Cloud-Wissen hebt sie das Profil in der wachsenden Gruppe von Cloud-first-Unternehmen deutlich ab.