AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE)
AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE): Lerne, KI-Workloads effizient auf Cisco-Infrastrukturen zu planen, zu betreiben und sicher zu skalieren.
Zu den TerminenUnsere Schulung „AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE)“ geht auf die Grundlagen der Bereitstellung, Migration und des Betriebs von KI-Lösungen auf der Cisco-Rechenzentrumsinfrastruktur ein. Du lernst wichtige KI-Workloads und -Elemente kennen und erfährst mehr über grundlegende Architektur-, Design- und Sicherheitspraktiken, die für die erfolgreiche Bereitstellung und Wartung von KI-Lösungen auf der Cisco-Infrastruktur entscheidend sind.
Bitte beachte: Das Examen ist erst ab dem 09. Februar 2026 verfügbar.
Lernziele
Die AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE) Schulung zeigt dir, wie du KI-Workloads optimal auf Cisco-Infrastrukturen betreibst, skalierst und sicher integrierst, um leistungsfähige AI-Lösungen im Unternehmen effizient umzusetzen.
Grundlagen moderner KI-Workloads und deren Anforderungen an Netzwerk, Compute & Storage
Einsatz von AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE) zur Planung und Implementierung KI-optimierter Plattformen
Architektur, Einrichtung und Management von Cisco-Infrastrukturen für KI-Anwendungen
Integration von GPUs, Hochleistungsnetzwerken und Hybrid-Cloud-Umgebungen
Monitoring, Performance-Optimierung und Troubleshooting von AI-Workloads
Best Practices für Sicherheit, Skalierbarkeit und effizientes Ressourcenmanagement für KI-Projekte
Inhalte
Grundlagen der KI
Generative KI
Anwendungsfälle für KI
KI-ML-Cluster und -Modelle
Beherrschung des KI-Toolset – Jupyter Notebook
KI-Infrastruktur
KI-Workload-Platzierungen und Interoperabilität
KI-Richtlinien
Nachhaltigkeit der KI
Entwurf der KI-Infrastruktur
Wichtige Netzwerkherausforderungen und Anforderungen für KI-Workloads
KI-Transport
Konnektivitätsmodelle
KI-Netzwerk
Architektur Migration zu KI/ML-Netzwerk
Protokolle auf Anwendungsebene
Konvergierte Fabrics mit hohem Durchsatz
Aufbau verlustfreier Fabrics
Sichtbarkeit bei Überlastung
Datenvorbereitung für KI
KI/ML-Workload-Datenleistung
KI-fähige Hardware
Rechenressourcen
Lösungen für Rechenressourcen
Virtuelle Ressourcen
Speicherressourcen
Einrichtung eines KI-Clusters
Bereitstellung und Verwendung von Open-Source-GPT-Modellen für RAG
Zielgruppe
Unsere Schulung AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE) richtet sich an:
Netzwerk-Designer
Netzwerk-Administratoren
Speicherverwalter
Netzwerk-Ingenieure
Systemingenieure
Rechenzentrum-Ingenieure
Beratende Systemingenieure
Architekten für technische Lösungen
Cisco Integratoren/Partner
Außendienst-Ingenieure
Server-Administratoren
Netzwerk-Manager
Program Managers
Projektleiter
Voraussetzungen
Für den Kurs AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE) gibt es keine besonderen Voraussetzungen. Es ist ein Basiskurs, der von Anfänger- bis zu Fortgeschritteneninhalten reicht. Kenntnisse über Cisco-Netzwerk- und Computerlösungen für Rechenzentren sind hilfreich, aber nicht unbedingt nötig. Trotzdem solltest du vor dem Kurs über folgende Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen:
Cisco UCS-Rechenarchitektur und -betrieb
Cisco Nexus-Switch-Portfolio und -Funktionen
Kerntechnologien für Rechenzentren
Diese Fähigkeiten können in den folgenden Cisco-Lernangeboten erworben werden:
Cisco DCAIE Schulung - das solltest du zum AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials Kurs wissen:
Du lernst die Anforderungen moderner KI-Workloads kennen, planst AI-Architekturen auf Cisco-Hardware, arbeitest mit GPU-Ressourcen, optimierst Netzwerke für Latenzen und implementierst Best Practices für Sicherheit, Monitoring und Skalierung.
KI-Modelle benötigen leistungsstarke Hardware, zuverlässige Netzwerke und skalierbare Plattformen. Cisco liefert die Grundlage für High-Performance-AI, schnelle Datenverarbeitung und stabile Hybrid-Cloud-Workloads.
Der Kurs richtet sich an Netzwerk- und Datacenter-Administratoren, System Engineers, Architekten sowie IT-Fachkräfte, die KI-Workloads in Cisco-Umgebungen betreiben oder neu aufbauen wollen.
Du kannst Datenpfade beschleunigen, Engpässe erkennen, die GPU-Auslastung verbessern, Latenzen minimieren und eine zuverlässige Infrastruktur für Training, Inferenz und verteilte AI-Prozesse bereitstellen.
Nach dem Training kannst du AI-Workloads planen, konfigurieren und optimieren, Netzwerk- und Compute-Ressourcen orchestrieren, Fehler analysieren und skalierbare Multi-Node-AI-Umgebungen sicher betreiben.
Performante AI-Infrastrukturen reduzieren Trainingszeiten, steigern die Effizienz, verbessern die Modellqualität und ermöglichen es Unternehmen, KI-Technologien schneller und wirtschaftlicher einzusetzen.
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