Implementing Cisco Data Center AI Infrastructure (DCAI)<\/strong> est conçue pour doter les professionnels des compétences nécessaires pour prendre en charge, sécuriser et optimiser les charges de travail d’IA au sein des environnements modernes de centres de données. Ce programme complet explore en profondeur les caractéristiques spécifiques des applications IA\/ML, leur influence sur la conception de l’infrastructure, ainsi que les bonnes pratiques en matière de provisionnement automatisé. Les participants acquerront une connaissance approfondie des considérations de sécurité liées aux déploiements IA et maîtriseront les opérations de jour 2, y compris la supervision et les techniques avancées de dépannage telles que la corrélation des journaux et l’analyse de la télémétrie. Grâce à une expérience pratique, incluant l’utilisation d’outils comme Splunk, les apprenants seront préparés à surveiller, diagnostiquer et résoudre efficacement les incidents au sein des centres de données intégrant l’IA\/ML, afin de garantir une disponibilité et des performances optimales pour les charges de travail critiques de l’organisation.<\/p>\nCette formation combine des contenus issus des formations Operate and Troubleshoot AI Solutions on Cisco Infrastructure (DCAIAOT) et AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE).<\/p>\n
Cette formation vous prépare à l’examen 300-640 DCAI v1.0. En cas de réussite, vous obtenez la certification Cisco Certified Specialist – Data Center AI Infrastructure et satisfaites à l’exigence de l’examen de spécialisation pour la certification Cisco Certified Network Professional (CCNP) Data Center.<\/p>\n
À quoi s’attendre lors de l’examen<\/strong><\/p>\nImplementing Cisco Data Center AI Infrastructure (300-640 DCAI) v1.0 est un examen de 90 minutes associé à la certification Cisco Certified Specialist – Data Center AI Infrastructure et répond à l’exigence de l’examen de spécialisation pour la certification CCNP Data Center.<\/p>\n
Cet examen évalue vos connaissances en matière d’infrastructure IA, notamment :\n<\/p>\n
\n- Conception<\/li>
- Mise en œuvre<\/li>
- Supervision<\/li>
- Dépannage<\/li><\/ul>
Bénéfices de la formation<\/strong><\/p>\nCette formation vous permettra de :\n<\/p>\n
\n- Acquérir des compétences complètes pour prendre en charge, sécuriser et optimiser les charges de travail IA dans des environnements modernes de centres de données<\/li>
- Comprendre la conception, la mise en œuvre et le dépannage avancé des infrastructures IA, y compris les défis réseau et le matériel spécialisé<\/li>
- Acquérir une connaissance approfondie des concepts IA\/ML, de l’IA générative et de leur application pratique à la gestion et à l’automatisation des réseaux<\/li>
- Mettre en œuvre des techniques pratiques de supervision, de diagnostic et de résolution des incidents, en exploitant des outils tels que Splunk et l’IA pour améliorer la productivité des opérations réseau<\/li>
- Vous préparer à l’examen 300-640 DCAI v1.0<\/li>
- Obtenir 38 crédits CE pour la recertification<\/li><\/ul>","objective_plain":"A l'issue de la formation, vous devrez \u00eatre en mesure de :\n\n\n\n- D\u00e9crire les concepts cl\u00e9s de l\u2019intelligence artificielle, en se concentrant sur l\u2019IA traditionnelle, l\u2019apprentissage automatique (machine learning) et l\u2019apprentissage profond (deep learning), ainsi que leurs applications\n- D\u00e9crire l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, ses d\u00e9fis et ses tendances futures, tout en examinant les nuances entre les approches traditionnelles et modernes de l\u2019IA\n- Expliquer comment l\u2019IA am\u00e9liore la gestion et la s\u00e9curit\u00e9 des r\u00e9seaux gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019automatisation intelligente, \u00e0 l\u2019analytique pr\u00e9dictive et \u00e0 la d\u00e9tection d\u2019anomalies\n- D\u00e9crire les concepts cl\u00e9s, l\u2019architecture et les principes de gestion de base des clusters IA\/ML, ainsi que le processus d\u2019acquisition, d\u2019ajustement fin (fine-tuning), d\u2019optimisation et d\u2019utilisation de mod\u00e8les ML pr\u00e9entra\u00een\u00e9s\n- Utiliser les capacit\u00e9s de Jupyter Lab et de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour automatiser les op\u00e9rations r\u00e9seau, \u00e9crire du code Python et exploiter des mod\u00e8les d\u2019IA afin d\u2019am\u00e9liorer la productivit\u00e9\n- D\u00e9crire les composants essentiels et les consid\u00e9rations n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en place d\u2019une infrastructure IA robuste\n- \u00c9valuer et mettre en \u0153uvre des strat\u00e9gies efficaces de placement des charges de travail et garantir l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 au sein des syst\u00e8mes IA\n- Explorer les normes de conformit\u00e9, les politiques et les cadres de gouvernance applicables aux syst\u00e8mes d\u2019IA\n- D\u00e9crire les pratiques d\u2019infrastructure IA durable, en mettant l\u2019accent sur la durabilit\u00e9 environnementale et \u00e9conomique\n- Orienter les d\u00e9cisions relatives \u00e0 l\u2019infrastructure IA afin d\u2019optimiser l\u2019efficacit\u00e9 et les co\u00fbts\n- D\u00e9crire les principaux d\u00e9fis r\u00e9seau du point de vue des exigences applicatives IA\/ML\n- D\u00e9crire le r\u00f4le des technologies optiques et cuivre dans la prise en charge des charges de travail IA\/ML en centre de donn\u00e9es\n- D\u00e9crire les mod\u00e8les de connectivit\u00e9 r\u00e9seau et les conceptions r\u00e9seau\n- D\u00e9crire les protocoles importants de couche 2 et de couche 3 pour l\u2019IA et le fog computing dans le cadre du traitement distribu\u00e9 de l\u2019IA\n- Migrer les charges de travail IA vers un r\u00e9seau IA d\u00e9di\u00e9\n- Expliquer les m\u00e9canismes et le fonctionnement des protocoles RDMA et RoCE\n- Comprendre l\u2019architecture et les fonctionnalit\u00e9s des fabrics Ethernet haute performance\n- Expliquer les m\u00e9canismes r\u00e9seau et les outils de QoS n\u00e9cessaires \u00e0 la construction de r\u00e9seaux RoCE sans perte et haute performance\n- D\u00e9crire les m\u00e9canismes ECN et PFC, pr\u00e9senter Cisco Nexus Dashboard Insights pour la surveillance de la congestion, explorer l\u2019impact des diff\u00e9rentes phases des applications IA\/ML sur l\u2019infrastructure des centres de donn\u00e9es, et inversement\n- Pr\u00e9senter les \u00e9tapes de base, les d\u00e9fis et les techniques li\u00e9s au processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es\n- Utiliser Cisco Nexus Dashboard Insights pour surveiller les flux de trafic IA\/ML\n- D\u00e9crire l\u2019importance du mat\u00e9riel sp\u00e9cifique \u00e0 l\u2019IA pour r\u00e9duire les temps d\u2019entra\u00eenement et prendre en charge les besoins avanc\u00e9s de traitement des t\u00e2ches d\u2019IA\n- Comprendre le mat\u00e9riel de calcul requis pour ex\u00e9cuter des solutions IA\/ML\n- Comprendre les solutions d\u2019intelligence et d\u2019IA\/ML existantes\n- D\u00e9crire les options d\u2019infrastructure virtuelle et les consid\u00e9rations associ\u00e9es lors du d\u00e9ploiement\n- Expliquer les strat\u00e9gies de stockage des donn\u00e9es, les protocoles de stockage et le stockage d\u00e9fini par logiciel\n- Utiliser NDFC pour configurer un fabric optimis\u00e9 pour les charges de travail IA\/ML\n- Utiliser des mod\u00e8les GPT h\u00e9berg\u00e9s localement avec le RAG pour des t\u00e2ches d\u2019ing\u00e9nierie r\u00e9seau","essentials_plain":"Il n\u2019existe aucun pr\u00e9requis formel pour cette formation. Cependant, il est recommand\u00e9 de disposer des connaissances et comp\u00e9tences suivantes avant d\u2019y participer :\n\n\n\n- Architecture et op\u00e9rations de calcul Cisco UCS\n- Gamme de commutateurs Cisco Nexus et leurs fonctionnalit\u00e9s\n- Technologies c\u0153ur des centres de donn\u00e9es\nCes comp\u00e9tences peuvent \u00eatre acquises via les offres de formation Cisco suivantes :\n\n\n- Implementing Cisco NX-OS Switches and Fabrics in the Data Center (DCNX)\n- Cisco Data Center Nexus Dashboard Essentials (DCNDE)\n- Implementing and Operating Cisco Data Center Core Technologies (DCCOR)","audience_plain":"- Concepteurs R\u00e9seau\n- Administrateurs R\u00e9seau\n- Administrateurs de Stockage\n- Ing\u00e9nieurs R\u00e9seau\n- Ing\u00e9nieurs Syst\u00e8mes\n- Ing\u00e9nieurs de Centre de Donn\u00e9es\n- Ing\u00e9nieurs Syst\u00e8mes Conseil\n- Architectes de Solutions Techniques\n- Int\u00e9grateurs \/ Partenaires Cisco\n- Ing\u00e9nieurs Terrain\n- Administrateurs Serveurs\n- Responsables R\u00e9seau\n- Responsables de Programme\n- Chefs de Projet","contents_plain":"- Fondamentaux de l\u2019IA\n- IA g\u00e9n\u00e9rative\n- Cas d\u2019usage de l\u2019IA\n- Clusters IA\/ML et mod\u00e8les\n- Outils IA \u2014 Jupyter Notebook\n- Infrastructure IA\n- Placement des charges de travail IA et interop\u00e9rabilit\u00e9\n- Politiques IA\n- Durabilit\u00e9 de l\u2019IA\n- Conception de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9fis r\u00e9seau cl\u00e9s et exigences pour les charges de travail IA\n- Transport IA\n- Mod\u00e8les de connectivit\u00e9\n- R\u00e9seau IA\n- Migration d\u2019architecture vers un r\u00e9seau IA\/ML\n- Protocoles au niveau applicatif\n- Fabrics converg\u00e9s \u00e0 haut d\u00e9bit\n- Conception de fabrics sans perte\n- Visibilit\u00e9 de la congestion\n- Pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour l\u2019IA\n- Performances des donn\u00e9es des charges de travail IA\/ML\n- Mat\u00e9riel d\u2019activation de l\u2019IA\n- Ressources de calcul\n- Solutions de ressources de calcul\n- Ressources virtuelles\n- Ressources de stockage\n- Mise en place d\u2019un cluster IA\n- D\u00e9ployer et utiliser des mod\u00e8les GPT open source pour le RAG\n- Exploitation et supervision de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9pannage de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9pannage des probl\u00e8mes courants des fabrics IA\/ML","outline_plain":"- Fondamentaux de l\u2019IA\n- IA g\u00e9n\u00e9rative\n- Cas d\u2019usage de l\u2019IA\n- Clusters IA\/ML et mod\u00e8les\n- Outils IA \u2014 Jupyter Notebook\n- Infrastructure IA\n- Placement des charges de travail IA et interop\u00e9rabilit\u00e9\n- Politiques IA\n- Durabilit\u00e9 de l\u2019IA\n- Conception de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9fis r\u00e9seau cl\u00e9s et exigences pour les charges de travail IA\n- Transport IA\n- Mod\u00e8les de connectivit\u00e9\n- R\u00e9seau IA\n- Migration d\u2019architecture vers un r\u00e9seau IA\/ML\n- Protocoles au niveau applicatif\n- Fabrics converg\u00e9s \u00e0 haut d\u00e9bit\n- Conception de fabrics sans perte\n- Visibilit\u00e9 de la congestion\n- Pr\u00e9paration des donn\u00e9es pour l\u2019IA\n- Performances des donn\u00e9es des charges de travail IA\/ML\n- Mat\u00e9riel d\u2019activation de l\u2019IA\n- Ressources de calcul\n- Solutions de ressources de calcul\n- Ressources virtuelles\n- Ressources de stockage\n- Mise en place d\u2019un cluster IA\n- D\u00e9ployer et utiliser des mod\u00e8les GPT open source pour le RAG\n- Exploitation et supervision de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9pannage de l\u2019infrastructure IA\n- D\u00e9pannage des probl\u00e8mes courants des fabrics IA\/ML","summary_plain":"La formation Implementing Cisco Data Center AI Infrastructure (DCAI) est con\u00e7ue pour doter les professionnels des comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour prendre en charge, s\u00e9curiser et optimiser les charges de travail d\u2019IA au sein des environnements modernes de centres de donn\u00e9es. Ce programme complet explore en profondeur les caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques des applications IA\/ML, leur influence sur la conception de l\u2019infrastructure, ainsi que les bonnes pratiques en mati\u00e8re de provisionnement automatis\u00e9. Les participants acquerront une connaissance approfondie des consid\u00e9rations de s\u00e9curit\u00e9 li\u00e9es aux d\u00e9ploiements IA et ma\u00eetriseront les op\u00e9rations de jour 2, y compris la supervision et les techniques avanc\u00e9es de d\u00e9pannage telles que la corr\u00e9lation des journaux et l\u2019analyse de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie. Gr\u00e2ce \u00e0 une exp\u00e9rience pratique, incluant l\u2019utilisation d\u2019outils comme Splunk, les apprenants seront pr\u00e9par\u00e9s \u00e0 surveiller, diagnostiquer et r\u00e9soudre efficacement les incidents au sein des centres de donn\u00e9es int\u00e9grant l\u2019IA\/ML, afin de garantir une disponibilit\u00e9 et des performances optimales pour les charges de travail critiques de l\u2019organisation.\n\nCette formation combine des contenus issus des formations Operate and Troubleshoot AI Solutions on Cisco Infrastructure (DCAIAOT) et AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials (DCAIE).\n\nCette formation vous pr\u00e9pare \u00e0 l\u2019examen 300-640 DCAI v1.0. En cas de r\u00e9ussite, vous obtenez la certification Cisco Certified Specialist \u2013 Data Center AI Infrastructure et satisfaites \u00e0 l\u2019exigence de l\u2019examen de sp\u00e9cialisation pour la certification Cisco Certified Network Professional (CCNP) Data Center.\n\n\u00c0 quoi s\u2019attendre lors de l\u2019examen\n\n\nImplementing Cisco Data Center AI Infrastructure (300-640 DCAI) v1.0 est un examen de 90 minutes associ\u00e9 \u00e0 la certification Cisco Certified Specialist \u2013 Data Center AI Infrastructure et r\u00e9pond \u00e0 l\u2019exigence de l\u2019examen de sp\u00e9cialisation pour la certification CCNP Data Center.\n\nCet examen \u00e9value vos connaissances en mati\u00e8re d\u2019infrastructure IA, notamment :\n\n\n\n- Conception\n- Mise en \u0153uvre\n- Supervision\n- D\u00e9pannage\nB\u00e9n\u00e9fices de la formation\n\n\nCette formation vous permettra de :\n\n\n\n- Acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences compl\u00e8tes pour prendre en charge, s\u00e9curiser et optimiser les charges de travail IA dans des environnements modernes de centres de donn\u00e9es\n- Comprendre la conception, la mise en \u0153uvre et le d\u00e9pannage avanc\u00e9 des infrastructures IA, y compris les d\u00e9fis r\u00e9seau et le mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9\n- Acqu\u00e9rir une connaissance approfondie des concepts IA\/ML, de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative et de leur application pratique \u00e0 la gestion et \u00e0 l\u2019automatisation des r\u00e9seaux\n- Mettre en \u0153uvre des techniques pratiques de supervision, de diagnostic et de r\u00e9solution des incidents, en exploitant des outils tels que Splunk et l\u2019IA pour am\u00e9liorer la productivit\u00e9 des op\u00e9rations r\u00e9seau\n- Vous pr\u00e9parer \u00e0 l\u2019examen 300-640 DCAI v1.0\n- Obtenir 38 cr\u00e9dits CE pour la recertification","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":5,"formatted":"5 jours"},"pricelist":{"List Price":{"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":3885},"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":4395},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":6065},"FR":{"country":"FR","currency":"EUR","taxrate":19.6,"price":4160}}},"lastchanged":"2026-03-19T20:24:10+01:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/fr\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/fr\/json-course-schedule\/36712","source_lang":"fr","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/fr\/json-course\/cisco-dcai"}}