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 Duración 21 horas

Temario del curso

Fundamentos de IA Empresarial para PostgreSQL

  • Posicionamiento de PostgreSQL en la infraestructura de IA moderna
  • Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de tuberías de datos
  • Integración de la IA con la estrategia de datos empresarial

Despliegue de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA

  • Instalación de PostgreSQL y las extensiones de IA necesarias
  • Configuración de pgvector y complementos de procesamiento de IA
  • Optimización de PostgreSQL para el rendimiento de incrustaciones (embeddings) y razonamiento (inference)

Estrategias de Integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI
  • Construcción de APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL
  • Incorporación de analítica impulsada por LLM directamente en consultas SQL

Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica

  • Comprensión de las incrustaciones (embeddings) y la búsqueda de similitud vectorial
  • Implementación de pgvector para la recuperación semántica
  • Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas

Ajuste de rendimiento y optimización

  • Indexación y almacenamiento en caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA
  • Ejecución de consultas en paralelo y particionamiento de cargas de trabajo
  • Escala horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA

Seguridad, cumplimiento normativo y gobernanza

  • Origen de los datos (data lineage) y transparencia de los modelos en PostgreSQL
  • Control de acceso y registro de auditoría para datos de IA
  • Cumplimiento de los estándares GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automatización y monitoreo

  • Uso de la IA para el monitoreo de bases de datos y la detección de anomalías
  • Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con LLM
  • Integración de los registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad impulsadas por IA

Estudios de casos empresariales y hoja de ruta futura

  • Despliegues a escala empresarial de IA con PostgreSQL
  • Optimización de costos y rendimiento en entornos de producción
  • Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los sistemas de bases de datos relacionales y SQL
  • Experiencia en la administración y el desarrollo con PostgreSQL
  • Conocimiento de modelos de IA/ML y flujos de trabajo de procesamiento de datos

Audiencia

  • Arquitectos de datos empresariales que integran IA con PostgreSQL
  • Líderes de ingeniería responsables de sistemas de bases de datos impulsados por IA
  • Administradores de bases de datos que gestionan entornos seguros habilitados para IA

Número de participantes


Precio por participante

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