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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 flujos de datos
  • Integración de IA con la estrategia de datos empresarial

Despliegue de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA

  • Instalación de PostgreSQL y extensiones de IA requeridas
  • Configuración de pgvector y complementos de procesamiento de IA
  • Optimización de PostgreSQL para el rendimiento en incrustaciones y inferencia

Estrategias de integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI
  • Desarrollo de APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL
  • Integración de análisis impulsados por LLM directamente en consultas SQL

Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica

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

Ajuste de rendimiento y optimización

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

Seguridad, cumplimiento y gobernanza

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

Casos de estudio 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 siguientes pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • 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
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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