Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos de la IA empresarial para PostgreSQL
- Posicionamiento de PostgreSQL en la infraestructura de IA moderna
- Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de pipelines 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 requeridas
- Configuración de pgvector y los complementos de procesamiento de IA
- Optimización de PostgreSQL para el rendimiento de integraciones y inferencia
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 análisis impulsados por LLM directamente en consultas SQL
Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica
- Comprensión de las integraciones (embeddings) y la búsqueda de similitud vectorial
- Implementación de pgvector para la recuperación semántica
- Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas
Ajuste y optimización del rendimiento
- Indexación y caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA
- Ejecución paralela de consultas y particionamiento de cargas de trabajo
- Escala horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA
Seguridad, cumplimiento y gobernanza
- Línea de datos 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 LLMs
- Integración de los 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 del costo-rendimiento en entornos de producción
- Tendencias emergentes en las 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 los modelos de IA/ML y los flujos de trabajo de procesamiento de datos
Público objetivo
- Arquitectos de datos empresariales que integran IA con PostgreSQL
- Directores de ingeniería responsables de sistemas de bases de datos impulsados por IA
- Administradores de bases de datos que gestionan entornos habilitados para IA de forma segura
