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Temario del curso

Fundamentos de IA Empresarial para PostgreSQL

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

Despliegue de PostgreSQL para Cargas de Trabajo de IA

  • Instalación de PostgreSQL y las extensiones de IA requeridas.
  • Configuración de pgvector y complementos de procesamiento de IA.
  • Optimización de PostgreSQL para el rendimiento de embeddings e inferencia.

Estrategias de Integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI.
  • Construcción de APIs REST para la interacción entre IA y PostgreSQL.
  • Incrustación de análisis impulsados por LLM directamente en consultas SQL.

Bases de Datos Vectoriales e Inteligencia Semántica

  • Comprensión de embeddings 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 y almacenamiento en caché de alto rendimiento 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

  • Linaje de datos y transparencia del modelo en PostgreSQL.
  • Control de acceso y registro de auditoría para datos de IA.
  • Cumplimiento con las normas 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 LLMs.
  • Integración de registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad impulsadas por IA.

Estudios de Caso Empresarial y Hoja de Ruta Futura

  • Despliegues a escala empresarial de IA con PostgreSQL.
  • Optimización costo-rendimiento en entornos de producción.
  • Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas para IA.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de sistemas de bases de datos relacionales y SQL.
  • Experiencia en administración y desarrollo con PostgreSQL.
  • Conocimiento sobre modelos de IA/ML y flujos 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 habilitados para IA con seguridad.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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