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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 IA con la estrategia de datos empresariales
Despliegue de PostgreSQL para Cargas de Trabajo de IA
- Instalación de PostgreSQL y las extensiones de IA requeridas
- Configuración de pgvector y plugins 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 RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL
- Incorporación de analíticas impulsadas 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 la recuperación semántica
- Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas
Ajuste Fino de Rendimiento y Optimización
- Indexación y cacheo 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 modelos en PostgreSQL
- Control de acceso y registro de auditoría para datos de IA
- Cumplimiento de estándares como GDPR, SOC 2 e ISO 27001
Automatización y Monitoreo
- Uso de 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 registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad impulsadas por IA
Estudios de Caso Empresariales y Hoja de Ruta Futura
- Despliegues de IA a escala empresarial 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 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
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 de forma segura
