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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 del modelo de IA y arquitectura de cadenas de datos
  • Integración de IA con la estrategia de datos empresariales

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 de incrustaciones (embeddings) e inferencia

Estrategias de integración de IA

  • Conectar PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI
  • Crear APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL
  • Incrustar 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 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 registros de auditoría para datos de IA
  • Cumplimiento con los estándares GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automatización y monitoreo

  • Uso de IA para el monitoreo de bases de datos y detección de anomalías
  • Generación y optimización automatizada de consultas SQL con LLMs
  • Integración de los registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad impulsadas por IA

Estudios de caso empresariales y hoja de ruta futura

  • Despliegues a escala empresarial de IA con PostgreSQL
  • Optimización de 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 con la administración y desarrollo en PostgreSQL
  • Familiaridad con modelos de IA/ML y flujos de procesamiento de datos

Audiencia 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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