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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 modelos de IA y arquitectura de canalizaciones 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 incrustaciones (embeddings) e 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
  • Incrustación de análisis impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) directamente en consultas SQL

Bases de Datos Vectoriales e Inteligencia Semántica

  • Comprensión de las incrustaciones (embeddings) y la búsqueda por similitud vectorial
  • Implementación de pgvector para la 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 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
  • Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con modelos de lenguaje grande (LLM)
  • 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 del costo-rendimiento en entornos de producción
  • Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas para IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los sistemas de bases de datos relacionales y SQL
  • Experiencia con la administración y el desarrollo en 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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