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Temario del curso

Introducción a la inteligencia artificial en PostgreSQL

  • Conceptos generales sobre inteligencia artificial y sistemas impulsados por datos
  • Casos de uso de IA en entornos PostgreSQL
  • Aspectos clave de arquitectura para cargas de trabajo de inteligencia artificial

Configuración del entorno

  • Instalación y ajustes iniciales de PostgreSQL junto con configuración básica de pgvector
  • Preparación del entorno Python para integraciones de IA
  • Conexión de PostgreSQL a modelos de lenguaje locales o alojados en la nube

Extensiones de IA y bases de datos vectoriales

  • Conceptos básicos sobre embeddings vectoriales dentro de PostgreSQL
  • Utilización de pgvector para realizar consultas semánticas y búsquedas por similitud
  • Comparativa entre las extensiones de IA propias de PostgreSQL y los almacenes vectoriales externos

Integración de modelos de lenguaje con PostgreSQL

  • Conexión a OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral Small desde PostgreSQL
  • Diseño de pipelines efectivos para generación y procesamiento de consultas mediante IA
  • Métodos eficaces para guardar y recuperar embeddings en la base de datos

Desarrollo de sistemas inteligentes de consulta

  • Generación automática de sentencias SQL a partir del lenguaje natural usando modelos de IA
  • Automatización en la creación y optimización de consultas de bases de datos
  • Implementación de funcionalidades de búsqueda inteligente y resumen automático de resultados

Optimización de PostgreSQL para aplicaciones basadas en IA

  • Estrategias adecuadas para la indexación de datos vectoriales
  • Mejoras técnicas y gestión del cache orientadas a consultas generadas por IA
  • Escalado eficaz de PostgreSQL mediante arquitecturas distribuidas o en la nube

Seguridad y gobernanza en bases de datos con funcionalidades de IA

  • Consideraciones sobre privacidad, protección de información y cumplimiento normativo
  • Control de acceso y gestión segura de claves API necesarias para la conexión a modelos de IA
  • Métodos de auditoría para registrar actividades relacionadas con consultas generadas por inteligencia artificial

Estudios de caso y casos prácticos empresariales

  • Sistemas de recomendación impulsados por IA utilizando PostgreSQL
  • Aplicaciones empresariales de búsqueda analítica basadas en embeddings vectoriales
  • Automatización y generación predicitiva mediante modelos inteligentes integrados directamente en la base de datos

Resumen final y próximos pasos a seguir

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de SQL y conceptos fundamentales sobre bases de datos relacionales
  • Experiencia en administración o desarrollo con PostgreSQL
  • Familiaridad inicial con principios básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos interesados en integrar inteligencia artificial a PostgreSQL
  • Ingenieros de datos que desarrollan flujos de trabajo basados en IA para bases de datos
  • Desarrolladores y arquitectos encargados de diseñar aplicaciones inteligentes orientadas a los datos
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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