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
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