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Temario del curso

Fundamentos empresariales de la IA aplicada a PostgreSQL

  • El papel de PostgreSQL dentro de las infraestructuras actuales de IA
  • Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de flujos de datos
  • Alineación de funcionalidades de IA con las estrategias empresariales en materia de datos

Implementación de PostgreSQL para cargas de trabajo basadas en IA

  • Instalación de PostgreSQL y extensiones específicas para IA
  • Configuración de pgvector y demás complementos orientados al procesamiento con IA
  • Optimización de PostgreSQL enfocada en la generación e inferencia de datos mediante vectores

Estrategias de integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con plataformas como Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI
  • Desarrollo de APIs REST para la interacción entre IA y PostgreSQL
  • Incorporación de análisis impulsados por modelos LLM directamente en sentencias SQL

Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica

  • Conceptos esenciales acerca de los embeddings y la búsqueda por similitud vectorial
  • Implementación de pgvector con el objetivo de recuperar información según su contenido semántico
  • Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas

Ajuste y optimización del rendimiento

  • Técnicas eficaces de indexado y cacheo para consultas impulsadas por IA
  • Ejecución paralela de consultas y división de la carga computacional en sistemas complejos
  • Escalabilidad horizontal de PostgreSQL adaptada a necesidades específicas del entorno IA

Seguridad, cumplimiento normativo y gobernanza

  • Seguimiento de la procedencia de los datos y transparencia respecto a los modelos en PostgreSQL
  • Control de acceso detallado y registro exhaustivo para las actividades vinculadas a datos de IA
  • Alineación con estándares exigidos como GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automatización y monitoreo inteligente

  • Aplicación de la IA para supervisar el funcionamiento de bases de datos y detectar irregularidades
  • Automatización del diseño y ajuste de sentencias SQL mediante modelos LLM
  • Vinculación automática de los registros generados por PostgreSQL con plataformas modernas de análisis asistido por IA

Estudios de caso empresariales y tendencias futuras

  • Ejemplos reales de implementaciones a gran escala combinando IA y PostgreSQL
  • Optimización del equilibrio entre costos y eficiencia en entornos productivos
  • Principales novedades que van definiendo el futuro de las bases de datos relacionales integradas con IA

Resumen final y próximos pasos a seguir

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre sistemas de bases de datos relacionales y lenguaje SQL
  • Experiencia previa en la administración y desarrollo con PostgreSQL
  • Familiaridad con modelos de IA/ML y flujos de trabajo relacionados con el procesamiento de datos

Público objetivo

  • Arquitectos de datos empresariales encargados de integrar IA en PostgreSQL
  • Responsables técnicos que gestionan sistemas de bases de datos potenciados por IA
  • Administradores de bases de datos encargados del mantenimiento y seguridad de entornos con funcionalidades IA
 21 Horas

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