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 del pipeline de datos
  • Integración de IA con la estrategia de datos empresariales

Implementación 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 incrustación e inferencia

Estrategias de Integración de IA

  • Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI
  • Construcción de APIs RESTful para la interacción AI-PostgreSQL
  • Incrustación de análisis impulsados por LLM directamente en consultas SQL

Bases de Datos Vectoriales y Inteligencia Semántica

  • Comprensión de incrustaciones y búsqueda de similitud vectorial
  • Implementación de pgvector para la recuperación semántica
  • Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas

Ajuste y Optimización del Rendimiento

  • Índices y caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA
  • Ejecución paralela de consultas y partición de cargas de trabajo
  • Escalado horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA

Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza

  • Lineaje de datos y transparencia del modelo en PostgreSQL
  • Control de acceso y registro de auditoría para datos de IA
  • Cumplimiento con las normas GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automatización y Monitoreo

  • Uso de IA para el monitoreo de bases de datos y la detección de anomalías
  • Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con LLMs
  • Integración de registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad basadas en IA

Estudios de Caso Empresariales y Roadmap Futuro

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

Audiencia

  • 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 habilitados para IA con seguridad
 21 Horas

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