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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos de IA empresarial para PostgreSQL
- Posicionamiento de PostgreSQL en la infraestructura de IA moderna
- Ciclo de vida de los modelos de IA y arquitectura de tuberías 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 complementos 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
- Construcción de API REST para la interacción entre IA y PostgreSQL
- Incorporación de analítica impulsada por LLM directamente en consultas SQL
Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica
- Comprensión de las incrustaciones (embeddings) y la búsqueda de similitud vectorial
- Implementación de pgvector para la recuperación semántica
- Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas
Ajuste de rendimiento y optimización
- Indexado y caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA
- Ejecución de consultas paralelas y particionamiento de cargas de trabajo
- Escala horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA
Seguridad, cumplimiento y gobernanza
- Linaje de datos y transparencia de modelos en PostgreSQL
- Control de acceso y registros de auditoría para datos de IA
- Cumplimiento de los estándares 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 impulsadas por IA
Estudios de caso empresariales y hoja de ruta futura
- Despliegues a escala empresarial de IA con PostgreSQL
- Optimización de costo y rendimiento en entornos de producción
- Tendencias emergentes en bases de datos relacionales nativas de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de sistemas de bases de datos relacionales y SQL
- Experiencia en administración y desarrollo de 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
