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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 la IA con la estrategia de datos empresarial.
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 embeddings e inferencia.
Estrategias de Integración de IA
- Conexión de PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small y OpenAI.
- Construcción de APIs RESTful 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 embeddings y búsqueda de similitud vectorial.
- Implementación de pgvector para la recuperación semántica.
- Integración de PostgreSQL con bases de datos vectoriales híbridas.
Ajuste Fino de Rendimiento y Optimización
- Indexación y almacenamiento en caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA.
- Ejecución paralela de consultas y particionamiento de cargas de trabajo.
- Escala horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA.
Seguridad, Cumplimiento Normativo y Gobernanza
- Línea genealógica de datos y transparencia de modelos en PostgreSQL.
- Control de acceso y registro de auditoría para datos de IA.
- Cumplimiento con los estándares GDPR, SOC 2 e ISO 27001.
Automatización y Monitoreo
- Uso de la 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 los registros de PostgreSQL con plataformas de observabilidad potenciadas por IA.
Estudios de Caso Empresariales y Hoja de Ruta Futura
- Despliegues de IA a escala empresarial con PostgreSQL.
- Optimización de relación costo-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 con PostgreSQL.
- Familiaridad con modelos de IA/ML y flujos de trabajo de procesamiento de datos.
Público Objetivo
- Arquitectos de datos empresariales que integren IA con PostgreSQL.
- Líderes de ingeniería responsables de sistemas de bases de datos impulsados por IA.
- Administradores de bases de datos que gestionen entornos habilitados para IA de manera segura.
