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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 del pipeline 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 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
  • Desarrollo de APIs RESTful para la interacción entre IA y PostgreSQL
  • Incrustación de análisis impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) directamente en consultas SQL

Bases de datos vectoriales e inteligencia semántica

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

Ajuste y optimización del rendimiento

  • Indexación y almacenamiento en caché de alto rendimiento para consultas impulsadas por IA
  • Ejecución de consultas paralelas y particionamiento de cargas de trabajo
  • Escalado horizontal de PostgreSQL en aplicaciones de IA

Seguridad, cumplimiento y gobernanza

  • Rastreo de datos y transparencia de modelos en PostgreSQL
  • Control de acceso y registro 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 detección de anomalías
  • Automatización de la generación y optimización de consultas SQL con LLMs
  • Integración de los 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 del 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 procesamiento de datos

Audiencia 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 habilitados para IA con medidas de seguridad
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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