Programa do Curso

Fundamentos de IA Empresarial para PostgreSQL

  • Posicionando o PostgreSQL na infraestrutura moderna de IA
  • Ciclo de vida do modelo AI e arquitetura da pipeline de dados
  • Integrando AI com a estratégia de dados empresariais

Implementação do PostgreSQL para Cargas de Trabalho de IA

  • Instalando o PostgreSQL e as extensões de AI necessárias
  • Configurando pgvector e plugins de processamento de AI
  • Otimizando o PostgreSQL para desempenho de incorporação e inferência

Estratégias de Integração de IA

  • Conectando o PostgreSQL com Deepseek, Qwen, Mistral Small e OpenAI
  • Construindo APIs RESTful para interação AI-PostgreSQL
  • Incorporando análises impulsionadas por LLM diretamente em consultas SQL

Bancos de Dados Vetoriais e Inteligência Semântica

  • Entendendo incorporações e pesquisa de similaridade vetorial
  • Implementando pgvector para recuperação semântica
  • Integrando o PostgreSQL com bancos de dados vetoriais híbridos

Ajuste de Desempenho e Otimização

  • Indexação de alto desempenho e cache para consultas impulsionadas por IA
  • Execução de consultas paralelas e particionamento de carga de trabalho
  • Escalando o PostgreSQL horizontalmente em aplicativos de IA

Segurança, Conformidade e Governança

  • Linhagem de dados e transparência do modelo no PostgreSQL
  • Controle de acesso e registro de auditoria para dados de IA
  • Conformidade com padrões GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automação e Monitoramento

  • Usando IA para monitoramento de banco de dados e detecção de anomalias
  • Automatizando a geração e otimização de consultas SQL com LLMs
  • Integrando logs PostgreSQL com plataformas de observabilidade impulsionadas por IA

Estudos de Caso Empresariais e Roadmap Futuro

  • Implantações em escala empresarial de IA com PostgreSQL
  • Otimização custo-desempenho em ambientes de produção
  • Tendências emergentes em bancos de dados relacionais nativos de IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de sistemas de banco de dados relacional e SQL
  • Experiência com administração e desenvolvimento PostgreSQL
  • Familiaridade com modelos AI/ML e fluxos de trabalho de processamento de dados

Público-Alvo

  • Arquitetos de dados empresariais integrando AI com PostgreSQL
  • Líderes de engenharia responsáveis por sistemas de banco de dados baseados em IA
  • Administradores de banco de dados gerenciando ambientes habilitados para AI com segurança
 21 Horas

Número de participantes


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