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Programa do Curso

Fundamentos de IA Corporativa para PostgreSQL

  • Posicionamento do PostgreSQL na infraestrutura moderna de IA
  • Ciclo de vida dos modelos de IA e arquitetura de pipelines de dados
  • Integração da IA com a estratégia de dados corporativos

Implantando PostgreSQL para Cargas de Trabalho de IA

  • Instalação do PostgreSQL e extensões de IA necessárias
  • Configuração do pgvector e plugins de processamento de IA
  • Otimização do PostgreSQL para desempenho de embeddings e inferência

Estratégias de Integração de IA

  • Conexão do PostgreSQL com Deepseek, Qwen, Mistral Small e OpenAI
  • Construção de APIs RESTful para interação entre IA e PostgreSQL
  • Incorporação de análises impulsionadas por LLM diretamente em consultas SQL

Bancos de Dados Vetoriais e Inteligência Semântica

  • Compreensão de embeddings e busca de similaridade vetorial
  • Implementação do pgvector para recuperação semântica
  • Integração do PostgreSQL com bancos de dados vetoriais híbridos

Ajuste e Otimização de Desempenho

  • Indexação e cache de alto desempenho para consultas orientadas a IA
  • Execução paralela de consultas e particionamento de carga de trabalho
  • Escalonamento horizontal do PostgreSQL em aplicações de IA

Segurança, Conformidade e Governança

  • Linhagem de dados e transparência de modelos no PostgreSQL
  • Controle de acesso e registro de auditoria para dados de IA
  • Conformidade com as normas GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automação e Monitoramento

  • Uso de IA para monitoramento de bancos de dados e detecção de anomalias
  • Automação da geração e otimização de consultas SQL com LLMs
  • Integração dos logs do PostgreSQL com plataformas de observabilidade impulsionadas por IA

Estudos de Caso Corporativos e Roteiro Futuro

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de sistemas de bancos de dados relacionais e SQL
  • Experiência com administração e desenvolvimento no PostgreSQL
  • Familiaridade com modelos de IA/ML e fluxos de processamento de dados

Público-Alvo

  • Arquitetos de dados corporativos integrando IA com PostgreSQL
  • Líderes de engenharia responsáveis por sistemas de bancos de dados orientados a IA
  • Administradores de banco de dados gerenciando ambientes habilitados para IA com segurança
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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