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 Durata 21 ore

Struttura del corso

Introduzione al SQL potenziato dall'AI

  • Panoramica sull'integrazione dell'AI nei sistemi di dati
  • Evoluzione dal SQL tradizionale all'interrogazione assistita dall'AI
  • Principali casi d'uso aziendali e vantaggi

Comprensione degli LLM nel contesto SQL

  • Come gli LLM interpretano e generano interrogazioni strutturate
  • Confronto tra GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen e Mistral per applicazioni SQL
  • Affinamento dei modelli per l'interazione con i database

Sistemi da linguaggio naturale a SQL (NL2SQL)

  • Architetture e approcci per il NL2SQL
  • Costruzione e distribuzione di pipeline da testo a SQL
  • Valutazione dell'accuratezza delle interrogazioni e dell'intento dell'utente

Ottimizzazione delle interrogazioni assistita dall'AI

  • Utilizzo dell'AI per rilevare e correggere interrogazioni inefficienti
  • Riscrittura delle interrogazioni basata sugli LLM per le prestazioni
  • Integrazione dell'ottimizzazione AI in PostgreSQL e SQL Server

Sicurezza, governance e tracciabilità

  • Controllo dell'accesso alle interrogazioni generate dall'AI
  • Garantire spiegabilità e conformità
  • Implementazione della governance AI nei sistemi di dati aziendali

Integrazione e orchestrazione degli LLM

  • Connessione tra motori SQL e API di AI
  • Utilizzo di framework come LangChain e LlamaIndex
  • Distribuzione dei componenti AI in architetture ibride e cloud

Laboratori di implementazione pratica

  • Configurazione delle connessioni AI-SQL e degli ambienti di test
  • Creazione e valutazione di interrogazioni generate dall'AI
  • Misurazione dei miglioramenti delle prestazioni con l'ottimizzazione AI

Tendenze future e strategie di adozione aziendale

  • Sistemi di database nativi AI ed evoluzione del SQL
  • Integrazione con data lake, strumenti BI e pipeline
  • Creazione di assistenti di interrogazione AI interni per le organizzazioni

Requisiti

  • Conoscenza delle basi di SQL
  • Esperienza nella gestione dei database o nell'ingegneria dei dati
  • Conoscenze di base dei concetti di intelligenza artificiale o machine learning

Pubblico di riferimento

  • Ingegneri dei dati e amministratori di database
  • Architetti aziendali e responsabili dell'analisi dati
  • Team di integrazione AI e ingegneria delle piattaforme

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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