Struttura del corso

Introduzione all'AI Augmentata per SQL

  • Panoramica sull'integrazione dell'AI nei sistemi di dati
  • Evoluzione dalla tradizionale SQL alle query assistite da AI
  • Principali casi d'uso e benefici aziendali

Comprensione dei LLMs nel Contesto di SQL

  • Come i LLMs interpretano e generano query strutturate
  • Confronto tra GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen e Mistral per applicazioni SQL
  • Affinamento dei modelli per l'interazione con il database

Sistemi da Linguaggio Naturale a SQL (NL2SQL)

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

Ottimizzazione Assistita dall'AI delle Query

  • Utilizzo dell'AI per rilevare e correggere query inefficienti
  • Riscrittura di query basata su LLMs per prestazioni ottimali
  • Integrazione dell'ottimizzazione AI in PostgreSQL e SQL Server

Sicurezza, Governance e Auditabilità

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

Integrazione e Orchestrizzazione dei LLMs

  • Connessione di motori SQL con API AI
  • Utilizzo di framework come LangChain e LlamaIndex
  • Distribuzione di 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 query generate dall'AI
  • Misurazione dei miglioramenti delle prestazioni con l'ottimizzazione AI

Tendenze Future e Strategie di Adozione Aziendale

  • Sistemi database nativi AI e evoluzione della SQL
  • Integrazione con data lakes, strumenti BI e pipeline
  • Costruzione di assistenti query interni basati su AI per le organizzazioni

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza delle basi di SQL
  • Esperienza nell'amministrazione del database o in data engineering
  • Conoscenze basilari di AI o concetti di machine learning

Pubblico Target

  • Data engineer e amministratori del database
  • Architetti aziendali e responsabili di analisi
  • Team di integrazione e ingegneria delle piattaforme AI
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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