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Struttura del corso

Introduzione all'utilizzo dell'AI nel contesto SQL

  • Panoramica sull'integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi dati
  • Evoluzione dallo SQL tradizionale verso l’interrogazione assistita dall’AI
  • Principali casi d'uso aziendali e vantaggi derivanti da questa integrazione

Approfondimento sui modelli linguistici di grandi dimensioni nello scenario SQL

  • Il modo in cui questi modelli interpretano e generano query strutturate
  • Confronto tra GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen e Mistral per le applicazioni SQL
  • Tecniche di ottimizzazione dei modelli per facilitare l'interazione con i database

Sistemi per la conversione del linguaggio naturale in codice SQL (NL2SQL)

  • Architetture e metodologie alla base dei sistemi NL2SQL
  • Creazione e implementazione di pipeline che tradottono testi in comandi SQL
  • Valutazione della correttezza delle query prodotte e dell'aderenza alle intenzioni degli utenti

Ottimizzazione intelligente delle query assistita dall’AI

  • Rilevamento e correzione automatica di query poco efficienti grazie all'AI
  • Riscrittura automatica delle query per migliorarne le prestazioni tramite LLM
  • Integrazione dei meccanismi di ottimizzazione AI con PostgreSQL e SQL Server

Sicurezza, governance e tracciabilità nell’utilizzo dell'AI

  • Controllo sull’accesso alle query generate automaticamente dall’AI
  • Garanzia di trasparenza e conformità alle norme vigenti
  • Implementazione di strategie di governance AI nei sistemi dati aziendali

Integrazione e coordinamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni

  • Collegamento tra motori SQL e API dedicate all’intelligenza artificiale
  • Utilizzo di framework come LangChain e LlamaIndex per lo sviluppo di soluzioni AI
  • Implementazione dei componenti AI in architetture ibride e cloud-based

Laboratori pratici di implementazione

  • Configurazione di collegamenti tra l’AI e i sistemi SQL, nonché creazione di ambienti di test
  • Progettazione ed analisi delle query generate automaticamente dall’AI
  • Misurazione dei miglioramenti prestazionali ottenuti grazie all’ottimizzazione AI

Tendenze future e strategie per l'adozione dell'AI nelle aziende

  • Sistemi database nativamente integrati con funzionalità AI e sviluppo futuro dello SQL
  • Integrazione con data lake, strumenti di Business Intelligence e flussi dati complessivi
  • Realizzazione interna di assistenti AI per la creazione e l’esecuzione delle query aziendali

Riepilogo finale e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza delle basi dello SQL
  • Esperienza nella gestione di database o nell'ingegneria dei dati
  • Nozioni fondamentali sui concetti di intelligenza artificiale e machine learning

Destinatari

  • Ingegneri dei dati e amministratori di database
  • Architetti aziendali e responsabili dell'analisi dei dati
  • Team incaricati dell'integrazione AI e dello sviluppo delle piattaforme
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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