Struttura del corso

Fondamenti dell'AI Aziendale per PostgreSQL

  • Collocazione di PostgreSQL nelle moderne infrastrutture AI
  • Ciclo di vita dei modelli AI e architettura della pipeline dati
  • Integrazione dell'AI con la strategia dei dati aziendali

Distribuzione di PostgreSQL per Carichi di Lavoro AI

  • Installazione di PostgreSQL e delle estensioni AI necessarie
  • Configurazione di pgvector e plugin di elaborazione AI
  • Ottimizzazione di PostgreSQL per le prestazioni di embedding e inferenza

Strategie di Integrazione dell'AI

  • Connessione di PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small e OpenAI
  • Costruzione di API RESTful per l'interazione AI-PostgreSQL
  • Embedding di analitiche guidate da LLM direttamente nelle query SQL

Database Vettoriali e Intelligenza Semantica

  • Comprensione degli embedding e della ricerca di similarità vettoriale
  • Implementazione di pgvector per la retrieval semantica
  • Integrazione di PostgreSQL con database vettoriali ibridi

Ottimizzazione delle Prestazioni e Tuning

  • Indicizzazione ad alta prestazione e caching per query AI-guidate
  • Esecuzione di query parallele e partizionamento del carico di lavoro
  • Scalabilità orizzontale di PostgreSQL nelle applicazioni AI

Sicurezza, Conformità e Governance

  • Linea di provenienza dei dati e trasparenza del modello in PostgreSQL
  • Controllo degli accessi e logging di audit per i dati AI
  • Conformità con le norme GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automazione e Monitoraggio

  • Utilizzo dell'AI per il monitoraggio del database e la rilevazione di anomalie
  • Automazione della generazione e ottimizzazione delle query SQL con LLMs
  • Integrazione dei log PostgreSQL con piattaforme di osservabilità AI-powered

Studi di Caso Aziendali e Roadmap Futura

  • Distribuzioni a livello aziendale dell'AI con PostgreSQL
  • Ottimizzazione costi-prestazioni negli ambienti di produzione
  • Tendenze emergenti nei database relazionali nativi AI

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione dei sistemi di database relazionali e SQL
  • Esperienza nell'amministrazione e nello sviluppo PostgreSQL
  • Familiarità con modelli AI/ML e workflow di elaborazione dati

Pubblico Target

  • Architetti di dati aziendali che integrano AI con PostgreSQL
  • Responsabili ingegneria responsabili di sistemi database guidati dall'AI
  • Amministratori di database che gestiscono ambienti AI abilitati e sicuri
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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