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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA enterprise pour PostgreSQL

  • Positionnement de PostgreSQL dans les infrastructures IA modernes
  • Cycle de vie des modèles d'IA et architecture des pipelines de données
  • Intégration de l'IA avec la stratégie de données de l'entreprise

Déploiement de PostgreSQL pour les charges de travail IA

  • Installation de PostgreSQL et des extensions IA requises
  • Configuration de pgvector et des plugins de traitement IA
  • Optimisation de PostgreSQL pour les performances d'intégration et d'inférence

Stratégies d'intégration de l'IA

  • Connexion de PostgreSQL à Deepseek, Qwen, Mistral Small et OpenAI
  • Conception d'APIs RESTful pour les interactions IA-PostgreSQL
  • Intégration d'analyses pilotées par LLM directement dans les requêtes SQL

Bases de données vectorielles et intelligence sémantique

  • Compréhension des embeddings et de la recherche de similarité vectorielle
  • Mise en œuvre de pgvector pour la récupération sémantique
  • Intégration de PostgreSQL avec des bases de données vectorielles hybrides

Réglage des performances et optimisation

  • Indexation et cache haute performance pour les requêtes pilotées par l'IA
  • Exécution parallèle des requêtes et partitionnement des charges de travail
  • Mise à l'échelle horizontale de PostgreSQL dans les applications IA

Sécurité, conformité et gouvernance

  • Traçabilité des données et transparence des modèles dans PostgreSQL
  • Contrôle des accès et journalisation des audits pour les données IA
  • Conformité aux normes RGPD, SOC 2 et ISO 27001

Automatisation et monitoring

  • Utilisation de l'IA pour la surveillance des bases de données et la détection d'anomalies
  • Automatisation de la génération et de l'optimisation des requêtes SQL avec des LLM
  • Intégration des logs PostgreSQL avec des plateformes d'observabilité pilotées par l'IA

Études de cas enterprise et feuille de route prospective

  • Déploiements à l'échelle enterprise d'IA avec PostgreSQL
  • Optimisation coûts/performance en environnements de production
  • Tendances émergentes dans les bases de données relationnelles natives IA

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une bonne compréhension des systèmes de bases de données relationnelles et du langage SQL
  • Une expérience avérée en administration et développement PostgreSQL
  • Une familiarité avec les modèles d'IA/ML et les flux de traitement des données

Public visé

  • Architectes de données enterprise intégrant l'IA avec PostgreSQL
  • Responsables techniques chargés des systèmes de bases de données pilotés par l'IA
  • Administrateurs de bases de données gérant des environnements sécurisés incluant l'IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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