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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Fundamentos da IA Empresarial para PostgreSQL

  • Posicionamento do PostgreSQL na infraestrutura de IA moderna
  • Ciclo de vida dos modelos de IA e arquitetura de pipelines de dados
  • Integração da IA com a estratégia de dados empresarial

Implantação do PostgreSQL para Cargas de Trabalho de IA

  • Instalação do PostgreSQL e das extensões de IA necessárias
  • Configuração do pgvector e plugins de processamento de IA
  • Otimização do PostgreSQL para desempenho em incorporações (embeddings) e inferência

Estratégias de Integração de IA

  • Conexão do PostgreSQL com Deepseek, Qwen, Mistral Small e OpenAI
  • Criação de APIs RESTful para interação entre IA e PostgreSQL
  • Incorporação de análises dirigidas por LLMs diretamente em consultas SQL

Bases de Dados Vetoriais e Inteligência Semântica

  • Compreensão de incorporações (embeddings) e pesquisa de similaridade vetorial
  • Implementação do pgvector para recuperação semântica
  • Integração do PostgreSQL com bases de dados vetoriais híbridas

Ajuste de Desempenho e Otimização

  • Indexação e cache de alto desempenho para consultas orientadas por IA
  • Execução paralela de consultas e particionamento de cargas de trabalho
  • Escala horizontal do PostgreSQL em aplicações de IA

Segurança, Conformidade e Governação

  • Linhagem de dados e transparência dos modelos no PostgreSQL
  • Controlo de acesso e registo de auditoria para dados de IA
  • Conformidade com as normas GDPR, SOC 2 e ISO 27001

Automatização e Monitorização

  • Utilização da IA para monitorização da base de dados e deteção de anomalias
  • Automação da geração e otimização de consultas SQL com LLMs
  • Integração dos registos (logs) do PostgreSQL com plataformas de observabilidade impulsionadas por IA

Estudos de Caso Empresariais e Roteiro para o Futuro

  • Implantações empresariais de IA com PostgreSQL
  • Otimização de custo-desempenho em ambientes de produção
  • Tendências emergentes em bases de dados relacionais nativas de IA

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento dos sistemas de bases de dados relacionais e de SQL
  • Experiência na administração e desenvolvimento com PostgreSQL
  • Familiaridade com modelos de IA/ML e fluxos de trabalho de tratamento de dados

Público-Alvo

  • Arquitetos de dados empresariais que integram IA com PostgreSQL
  • Líderes de engenharia responsáveis por sistemas de bases de dados impulsionados por IA
  • Administradores de bases de dados que gerem ambientes seguros com capacidades de IA

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