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期間 21 時間
コース概要
AI拡張SQLへの入門
- データシステムにおけるAI統合の概要
- 従来のSQLからAI支援クエリへの進化
- 主なエンタープライズユースケースとメリット
SQL文脈におけるLLMの理解
- LLMが構造化クエリを解釈・生成する方法
- SQLアプリケーションにおけるGPT、LlaMA、DeepSeek、Qwen、Mistralの比較
- データベースとのインタラクションのためのモデルのファインチューニング
自然言語からSQLへ(NL2SQL)のシステム
- NL2SQLのアーキテクチャとアプローチ
- テキストからSQLへのパイプラインの構築と展開
- クエリの正確性とユーザー意図の評価
AI支援クエリ最適化
- AIを用いた非効率クエリの検出と修正
- パフォーマンス向上のためのLLMベースのクエリ書き換え
- PostgreSQLおよびSQL ServerへのAI最適化機能の統合
セキュリティ、ガバナンス、監査可能性
- AI生成クエリへのアクセス制御
- 説明可能性とコンプライアンスの確保
- エンタープライズデータシステムにおけるAIガバナンスの実装
LLMの統合とオーケストレーション
- SQLエンジンとAI APIの接続
- LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークの利用
- ハイブリッドおよびクラウドアーキテクチャにおけるAIコンポーネントの展開
実践的な実装ラボ
- AI-SQL接続とテスト環境のセットアップ
- AI生成クエリの作成と評価
- AI最適化によるパフォーマンス向上の測定
将来のトレンドとエンタープライズ採用戦略
- AIネイティブデータベースシステムとSQLの進化
- データレイク、BIツール、パイプラインとの統合
- 組織内のAIクエリアシスタントの構築
要求
- SQLの基礎知識
- データベース管理またはデータエンジニアリングの経験
- AIまたは機械学習の基本概念に関する知識
対象者
- データエンジニアとデータベース管理者
- エンタープライズアーキテクトとアナリティクスリーダー
- AI統合およびプラットフォームエンジニアリングチーム