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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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