コース概要

PostgreSQLのエンタープライズAI基礎

  • 現代のAIインフラストラクチャにおけるPostgreSQLの位置づけ
  • AIモデルライフサイクルとデータパイプラインアーキテクチャ
  • エンタープライズデータ戦略とのAI統合

AIワークロードのためのPostgreSQLデプロイ

  • PostgreSQLと必要なAI拡張機能のインストール
  • pgvectorとAI処理プラグインの設定
  • 埋め込みと推論パフォーマンス向けにPostgreSQLを最適化する

AI統合戦略

  • PostgreSQLをDeepseek、Qwen、Mistral Small、OpenAIと接続する
  • RESTful APIを使用したAI-PostgreSQLの相互作用構築
  • SQLクエリにLLM駆動の分析を直接埋め込む

ベクトルデータベースと意味的知能

  • エンベッディングとベクトル類似性検索の理解
  • pgvectorを使用した意味的リトリーバルの実装
  • PostgreSQLをハイブリッドベクトルデータベースと統合する

パフォーマンス調整と最適化

  • AI駆動クエリ向けの高パフォーマンスインデックスとキャッシュ
  • 並列クエリ実行とワークロード分割
  • AIアプリケーションでのPostgreSQLの水平スケーリング

セキュリティ、コンプライアンス、およびガバナンス

  • PostgreSQLにおけるデータラインナージとモデルの透明性
  • AIデータへのアクセス制御と監査ログ
  • GDPR、SOC 2、ISO 27001規格への適合

自動化と監視

  • AIを使用したデータベースの監視と異常検出
  • LLMを使用したSQLクエリ生成と最適化の自動化
  • PostgreSQLログをAI対応のオブザーバビリティプラットフォームに統合する

企業事例研究と将来のロードマップ

  • PostgreSQLを使用したエンタープライズ規模のAIデプロイメント
  • 生産環境でのコストパフォーマンス最適化
  • AIネイティブリレーショナルデータベースにおける新規トレンド

まとめと次のステップ

要求

  • リレーショナルデータベースシステムとSQLの理解
  • PostgreSQLの管理と開発の経験
  • AI/MLモデルとデータ処理ワークフローの知識

対象者

  • PostgreSQLとのAI統合を担当するエンタープライズデータアーキテクト
  • AI駆動のデータベースシステムを担うエンジニアリングリーダー
  • 安全なAI機能付き環境を管理するデータベース管理者
 21 時間

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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