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期間 21 時間
コース概要
PostgreSQLのためのエンタープライズAIの基礎
- モダンAIインフラストラクチャにおけるPostgreSQLの位置づけ
- AIモデルの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の展開
- PostgreSQLおよび必要なAI拡張機能のインストール
- pgvectorおよびAI処理プラグインの構成
- エンベディングおよび推論の性能最適化
AI統合戦略
- Deepseek、Qwen、Mistral Small、OpenAIとのPostgreSQLの接続
- AIとPostgreSQLの相互作用のためのRESTful APIの構築
- SQLクエリ内でLLM駆動型分析を直接埋め込む
ベクトルデータベースとセマンティックインテリジェンス
- エンベディングとベクトル類似度検索の理解
- セマンティック検索のためのpgvectorの実装
- ハイブリッドベクトルデータベースとのPostgreSQL統合
パフォーマンスチューニングと最適化
- AI駆動型クエリ向けの高パフォーマンスなインデックスとキャッシュ
- 並行クエリ実行とワークロードの分割
- AIアプリケーションにおけるPostgreSQLの水平スケーリング
セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス
- PostgreSQLにおけるデータ系譜とモデルの透明性
- AIデータのためのアクセス制御と監査ログ
- GDPR、SOC 2、ISO 27001標準の遵守
自動化とモニタリング
- データベースモニタリングと異常検出のためのAIの利用
- LLMによるSQLクエリ生成と最適化の自動化
- AI駆動型オブザーバビリティプラットフォームとのPostgreSQLログ統合
エンタープライズ事例と将来のロードマップ
- PostgreSQLとのAIのエンタープライズ規模での展開
- 本番環境におけるコストとパフォーマンスの最適化
- AIネイティブのリレーショナルデータベースにおける新興トレンド
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およびSQLの理解
- PostgreSQLの管理および開発の経験
- AI/MLモデルおよびデータ処理ワークフローの習熟
対象者
- PostgreSQLとAIを統合するエンタープライズデータアーキテクト
- AI駆動型データベースシステムの責任者であるエンジニアリングリード
- 安全なAI対応環境を管理するデータベース管理者
