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Schulungsübersicht

Grundlagen der Enterprise-KI im Zusammenhang mit PostgreSQL

  • Die Rolle von PostgreSQL in moderner KI-Infrastruktur
  • Lebenszyklus von KI-Modellen sowie Architektur von Datenprozessketten
  • Integration von KI in die strategische Unternehmensdatenplanung

Bereitstellung von PostgreSQL für KI-Anwendungen

  • Installation von PostgreSQL sowie erforderlichen KI-Erweiterungen
  • Konfiguration von pgvector und weiteren Tools zur Verarbeitung künstlicher Intelligenz
  • Optimierung der PostgreSQL-Leistungsfähigkeit bei Berechnungen zu Embeddings und Inferenzen

Strategien zur Integration von KI

  • Verbindung von PostgreSQL mit Deepseek, Qwen, Mistral Small sowie OpenAI
  • Entwicklung REST-APIs für die Zusammenarbeit zwischen KI und PostgreSQL
  • Einbettung LLM-gestützter Analysen direkt in SQL-Abfragen

Vektordatenbanken und semantische Analysefähigkeiten

  • Verständnis von Embeddings sowie der Suche nach ähnlichen Vektoren
  • Nutzung von pgvector zur semantischen Recherche
  • Kombination von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken

Leistungssteigerung und Optimierung

  • Effiziente Indizierungen sowie Cache-Mechanismen für KI-gestützte Abfragen
  • Parallelabfrageverarbeitung und Aufteilung von Datenlasten
  • Horizontale Skalierung von PostgreSQL im Kontext KI-Anwendungen

Sicherheit, Compliance und Governance

  • Nachvollziehbarkeit der Datenverarbeitung sowie Transparenz von KI-Modellen in PostgreSQL
  • Zugriffskontrollmechanismen und Protokollierung aller Aktivitäten im Bereich KI-Daten
  • Einhaltung relevanter Richtlinien wie GDPR, SOC 2 sowie ISO 27001

Automatisierung und Überwachung

  • Einsatz künstlicher Intelligenz zur Systemüberwachung sowie Erkennung von Abweichungen
  • Automatisierte Generierung und Optimierung SQL-Abfragen mithilfe von LLMs
  • Anbindung der PostgreSQL-Logs an KI-basierte Monitoring-Tools

Fallstudien aus der Praxis sowie zukünftige Entwicklungsrichtungen

  • Erfahrungen mit Enterprise-Implementierungen von KI auf Basis PostgreSQL
  • Strategien zur Steigerung der Kosten-Nutzen-Effizienz in Produktionsumgebungen
  • Trends rund um relationale Datenbanken im Kontext künstlicher Intelligenz

Zusammenfassung sowie nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in relationalen Datenbanksystemen sowie SQL
  • Erfahrung mit der Administration und Entwicklung unter PostgreSQL
  • Vorwissen zu KI-/ML-Modellen sowie Datenerarbeitungsprozessen

Zielgruppe

  • Unternehmens-Architekten, die KI-Lösungen mit PostgreSQL kombinieren möchten
  • Führungskräfte aus dem Ingenieurbereich, verantwortlich für KI-gestützte Datenbanksysteme
  • DBAs, die sichere, künstliche Intelligenz integrierende Datenbankumgebungen verwalten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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