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기간 21 시간
코스 개요
AI 증강 SQL 입문
- 데이터 시스템 내 AI 통합 개요
- 전통적 SQL에서 AI 지원 쿼링으로의 발전
- 주요 기업 활용 사례 및 이점
SQL 컨텍스트에서의 LLM 이해
- LLM이 구조화된 쿼리를 해석하고 생성하는 방식
- SQL 애플리케이션을 위한 GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen, Mistral 비교
- 데이터베이스 상호작용을 위한 모델 파인튜닝
자연어에서 SQL(NL2SQL) 시스템
- NL2SQL 아키텍처 및 접근 방식
- 텍스트에서 SQL로의 변환 파이프라인 구축 및 배포
- 쿼리 정확도 및 사용자 의도 평가
AI 지원 쿼리 최적화
- AI를 활용하여 비효율적 쿼리 감지 및 수정
- 성능 향상을 위한 LLM 기반 쿼리 재작성
- PostgreSQL 및 SQL Server에 AI 최적화 기능 통합
보안, 거버넌스, 감사 가능성
- AI 생성 쿼리 접근 권한 제어
- 설명 가능성 및 컴플라이언스 보장
- 기업 데이터 시스템 내 AI 거버넌스 구현
LLM 통합 및 오케스트레이션
- SQL 엔진과 AI API 연결
- LangChain, LlamaIndex와 같은 프레임워크 활용
- 하이브리드 및 클라우드 아키텍처에서 AI 컴포넌트 배포
실무 구현 랩
- AI-SQL 연결 및 테스트 환경 설정
- AI 생성 쿼리 작성 및 평가
- AI 최적화를 통한 성능 개선 측정
미래 트렌드 및 기업 채택 전략
- AI 네이티브 데이터베이스 시스템 및 SQL의 진화
- 데이터 레이크, BI 도구, 파이프라인과의 통합
- 조직 내부 AI 쿼리 어시스턴트 구축
요건
- SQL 기본 개념에 대한 이해
- 데이터베이스 관리 또는 데이터 엔지니어링 경험
- AI 또는 머신러닝 개념에 대한 기초 지식
대상 수강자
- 데이터 엔지니어 및 데이터베이스 관리자
- 기업 아키텍트 및 분석 리드
- AI 통합 및 플랫폼 엔지니어링 팀