코스 개요

PostgreSQL의 기업 AI 기초

  • 현대 AI 인프라에서 PostgreSQL의 위치
  • AI 모델 수명 주기와 데이터 파이프라인 아키텍처
  • 기업 데이터 전략과 AI 통합

AI 워크로드를 위한 PostgreSQL 배포

  • PostgreSQL 설치 및 필요한 AI 확장 모듈
  • pgvector와 AI 처리 플러그인 구성
  • 임베딩과 추론 성능을 위한 PostgreSQL 최적화

AI 통합 전략

  • PostgreSQL과 Deepseek, Qwen, Mistral Small, OpenAI 연결
  • AI-PostgreSQL 상호 작용을 위한 RESTful API 구축
  • SQL 쿼리에서 LLM 기반 분석 직접 임베딩

벡터 데이터베이스와 의미 지능

  • 임베딩과 벡터 유사성 검색 이해
  • pgvector를 활용한 의미 검색 구현
  • PostgreSQL과 하이브리드 벡터 데이터베이스 통합

성능 최적화 및 튜닝

  • AI 기반 쿼리를 위한 고성능 색인화와 캐싱
  • 병렬 쿼리 실행과 워크로드 분할
  • AI 애플리케이션에서 PostgreSQL 수평 확장

보안, 준법감시, 및 거버넌스

  • PostgreSQL 내 데이터 라인지와 모델 투명성
  • AI 데이터에 대한 액세스 제어와 감사 로깅
  • GDPR, SOC 2, ISO 27001 표준 준수

자동화 및 모니터링

  • AI를 활용한 데이터베이스 모니터링과 이상 감지
  • LLM을 활용한 SQL 쿼리 생성 및 최적화 자동화
  • PostgreSQL 로그와 AI 기반 관찰 플랫폼 통합

기업 사례 연구와 미래 로드맵

  • PostgreSQL을 활용한 기업 규모 AI 배포
  • 생산 환경에서 비용-성능 최적화
  • AI 네이티브 관계형 데이터베이스의 새로운 트렌드

요약 및 다음 단계

요건

  • 관계형 데이터베이스 시스템과 SQL 이해
  • PostgreSQL 관리 및 개발 경험
  • AI/ML 모델 및 데이터 처리 워크플로우에 대한 친숙함

대상

  • PostgreSQL과 AI를 통합하는 기업 데이터 아키텍트
  • AI 기반 데이터베이스 시스템을 책임지는 엔지니어링 팀장
  • 안전한 AI 활성화 환경을 관리하는 데이터베이스 관리자
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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