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코스 개요

PostgreSQL용 엔터프라이즈 AI 기초 개념

  • 현대적 AI 인프라 환경에서의 PostgreSQL 위상
  • AI 모델 생명주기와 데이터 파이프라인 아키텍처
  • 기업 전략 차원에서의 AI와 데이터 통합 방안

AI 워크로드를 위한 PostgreSQL 배포 방법

  • PostgreSQL 및 관련 AI 확장 기능 설치 절차
  • pgvector 및 기타 AI 처리 플러그인 설정 방법
  • 임베딩 생성 및 추론 성능을 극대화하기 위한 PostgreSQL 최적화 기법

AI 통합 전략 구축

  • Deepseek, Qwen, Mistral Small, OpenAI와 같은 AI 모델과 PostgreSQL 연동 방법
  • PostgreSQL와 AI 간 상호작용을 위한 RESTful API 개발 절차
  • SQL 쿼리 내에 LLM 기반 분석 기능을 직접 통합하는 방안

벡터 데이터베이스와 시맨틱 인텔리전스 활용

  • 임베딩 개념 및 벡터 기반 유사도 검색 원리 이해
  • 시맨틱 검색 구현을 위한 pgvector 사용법
  • 하이브리드형 벡터 데이터베이스와 PostgreSQL 연동 전략

성능 튜닝 및 최적화 기법

  • AI 중심 쿼리 처리를 위한 고성능 인덱싱 및 캐싱 방안
  • 병렬 쿼리 실행 기법과 워크로드 분할 최적화 방법
  • AI 애플리케이션 환경에서 PostgreSQL 수평 확장 전략

보안, 컴플라이언스 및 거버넌스 관리

  • PostgreSQL 환경 내 데이터 흐름 추적과 모델 투명성 확보 방법
  • AI 데이터 접근 제어 및 감사 로깅 체계 구성
  • GDPR, SOC 2, ISO 27001 등 국제 표준 컴플라이언스 이행 절차

자동화 및 모니터링 전략

  • AI를 활용한 데이터베이스 상태 감시와 이상 징후 탐지 기법
  • LLM을 이용한 SQL 쿼리 자동 생성 및 최적화 방안
  • PostgreSQL 로그 데이터를 AI 기반 관측 플랫폼에 통합하는 방법

기업 사례 분석 및 향후 발전 방향

  • 대규모 엔터프라이즈 환경에서의 AI와 PostgreSQL 결합 실제 사례
  • 운영 단계에서 비용 효율성과 성능 최적화 방안
  • AI 중심 관계형 데이터베이스 분야의 신기술 및 동향 분석

요약 및 향후 실행 계획 제시

요건

  • 관계형 데이터베이스 시스템 및 SQL에 대한 기본 이해
  • PostgreSQL 관리 및 개발 경험
  • AI/ML 모델과 데이터 처리 워크플로우에 대한 기초 지식

대상자

  • PostgreSQL와 AI 기술을 통합하려는 엔터프라이즈 데이터 아키텍트
  • AI 기반 데이터베이스 시스템 구축을 책임지는 엔지니어링 리더
  • 보안성이 요구되는 AI 지원 환경을 관리하는 데이터베이스 관리자
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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