Hubungi Kami

Kerangka Materi

Konsep Dasar Kecerdasan Buatan untuk PostgreSQL di Lingkungan Enterprise

  • Posisi PostgreSQL dalam infrastruktur AI modern
  • Siklus hidup model AI serta arsitektur alur kerja data
  • Integrasi kemampuan AI dengan strategi pengelolaan data perusahaan

Implementasi PostgreSQL untuk Beban Kerja AI

  • Instalasi PostgreSQL beserta ekstensi AI yang diperlukan
  • Konfigurasi pgvector dan plugin pemrosesan data AI lainnya
  • Optimalisasi kinerja PostgreSQL untuk proses penyisipan vektor serta inferensi model AI

Strategi Integrasi Kecerdasan Buatan

  • Menghubungkan PostgreSQL dengan Deepseek, Qwen, Mistral Small, serta OpenAI
  • Membangun API RESTful untuk interaksi antara AI dan PostgreSQL
  • Mengintegrasikan analitik berbasis LLM langsung dalam perintah SQL

Basis Data Vektor dan Kecerdasan Semantik

  • Pemahaman mengenai konsep penyisipan vektor serta pencarian kemiripan berdasarkan vektor
  • Penerapan pgvector untuk pengambilan informasi berbasis makna
  • Integrasi PostgreSQL dengan basis data vektor hibrida

Penyetelan Kinerja dan Optimisasi

  • Teknik pengindeksan dan caching kinerja tinggi untuk kueri berbasis AI
  • Eksekusi kueri paralel serta pembagian beban kerja secara efisien
  • Penskalaan horizontal PostgreSQL dalam aplikasi yang menggunakan AI

Keamanan, Kepatuhan, dan Tata Kelola

  • Pelacakan jejak data serta transparansi model dalam PostgreSQL
  • Kontrol akses serta pencatatan aktivitas audit untuk data yang diproses oleh AI
  • Kepatuhan terhadap standar GDPR, SOC 2, dan ISO 27001

Otomatisasi dan Pemantauan Sistem

  • Pemanfaatan AI untuk pemantauan kondisi basis data serta deteksi anomali
  • Mengotomatisasi penciptaan serta optimisasi kueri SQL menggunakan LLM
  • Integrasi log PostgreSQL dengan platform observabilitas berbasis AI

Studi Kasus Enterprise dan Arah Pengembangan Ke Depan

  • Implementasi sistem AI berskala besar menggunakan PostgreSQL
  • Optimalisasi rasio biaya terhadap kinerja dalam lingkungan produksi
  • Tren baru dalam pengembangan basis data relasional yang dirancang khusus untuk AI

Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai sistem basis data relasional dan SQL
  • Pengalaman dalam administrasi dan pengembangan PostgreSQL
  • Pengetahuan dasar mengenai model AI/ML serta alur kerja pemrosesan data

Target Peserta

  • Arsitek data perusahaan yang mengintegrasikan AI dengan PostgreSQL
  • Pemimpin teknis yang bertanggung jawab atas sistem basis data berbasis AI
  • Administrator basis data yang mengelola lingkungan aman mendukung penggunaan AI
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait