炼数成金 门户 培训 查看内容

《Oracle 23AI 深度实战》

2025-7-4 10:32| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 92| 评论: 0|原作者: 炼数成金_小数

快速报名入口
课程介绍:
当国产数据库还在追赶时,Oracle 已用AI重写规则! 23AI 不是简单功能叠加,而是全球较早的将AI深度植入内核的颠覆性数据库平台——向量检索、JSON关系二元性、多模处理... 每一项革新都在重塑企业数据价值!
本课程由Oracle中国顶尖数据库专家领衔,带你穿透营销话术,直击23AI的工业级实战能力:
深度掌握AI原生架构: 从向量引擎到多模处理,看Oracle如何用AI重构数据底层
解锁四大核心场景: 知识库、NL2SQL分析、JSON开发、混合负载——手把手构建企业级解决方案
击破国产替代焦虑: 借鉴设计思想,为自主可控注入较高级基因
抢占职业制高点: 成为首批掌握AI时代数据库核心技术的稀缺人才!
无论你是Oracle老兵,还是国产数据库先锋,这门课都将是你跨越AI数据鸿沟的终极跳板!**

课程大纲:
第一课:颠覆降临!Oracle 23AI — 当数据库觉醒AI心智
痛点: 数据库只是“存储仓库”?AI时代如何避免沦为技术化石?
核心内容:
从23c到23AI: 版本命名背后的战略巨变(I→G→C→AI)
AI原生架构揭秘: 为何说23AI是“用AI重写”的数据库?(向量引擎、AI优化器、自动化治理)
闪电部署实战: 单机/云环境极速安装指南(含AI组件激活)
学员收益: 洞悉Oracle AI战略野心,掌握23AI核心架构与快速部署能力。

第二课:向量核弹!内置引擎秒杀专业向量数据库?
痛点: 为向量检索单独维护数据库?运维复杂、数据割裂、成本飙升!
核心内容:
向量检索极简通识: 搞懂原理与产业价值
Oracle的野心: 为何将向量引擎深度集成至内核?(性能碾压、事务统一、无缝RAG)
支持算法全解析
支持可嵌入大模型能力
场景爆发点: 推荐系统、欺诈检测、生物医药——在数据库中直接运行AI!
学员收益: 掌握23AI向量引擎的碾压级优势,在单一平台实现事务+AI负载统一。

第三课:JSON关系二元性 — 构建AI开发基础底座
痛点: NoSQL灵活但难管理,关系型严谨却笨重?开发效率陷入两难!
核心内容:
JSON风暴: 现代应用为何离不开文档模型?
致命一击: Oracle JSON vs MongoDB — 事务一致性、SQL分析能力、安全管控全面碾压
革命性架构: JSON关系二元性 — 同一数据,双模访问(文档灵活操作 + RDBMS的严谨和一致性)
AI开发加速器: 如何用二元性构建统一AI数据底座?
学员收益: 获得同时驾驭灵活性与严谨性的核武器,彻底告别数据库割裂困局。

第四课:多模AI数据库 — 企业数据孤岛的终结者
痛点: 结构、半结构、非结构数据散落各处,AI分析举步维艰!
核心内容:
多模革命: 23AI如何原生处理文本、JSON、图、空间数据及结构化数据?
杀手级价值: 降低70%数据管道成本 + 加速AI模型迭代
AI黄金组合: 多模数据 → 向量化 → RAG/可嵌入大模型 全链路闭环
企业案例: 金融风控系统如何用多模能力融合交易日志、客户画像、舆情文本?
学员收益: 构建支持全类型数据的AI就绪平台,打通企业智能化的“任督二脉”。

第五课:巅峰实战!用23AI构建医院电子病历AI知识库
痛点: 海量医疗电子病历数据,医生检索关键信息如大海捞针!
核心内容:
医疗数据挑战: 基于Oracle 23ai构建面向医疗电子病历的RAG方案
23AI核弹方案:
多模库统一存储:关系型存储+文本存储 + 向量存储 + 图存储
混合检索引擎:SQL查报告 + 向量搜相似病历 + 全文找关键词+图生成病症关系
AI极速交付: 利用内置向量引擎与AI函数构建端到端RAG问答系统
学员收益: 亲手实现医疗级混合知识库,获得高价值行业解决方案蓝本。

第六课:颠覆BI!用23AI原生NL2SQL打造CEO级决策系统
痛点: 业务人员依赖IT写SQL?指标需求堆积如山,决策严重滞后!
核心内容:
NL2SQL革命: 如何让CEO用中文提问直接获取数据洞察?
23AI独门绝技: 内置AI优化器自动改写自然语言为高性能SQL
ChatBI闪电构建:
连接企业数据仓库
配置业务术语表
发布自然语言查询接口
案例对比: 传统BI vs 23AI ChatBI — 需求响应时间从天级到秒级!
学员收益: 掌握零代码构建对话式决策系统的能力,让数据驱动全员化。

第七课:隐藏核弹!23AI工业级特性终结架构复杂度
痛点: 缓存雪崩?图分析实时性差?高并发锁争用?—— 传统方案堆砌中间件反噬运维!
核心内容:
True Cache:
一击必杀: 用内存数据库性能跑OLTP,却享分布式缓存可靠性 → 告别Redis+Oracle双写一致性噩梦
Operational Property Graphs:
VS Neo4j:原生ACID支持,海量数据实时查询不崩盘
Lock-free Column Value Reservations:
高并发秒杀终极方案: 机票座位抢占0锁竞争,吞吐量线性飙升 
Read-only Per PDB Standbys:
云原生压榨术: 单个备库服务千个租户只读请求,成本骤降90% → SaaS企业救命稻草
In-Database SQL Firewall:
等保合规大杀器: 在SQL层实时拦截越权访问/注入攻击,审计日志溯源效率提升40%
对比应用层防火墙:0漏判率+微秒级响应
学员收益: 掌握23AI五大工业级特性,用Oracle单平台替换Redis/Neo4j/安全中间件,架构复杂度归零!

第八课:成为AI时代数据库架构师 — 从Oracle 23AI到国产化启示
痛点: 掌握23AI后,如何应对国产替代浪潮?技术路线如何规划?
核心内容:
23AI的启示: 解剖AI数据库设计哲学(统一、性能、扩展性)
国产化替代策略:
哪些23AI能力必须保留?(向量引擎、多模、ACID下的AI)
如何引导国产数据库吸收Oracle AI基因?
架构师升级路线: 从DBA到AI数据战略家的核心能力模型
未来战场: 云原生+AI+HTAP的下一代数据库雏形
学员收益: 获得技术选型话语权,制定兼顾创新与安全的国产化演进路径。


授课时间:
课程将于2025年08月19日开课,课程持续时间大约为10周。

讲师介绍:
谭怀远
甲骨文中国AI高级专家、数据库畅销技术书作者、 数据库专利发明人、中国数据库领域100位知名专家之一。

Oracle中国AI专家,目前专注AI在企业的落地,主导20+大型企业AI方案设计与交付,涵盖金融、医疗、制造领域,对AI在企业落地有独到的见解
著作:
《数据库性能优化》《海量数据架构设计》畅销书作者
《数据库效能分析》,在台湾上市发行
《软件技术架构》合作作者
荣获电子工业出版社优秀作者
专利:
《并行数据库下的性能优化思路》
《基于物化视图的数据库优化思路》
《多节点数据库环境下的故障定位和分析》
IEEE论文:
1. 《并行数据库系统中面向大规模数据处理的两级倒排索引方案》
2. 《结构化大数据的管理与分析系统》

课程环境:
docker环境(windows,Linux,mac或者vm)

课程基础:
有基本数据库基础

涉及语言:
SQL

授课对象:
对于Oracle数据库的新技术感兴趣的DBA及开发人员,国产数据库从业人员以及对AI感兴趣的技术人员

收获预期:
了解Oracle版本23AI的新特性,特别是AI相关的特性,理解数据库发展的趋势,并可以实操。


新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。


您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006
课程现开始接受报名,报名方式

网上报名 请点击:
Oracle 23AI 深度实战
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:303917420(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010060 (上班时间在线)


技术热点、 行业资讯,培训课程信息,尽在炼数成金官方微信,低成本传递高端知识!技术成就梦想!欢迎关注!
打开微信,使用扫一扫功能,即刻关注炼数成金官方微信账户,不容错过的精彩,期待您的体验!!!





快速报名入口

即将开课

热门文章

     

    GMT+8, 2025-7-4 23:23 , Processed in 0.083513 second(s), 35 queries .