Aplikace LangGraph v financích Počítačový Kurz

LangGraph je framework pro vytváření stavových aplikací LLM s více aktéry jako složitelných grafů se stálým stavem a kontrolou spuštění.

Toto instruktorovo řízené živé školení (online nebo na místní lokalitě) je určeno pokročilým inženýrům platformy AI, DevOps pro AI a architektům ML, kteří chtějí optimalizovat, ladit, monitorovat a provozovat výrobní systémy LangGraph.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a optimalizace komplexních topologií LangGraphu pro rychlost, náklady a škálovatelnost.
• Inženýrství spolehlivosti s opakováním, časovými limity, idempotentností a obnovením na základě kontrolních bodů.
• Ladení a stopování provádění grafů, inspekce stavu a systematické reprodukování výrobních problémů.
• Nastavení grafů s protokoly, metrikami a stopami, nasazení do produkčního prostředí a monitorování SLA a nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Velké množství cvičení a praxe.
• Ruční implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro domluvu.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým finančním odborníkům, analytikům rizik a AI inženýrům, kteří chtějí vytvářet a nasazovat AI řešení pro financovou automatizaci a detekci podvodů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli AI v financové automatizaci a detekci podvodů.
• Vytvářet AI modely pro detekci podezřelých transakcí.
• Využívat strojové učení pro hodnocení rizik v reálném čase.
• Nasazovat systémy financového monitoringu založené na AI.

AI transformuje způsob, jakým finanční instituce posuzují úvěrotuchu, cení rizika a optimalizují rozhodování o půjčkách.

Tento instruktor vedený živý kurz (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé finanční profesionály, kteří chtějí aplikovat umělou inteligenci ke zlepšení modelů úvěrových hodnocení, efektivněji spravovat rizika a vylepšit provoz půjčoven.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové AI metody používané v úvěrovém hodnocení a předpovídání rizik.
• Vytvářet a vyhodnocovat modely úvěrových hodnocení pomocí strojového učení.
• Interpretovat výstupy modelů pro dodržování právních předpisů a transparentnost.
• Používat techniky AI k zlepšení podávání údajů, schvalování půjček a správy portfolia.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pokud chcete požádat o individualizovaný kurz, kontaktujte nás k uspořádání.

AI v finančních službách je strategickým pomůckou pro snížení rizik, zlepšení zkušeností klientů a optimalizaci provozu.

Tento instruktorově řízený živý kurz (online nebo na místním místě) je určen pro výkonná složka finančních služeb, manažeři fintechu a představitele kompliance s omezeným předchozím zánikem umělé inteligence, kteří chtějí pochopit, jak odpovědně a účinně implementovat AI řešení ve svých institucích.

Koncepci tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Pojmout strategickou hodnotu AI v finančních službách.
• Identifikovat a minimalizovat etická rizika spojená s AI modely.
• Procesovat legislativní prostředí pro AI ve financích.
• Navrhnout odpovědný rámec řízení a implementace AI.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Analýza studijních případů a skupinové cvičení.
• Aplikace etických rámci na realistické finanční scénáře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o vlastnění vytvořený kurz, prosím kontaktujte nás ke dohodnutí.

Umělá inteligence je silný soubor technik používaných k vytváření inteligentních obchodních systémů, které analyzují tržní data, dělají předpovědi a samostatně provádějí strategie.

Tato vedená školení (online nebo na místě) je zamýšlena pro finanční odborníky střední úrovně, kteří chtějí aplikovat techniky umělé inteligence ve obchodování a správě aktiv, se zaměřením na generaci signálů, optimalizaci portfolia a algoritmické strategie.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli umělé inteligence v moderních finančních trzích.
• Používat Python k sestavování a backtestování algoritmických obchodních strategií.
• Aplikovat modely nadzorovaného a nenadzorovaného učení na finanční data.
• Optimalizovat portfolia pomocí technik řízených umělou inteligencí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a praktiky.
• Praktická implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás.

Tato instruktorem vedená živá školení v České republice (online nebo na místě) je určena finančním profesionálům, kteří chtějí ChatGPT použít k optimalizaci svých pracovních postupů a zlepšení schopností analýzy dat a vytváření zpráv.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům ChatGPT a tomu, jak funguje.
• Používat ChatGPT k automatizaci finančních úkolů jako je vstup dat a generování zpráv.
• Analýzovat finanční data pomocí ChatGPT, aby získali přehled a dělali informovaná rozhodnutí.
• Vytvářet vlastní modely ChatGPT pro specifické finanční použití.

Třída Generative AI zahrnuje umělé inteligence používané k generování nových dat nebo predikcí na základě existujících dat, včetně Large Language Models (LLMs) a Generativních protivodůvodňových sítí (GANs).

Tato instruktáž přímá trénink (online nebo na místě) je určen pro začátečníky a středně pokročilé finanční profesionály, kteří chtějí generativní AI využít pro předpovídání, detekci anomálií a dodržování pravidel ve finančních službách.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Porozumět základním konceptům generativní AI.
• Použít LLMs a GANs na případové studie jako detekce podvodů a generování syntetických dat.
• Návrh efektivních požadavků pro finanční předpovědi a podporu vytváření zpráv.
• Evaluační etické a regulativní aspekty aplikací generativní AI.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém labu.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizovaný trénink pro tento kurz, prosím kontaktujte nás na uspořádání.

LangGraph je framework pro vytváření aplikací na základě grafů LLM, které podporují plánování, rozvětvení, použití nástrojů, paměť a řízenou vykreslování.

Toto instruktor-provedené, živé školení (online nebo na místním poplacho) je určeno pro začínající vývojáře, inženýry promptů a odborníky na data, kteří chtějí navrhnout a vybudovat spolehlivé vícekrokové pracovní postupy LLM s použitím LangGraph.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit základní koncepty LangGraphu (узлы, hrany, stav) a kdy je použít.
• Vytvořit řetězce promptů, které rozvětví, volají nástroje a udržují paměť.
• Integrace získávání a externích API do pracovních postupů grafu.
• Kontrola, ladění a hodnocení aplikací LangGraph pro spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a usměrněné diskuse.
• Vedené laboratorní cvičení a procházky kódem v pískovišťovém prostředí.
• Cvičení založená na scénářích týkajících se návrhu, testování a hodnocení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobené školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro domluvu.

LangGraph umožňuje stavy s více aktéry podporovanými LLM s přesnou kontrolou cest provádění a udržováním stavu. V zdravotnictví jsou tyto schopnosti klíčové pro shodu se standardy, interoperabilitu a vytváření systémů podpory rozhodování, které odpovídají medicínským pracovním postupům.

Toto instruktážně vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům střední a pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a spravovat zdravotnická řešení založená na LangGraphu, zároveň řešíme regulativní, etické a provozní výzvy.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Návrh pracovních postupů LangGraphu pro zdravotnictví s ohledem na shodu se standardy a průzkumnost.
• Připojení aplikací LangGraphu k medicínským ontologiím a standartám (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Využití nejlepších postupů pro spolehlivost, průzkumnost a vysvětlitelnost ve citlivých prostředích.
• Nasazení, monitorování a ověření aplikací LangGraphu v produkčních prostředích zdravotnictví.

Formát kurzu

• Vzájemná přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s reálnými případovými studiemi.
• Praxe implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.

LangGraph je rámec pro vytváření stavových, vícesubjektových LLM aplikací jako sestavitelné grafy s trvalým stavem a přesnou kontrolou nad spuštěním.

Toto instruktorem vedené řízené školení (online nebo prezenční) je určeno středně pokročilým až pokročilým profesionálům, kteří chtějí navrhovat, implementovat a provozovat právní řešení založená na LangGraph s nezbytnými kontrolami souladu, trasovatelnosti a správy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh právních LangGraph pracovních postupů, které zachovávají auditabilitu a soulad.
• Integrace právních ontologií a standardů dokumentů do grafu stavu a zpracování.
• Implementace ochranných opatření, schválení s lidskou kontrolou a trasovatelné rozhodovací cesty.
• Nasazení, monitorování a udržování LangGraph služeb v produkčním prostředí s možností pozorování a kontroly nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praktické praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se obraťte, prosím, na nás pro uspořádání.

LangGraph je framework pro vytváření grafově strukturovaných pracovních postupů LLM, které podporují rozdělování na vetvy, použití nástrojů, paměť a ovladatelnou exekuci.

Toto instruktor-emancipované, živé školení (online nebo na místním zařízení) je určeno pro středně pokročilé inženýry a týmy produktů, kteří chtějí kombinovat logiku grafu LangGraph s cykly agentů LLM ke vytváření dynamických, kontextově podporovaných aplikací jako jsou zákaznické servisy, rozhodovací stromy a systémy pro získávání informací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nakreslit grafem podporované pracovní postupy, které koordinují LLM agenty, nástroje a paměť.
• Implementovat podmíněnou směrování, opakování a záložní mechanismy pro odolnou exekuci.
• Připojit vyhledávání, API a strukturované výstupy do cyklů agentů.
• Hodnotit, monitorovat a posílit chování agenta pro spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a moderované diskuze.
• Příručné laboratoře a procházka kódem v pískovišťovém prostředí.
• Návrhové cvičení založené na scénářích a recenze spolupracovníků.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na uspořádání.

LangGraph je grafový orchestracevní rámec, který umožňuje podmíněné, vícesložkové pracovní postupy LLM a nástrojů, což je ideální pro automatizaci a personalizaci obsahových kanálů.

Tato instruktorem vedená, živá školení (online nebo na místě) je určena středně pokročilým marketingovým pracovníkům, strategům obsahu a vývojářům automatizace, kteří chtějí implementovat dynamické, s možností rozvětvení e-mailové kampaně a obsahové kanály pomocí LangGraph.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh grafově strukturovaného obsahu a e-mailových pracovních postupů s podmínkovou logikou.
• Integrace LLM, API a zdrojů dat pro automatizovanou personalizaci.
• Správa stavu, paměti a kontextu v rámci vícesložkových kampaní.
• Posouzení, monitorování a optimalizace výkonu pracovního postupu a výsledků doručení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a skupinové diskuse.
• Praktické laboratoře implementující e-mailové pracovní postupy a obsahové kanály.
• Scénářové cvičení na personalizaci, segmentaci a rozvětvenou logiku.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte.

Machine Learning je podoborem umělé inteligence zaměřeným na vytváření systémů, které se učí ze dat a dělají predikce nebo rozhodování bez explicitního programování.

Toto instruktorově řízené živé školení (online nebo na místním místě) je určeno středně pokročilým finančním profesionálům, kteří chtějí použít techniky strojového učení a umělé inteligence na skutečné problémy, jako je detekce podvádění, hodnocení kredity a modelování rizika.

Koncepci tohoto školení se účastnící budou moci po jeho ukončení:

• Porozumět základním pojmutím strojového učení relevantním pro finanční odvětví.
• Použít nadzorované a nenadzorované učící se algoritmy na finančních datech.
• Vytvořit a vyhodnotit prediktivní modely pro hodnocení kredity, detekci podvádění a analýzu trhu.
• Použít Python a scikit-learn k implementaci procesů strojového učení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Velký počet cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobené školení tohoto kurzu se prosím obraťte na nás pro dohodu.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno finančním profesionálům, analytikům dat, manažerům rizik a inženýrům AI střední úrovně, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a detekci podvodů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak se multimodální AI používá v finančním posuzování rizik.
• Analyzovat strukturovaná a nestrukturovaná finanční data pro detekci podvodů.
• Implementovat AI modely k identifikaci odchylek a podezřelých činností.
• Využít NLP (naturální jazykový zpracování) a počítačové vidění pro analýzu finančních dokumentů.
• Nasadit AI modely pro detekci podvodů v reálných finančních systémech.

Tento instruktorem vedený živý školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé finanční odborníky a fintech vývojáře, kteří chtějí použít techniky prompt engineeringu s podporou AI k zlepšení finanční analýzy, řízení rizik a rozhodování.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základy prompt engineeringu v finančních aplikacích.
• Využívat AI modely pro finanční prognózy a analýzu tržního sentimentu.
• Automatizovat finanční zprávy a extrakci dat pomocí AI promptů.
• Vytvářet AI řízené modely hodnocení rizik prostřednictvím optimalizovaných promptů.
• Zajišťovat dodržování právních předpisů a etických zásad při používání AI v financích.