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.

Tento instruktorův přímý, živý školení v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé finanční odborníky, analytiky rizik a inženýry AI, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat AI-vedená řešení pro finanční automatizaci a detekci podvodů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit roli AI v finanční automatizaci a detekci podvodů.
• Vytvářet AI modely pro detekci podvodných transakcí.
• Využívat strojové učení pro reálně časovou hodnocení rizik.
• Nasazovat AI-způsobená systémy finančního monitoringu.

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.

Tento vedený živý kurz na místě nebo online je určen finančním profesionálům, kteří chtějí použít ChatGPT pro zjednodušení svých pracovních postupů a zlepšení schopností analýzy a generování sestav dat.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům ChatGPT a tomu, jak funguje.
• Používat ChatGPT k automatizaci finančních úkolů jako je zadání dat a generování sestav.
• Analyzovat finanční data pomocí ChatGPT, aby získali přehledy a dospěli ke informovaným rozhodnutím.
• Vytvářet vlastní modely ChatGPT pro konkrétní finanční scénáře.

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.

Tento instruktor-em řízený živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé finanční profesionály, analytiky dat, manažeře rizik a inženýry AI, kteří chtějí využít multimodální AI pro analýzu rizik a detekci podvratu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak multimodální AI je využívána v manažerské finančním riziku.
• Analýzu strukturovaných a nestrukturovaných finančních dat pro detekci podvratu.
• Implementovat AI modely k identifikaci anomálií a podezřelé činnosti.
• Využít NLP a počítačový zrak pro analýzu finančních dokumentů.
• Nasadit AI podporované modely detekce podvratu v reálném světě 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.