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 vytvoření inteligentních obchodních systémů, které analyzují tržní data, dělají predikce a autonomně provádějí strategie.

Tento instruktorem vedený živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé finanční profesionály, kteří chtějí aplikovat techniky AI ve obchodě a správě aktiv, s focusem na generaci signálů, optimalizaci portfolia a algoritmických strategiích.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli AI v moderních finančních trzích.
• Používat Python pro stavbu a zpětné testování algoritmických obchodních strategií.
• Aplikovat nadzorovaná a nenadzorovaná učení modelů na finanční data.
• Optimalizovat portfolia pomocí AI-vedených technik.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické realizace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobený kurz pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na dohodu.

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 framework pro vytváření stavových aplikací s více aktery LLM jako kompozitních grafů se stále udržovaným stavem a přesnou kontrolou spuštění.

Toto instruktor-vedené, živé školení (online nebo na místní lokalitě) je určeno pro profesionály středního a pokročilého stupně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a provozovat LangGraph-založené právní řešení s nezbytnými opatřeními pro shodu se standardy, stoppalností a správou.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Namapovat právně specifické pracovní postupy LangGraphu, které zachovávají kontrolu a shodu se standardy.
• Integrace právních ontologií a dokumentních standardů do stavu grafu a zpracování.
• Předepisy provádět ochranné opatření, schválení s lidským vložením a stoppalné cesty rozhodování.
• Nasazovat, monitorovat a udržovat služby LangGraphu v produkčním prostředí se zajištěnou přehledností a kontrolou nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Většina cvičení a praxe.
• Hluboké nasazení v živém laboratorním prostředí.

Opci personalizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz se, prosím, obraťte na nás pro dohodu.

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 rámcová architektura založená na grafu, která umožňuje podmíněné, vícestupňové pracovní postupy LLM a nástrojů, ideální pro automatizaci a individualizaci výstupů obsahu.

Toto instruktorově řízené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé marketery, strategy obsahu a vývojáře automatizace, kteří chtějí implementovat dynamické a rozvinné e-mailové kampaně a pracovní postupy generování obsahu pomocí LangGraph.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Nakreslit grafy strukturovaného obsahu a e-mailových pracovních postupů s podmíněnou logikou.
• Integrovat LLMs, API a zdroje dat pro automatickou individualizaci.
• Spravovat stav, paměť a kontext přes vícestupňové kampaně.
• Hodnotit, monitorovat a optimalizovat výkon pracovních postupů a výsledky zasílání.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a skupinové diskuse.
• Všechny praktické laboratoře implementující e-mailové pracovní postupy a kanály obsahu.
• Cvičení založená na scénářích týkajících se individualizace, segmentace a rozvinné logiky.

Opracování kurzu podle potřeb studentů

• Pro žádost o individuální školení tohoto kurzu, prosím kontaktujte nás na dohodu.

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.