LangGraph ve zdravotnictví: Orchestrace pracovních postupů v regulovaném prostředí Počítačový Kurz

LangGraph je framework určený k vytváření stavově závislých aplikací na bázi velkých jazykových modelů, které fungují jako kompozitní grafy s trvalým uložením stavu a plnou kontrolou nad jejich prováděním.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry AI platform, pracovníky DevOps zabývající se umělou inteligencí a architekty strojového učení, kteří chtějí optimalizovat, ladit, monitorovat a provozovat produkční systémy založené na LangGraphu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a optimalizovat složité topologie grafů LangGraph pro dosažení vyšší rychlosti, nižších nákladů a lepší škálovatelnosti.
• Zajistit spolehlivost systému pomocí mechanismů opakování operací, časových limitů, idempotence a obnovy stavu na základě kontrolních bodů.
• Ladit a sledovat průběh provádění grafů, analyzovat jejich stav a systematicky reprodukovat problémy vyskytující se v produkčním prostředí.
• Vybavit grafy protokoly, metrikami a informacemi o sledování, nasadit je do produkce a monitorovat dodržování SLA i náklady.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická implementace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete vytvořit kurz na míru, kontaktujte nás prosím a domluvíme se na detailách.

Agentická AI představuje přístup, při kterém AI systémy plánují, uvažují a využívají nástroje k dosažení stanovených cílů v rámci definovaných omezení.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online či na místě) je určeno pro zdravotnické a datové týmy na středně pokročilé úrovni, které si přejí navrhnout, vyhodnotit a řídit agentická AI řešení v klinických i operačních situacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vysvětlit koncepty agentické AI a související omezení v kontextu zdravotnictví.
• Navrhovat bezpečné pracovní postupy agentů zahrnující plánování, paměť a využití nástrojů.
• Vytvářet agenty posilované vyhledáváním na základě klinických dokumentů a databází znalostí.
• Hodnotit, sledovat a řídit chování agentů pomocí ochranných mechanismů a kontrol s lidskou účastí.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze vedené instruktorem.
• Praktické cvičení pod vedením s postupným rozborem kódu v izolovaném testovacím prostředí.
• Situační úlohy zaměřené na bezpečnost, hodnocení a správu agentů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat kurz na míru, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické odborníky i vývojáře AI středně pokročilé až pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení využívající umělou inteligenci do zdravotnictví.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět roli AI agentů ve zdravotnictví a diagnostice.
• Vyvinout modely umělé inteligence určené k analýze lékařských snímků a prediktivní diagnostice.
• Integrovat AI s elektronickými zdravotnickými záznamy a klinickými postupy.
• Zajistit dodržování regulačních předpisů v oblasti zdravotnictví a etických principů při využívání AI.

Jde o živý kurz vedený lektorem České republice (online nebo na místě), určený pro zdravotnické pracovníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít řešení založená na umělé inteligenci a technologiích AR/VR při lékařském výcviku, simulacích operací a rehabilitaci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit, jak umělá inteligence vylepšuje zážitky z využívání technologií AR/VR ve zdravotnictví.
• Využívat nástroje AR/VR k simulacím operací a lékařskému školení.
• Aplikovat nástroje AR/VR při rehabilitaci a terapii pacientů.
• Zvážit etické otázky a problémy spojené s ochranou soukromí v kontextu lékařských nástrojů podpořených umělou inteligencí.

Toto školení pod vedením lektora probíhá v <lok> (online či na místě) a je určeno datovým vědcům i zdravotnickým odborníkům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít umělou inteligenci k tvorbě pokročilých aplikací ve zdravotnictví s pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat modely umělé inteligence pro zdravotnictví s využitím Google Colab.
• Využívat AI k prediktivnímu modelování na základě zdravotnických dat.
• Provádět analýzu lékařských snímků pomocí technik řízených umělou inteligencí.
• Seznámit se s etickými aspekty řešení využívajících umělou inteligenci ve zdravotnictví.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky a datové vědce na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí pochopit a prakticky uplatnit technologie AI v prostředí zdravotnictví.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové problémy ve zdravotnictví, které lze řešit pomocí AI.
• Analyzovat vliv umělé inteligence na péči o pacienty, jejich bezpečnost a medicínský výzkum.
• Pochopit vztah mezi AI a obchodními modely ve zdravotnictví.
• Aplikovat základní koncepty umělé inteligence na reálné situace ve zdravotnictví.
• Vytvářet modely strojového učení určené k analýze lékařských dat.

Toto školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno zdravotnickým pracovníkům a výzkumníkům, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, zefektivnění pracovních postupů a dosažení lepších zdravotnických výsledků.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům ChatGPT a jeho využití ve zdravotnictví.
• Využívat ChatGPT k automatizaci zdravotnických procesů a interakcí s pacienty.
• Poskytovat pomocí ChatGPT přesné lékařské informace a podporu pacientům.
• Využívat ChatGPT k provádění lékařského výzkumu a analýzám.

Tento živý školicí kurz vedený instruktorem České republice (online nebo na místě) je určen pro zdravotnické odborníky středně pokročilé úrovně, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení ve zdravotnictví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a přínosům Edge AI ve zdravotnictví.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních typu edge pro použití v zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorující zdravotní stav pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etické a regulatorní aspekty používání umělé inteligence ve zdravotnictví.

Tento kurz veden lektorem v České republice (online či na místě) je určen pro vývojáře umělé inteligence a datové vědce s mírnou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí doladit modely na účely klinické diagnózy, předpovídání onemocnění a odhadu výsledků léčby s využitím strukturovaných i nestrukturovaných zdravotnických dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Doladit modely umělé inteligence na zdravotnických datech, včetně elektronických zdravotních záznamů, lékařských snímků a časových řad.
• Využívat transfer learning, adaptaci modelu na konkrétní oblast a techniky komprese modelů v medicínském prostředí.
• Řešit otázky ochrany soukromí, předcházet předsudkům v modelech a zajistit jejich soulad s legislativou.
• Nasazovat doladěné modely do skutečných zdravotnických prostředí a monitorovat jejich fungování.

Generativní umělá inteligence je technologie, která na základě zadaných promptů a dat vytváří nový obsah – texty, obrázky či doporučení.

Toto školení vedené lektorem (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické pracovníky s počátečními až středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí využít generativní AI a techniky tvorby promptů ke zvýšení efektivity, přesnosti a komunikace v lékařském prostředí.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům generativní AI a technikám tvorby promptů.
• Využívat nástroje umělé inteligence k usnadnění klinických, administrativních i výzkumných činností.
• Zajistit etické, bezpečné a v souladu s předpisy používání AI ve zdravotnictví.
• Optimalizovat prompty tak, aby dosahovaly konzistentních a přesných výsledků.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktická cvičení a studie případů.
• Experimentování s nástroji umělé inteligence v praxi.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení na míru, kontaktujte nás a domluvíme se na podrobnostech.

LangGraph je framework určený k tvorbě stavových aplikací založených na jazykových modelech, které využívají více aktorů. Tyto aplikace mají podobu kompozitelných grafů s trvalým uložením stavu a umožňují plnou kontrolu nad jejich prováděním.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro profesionály se středně pokročilými až pokročilými znalostmi, kteří chtějí navrhovat, implementovat a provozovat finanční řešení využívající LangGraph s ohledem na správnou správu, sledovatelnost a dodržování předpisů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhovat pracovní postupy v LangGraphu specifické pro finanční oblast, jež splňují regulační a auditorské požadavky.
• Integrovat standardy a ontologie finančních dat do stavu grafu i použitých nástrojů.
• Zajistit spolehlivost, bezpečnost a kontrolu lidského zásahu u klíčových procesů.
• Implementovat, monitorovat a optimalizovat systémy v LangGraphu s ohledem na výkon, náklady a smluvní požadavky.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Četné cvičení a praktické ukázky.
• Praktická implementace v prostředí testovací laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete individuálně upravený program, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

LangGraph je framework určený k tvorbě aplikací založených na LLM, které využívají grafovou strukturu. Umožňuje plánování, rozvětvení toku dat, použití nástrojů, správu paměti a kontrolované provádění operací.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající vývojáře, odborníky na tvorbu promptů a pracovníky v oblasti dat, kteří si přejí navrhnout a vybudovat spolehlivé vícekrokové pracovní toky pomocí LLM v rámci LangGraphu.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Vysvětlit základní koncepty LangGraphu – uzly, hrany a stav – a pochopit, kdy je vhodné je použít.
• Vytvořit řetězce promptů, které se rozvětví, volají externí nástroje a udržují paměť systému.
• Začlenit vyhledávání informací i vnější API do grafových pracovních toků.
• Testovat, ladit a hodnotit aplikace postavené na LangGraphu z hlediska spolehlivosti a bezpečnosti.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky doprovázené diskuzemi.
• Pokyny k praktickým cvičením a procházení zdrojového kódu v izolovaném testovacím prostředí.
• Cvičení na řešení konkrétních scénářů v oblasti návrhu, testování a hodnocení aplikací.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

LangGraph je framework určený k vytváření stavově orientovaných aplikací na bázi velkých jazykových modelů, které využívají více aktérů a jsou realizovány jako kompozitní grafy s trvalým stavem a plnou kontrolou nad jejich provedením.

Toto školení vedené instruktorem probíhá online nebo na místě a je určeno pro odborníky středně pokročilé i pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhovat, implementovat a spravovat právní řešení založená na LangGraphu s dostatečnou mírou dodržování předpisů, sledovatelnosti a řídicích mechanismů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navrhnout právně specifické pracovní postupy v LangGraphu, které zajišťují možnost auditování a soulad s předpisy.
• Integrovat právní ontologie a standardy dokumentů do stavu grafu i jeho procesování.
• Zavést kontrolní mechanismy, schválení v režimu „člověk v cyklu“ a sledovatelné cesty rozhodování.
• Nasadit, monitorovat a udržovat služby LangGraphu v produkčním prostředí s možnostmi sledování a řízení nákladů.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická implementace v prostředí s živými laboratorními testy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení přizpůsobené vašim potřebám, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

LangGraph je framework určený k tvorbě pracovních postupů založených na grafech pro modely LLM. Podporuje rozvětvení cest, využití nástrojů, správu paměti a kontrolované provádění jednotlivých kroků.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro inženýry a produkťáky na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí kombinovat logiku grafů v LangGraphu s cykly agentů LLM za účelem vytvoření dynamických a kontextově citlivých aplikací – například systémů pro zákaznickou podporu, rozhodovacích nástrojů či mechanismů vyhledávání informací.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout pracovní postupy založené na grafech, které koordinují agenty LLM, nástroje a paměť.
• Implementovat podmíněné směrování požadavků, opakování operací a mechanismy záložního řešení pro spolehlivé provádění.
• Integrovat vyhledávací funkce, API služby i strukturované výstupy do cyklů agentů LLM.
• Hodnotit a monitorovat chování agentů a zajistit tak jejich spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky doprovázené diskuzemi.
• Praktické cvičení v uzavřeném prostředí s krokovým vysvětlením kódu.
• Designové úkoly na základě reálných scénářů a vzájemné hodnocení skupinou.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete kurz upravit na míru, kontaktujte nás za účelem domluvy detailů.

LangGraph je framework určený k orchestraci procesů založený na grafech, který umožňuje vytvářet podmíněné a vícestupňové pracovní toky využívající jazykové modely velkého rozsahu a nástroje – ideální řešení pro automatizaci a personalizaci tvorby obsahu.

Tento živý kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro marketingové specialisty, stratégy obsahu a vývojáře automatizace střední úrovně, kteří chtějí pomocí LangGraphu realizovat dynamické e-mailové kampaně s rozdělenými cestami i celé systémy generování obsahu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout pracovní toky pro obsah a e-maily strukturované jako grafy s použitím podmíněné logiky.
• Integrovat jazykové modely velkého rozsahu, API a datové zdroje pro automatickou personalizaci.
• Spravovat stav, paměť a kontext napříč vícestupňovými kampaněmi.
• Vyhodnocovat, monitorovat a optimalizovat výkon pracovních toků i výsledky jejich provádění.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze ve skupinách.
• Praktické cvičení na tvorbě e-mailových toků a systémů generujících obsah.
• Cvičení založená na konkrétních scénářích týkající se personalizace, segmentace a podmíněné logiky.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si kurz upravit na míru, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.