LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí 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 živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat řešení založená na umělém intelektu ve zdravotnictví.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli agentů AI v zdravotnictví a diagnostice.
• Vytvářet modely AI pro analýzu medicínských obrazů a prediktivní diagnostiku.
• Integrace AI s elektronickými záznamy o zdravotnictví (EHR) a klinickými pracovními postupy.
• Zajišťovat shodu se zdravotnickými předpisy a eticky správnými praxi AI.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým zdravotnickým odborníkům, kteří chtějí použít AI a AR/VR řešení pro medicínské tréninky, simulace chirurgie a rehabilitaci.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli AI v zlepšování zkušeností s AR/VR v zdravotnictví.
• Používat AR/VR pro simulace chirurgie a medicínské tréninky.
• Aplikovat nástroje AR/VR v pacientní rehabilitaci a terapii.
• Prozkoumávat etické a ochranné obavy související s AI podporovanými medicínskými nástroji.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky a pracovníky zdravotnictví, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Používat AI pro prediktivní modelování v datách zdravotnictví.
• Analyzovat lékařské obrázky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumat etické aspekty v řešeních zdravotnictví založených na AI.

Tento instruktorův přípravný živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotní profesionály a datové vědce, kteří chtějí pochopit a uplatnit AI technologie v zdravotnických prostředích.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové výzvy zdravotnictví, které může AI řešit.
• Analyzovat dopad AI na péči o pacienty, bezpečnost a lékařskou výzkum.
• Pochopit vztah mezi AI a zdravotnickými podnikatelskými modely.
• Používat základní AI koncepty na scénáře v zdravotnictví.
• Vytvářet modely strojového učení pro analýzu lékařských dat.

Tato školení vedena instruktorem (online nebo na místě) v České republice je určena zdravotnickým odborníkům a výzkumníkům, kteří chtějí využít ChatGPT k posílení péče o pacienty, optimalizaci pracovních postupů a zlepšení výsledků zdravotnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základy ChatGPT a jeho aplikace v zdravotnictví.
• Využívat ChatGPT k automatizaci procesů a interakcí v zdravotnictví.
• Poskytovat přesné lékařské informace a podporu pacientům pomocí ChatGPT.
• Aplikovat ChatGPT pro vědecký výzkum a analýzu.

Toto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určené odborníkům ve zdravotnictví, bioinženýrům a vývojářům AI střední úrovně, kteří se chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli a výhody Edge AI ve zdravotnictví.
• Vytvářet a nasazovat modely AI na zařízeních u hranice pro aplikace ve zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
• Návrh a nasazení systémů pro monitorování pacientů pomocí Edge AI.
• Řešit etické a regulační otázky v aplikacích AI ve zdravotnictví.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určené začínajícím až středně pokročilým profesionálům ve zdravotnictví, analytikům dat a rozhodovatelům, kteří si přejí pochopit a aplikovat generativní AI v kontextu zdravotnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit principy a aplikace generativní AI ve zdravotnictví.
• Identifikovat příležitosti, jak generativní AI může posilovat objev nových léků a personalizovanou medicínu.
• Využívat techniky generativní AI pro lékařské vybavení a diagnostiku.
• Posoudit etické implikace AI v medicínském prostředí.
• Vytvářet strategie pro integraci technologií AI do systémů zdravotnictví.

LangGraph je rámec pro vývoj stavy-souvisejících, víceaktníkových aplikací LLM jako složitelných grafů s trvalým stavem a kontrolou provádění.

Toto instruktorově vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé a pokročilé odborníky, kteří chtějí navrhnout, implementovat a provozovat řešení založená na LangGraphu v oblasti financí s vhodnou správou, vizibilitou a souladem se standardy.

Koncové cíle školení:

• Návrh finance-specifických pracovních postupů LangGraphu v souladu s požadavky na regulaci a audit.
• Integrace standardů finančních dat a ontologií do stavu grafu a nástrojů.
• Implementace spolehlivosti, bezpečnosti a kontroly s člověkem v cyklu pro kritické procesy.
• Nasazení, monitorování a optimalizace systémů LangGraphu pro výkon, náklady a SLA (Service Level Agreements).

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

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

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví, lékařských výzkumníků a vývojářů AI, kteří chtějí aplikovat vícemodalní AI ve lékařském diagnostikování a zdravotnických aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli vícemodalní AI v moderním zdravotnictví.
• Integrace strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat pro AI podporované diagnostiky.
• Použití technik AI k analýze lékařských obrázků a elektronických zdravotních záznamů.
• Vytvoření prediktivních modelů pro diagnózu onemocnění a doporučení léčby.
• Implementace řeči a přírodního jazykového zpracování (NLP) pro lékařskou transkripci a interakci s pacienty.

Tento instruktorově provázený, živý kurz v České republice (online nebo na místním místo) je zaměřen na středně pokročilé zdravotnické profesionály a vývojáře AI, kteří chtějí využít techniky prompt engineeringu pro posílení zdravotnických pracovních postupů, efektivity výzkumu a výsledků péče o pacienta.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům prompt engineeringu v zdravotnictví.
• Používat AI prompts pro klinickou dokumentaci a interakce s pacienty.
• Využít AI pro medicínský výzkum a literární přezkum.
• Posílit objevování léčiv a klinické rozhodování pomocí AI-předvedených prompts.
• Zaručit dodržování pravomocně vynesených a etických standardů v AI zdravotnictví.