LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí Počítačový Kurz
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.
Návrh Školení
Základy LangGraph pro zdravotnictví
- Aktualizace o architektuře a principy LangGraphu
- Klíčové případy použití v zdravotnictví: triáže pacientů, lékařská dokumentace, automatizace souladu s normami
- Omezení a možnosti v regulovaných prostředích
Standardy dat a ontologie pro zdravotnictví
- Vstup do HL7, FHIR, SNOMED CT a ICD
- Zmapování ontologií na pracovní postupy LangGraphu
- Výzvy pro interoperabilitu a integraci dat
Orchestrace pracovních postupů v zdravotnictví
- Návrh pacient-centrovaných vs. poskytovatel-centrovaných pracovních postupů
- Rozvětvení rozhodování a adaptivní plánování v klinických kontextech
- Zpracování trvalého stavu pro dlouhodobé záznamy pacientů
Soulad, bezpečnost a ochrana soukromí
- HIPAA, GDPR a regionální požadavky na zdravotnictví
- De-identifikace, anonymizace a bezpečné logování
- Sledovatelnost a stopování v provádění grafu
Pevnost a vysvětlitelnost
- Zpracování chyb, opakování pokusů a návrh odolný proti selháním
- Podpora rozhodování s člověkem v smyčce
- Vysvětlitelnost a transparentnost pro lékařské pracovní postupy
Integrace a nasazení
- Připojení LangGraphu ke systémům EHR/EMR
- Kontainerizace a nasazení v prostředích IT zdravotnictví
- Sledování, logování a správa SLA
Případové studie a pokročilé scénáře
- Automatizace pracovních postupů pro lékařskou klasifikaci a fakturaci
- Diagnostická podpora s využitím umělé inteligence a klinické triáže
- Správa zpráv o souladu a automatizace dokumentace
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Požadované středně pokročilé znalosti Pythonu a vývoje aplikací LLM
- Znalost standardů zdravotnických dat (např. HL7, FHIR) je prospěšná
- Znalost základů LangChain nebo LangGraphu
Cílová skupina
- Techologové doménově specializovaných oblastí
- Akceptní architekti řešení
- Konzultanti vytvářející LLM agenty ve regulovaných odvětvích
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí Počítačový Kurz - Rezervace
LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí Počítačový Kurz - Dotaz
LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé LangGraph: Optimalizace, Ladicí Techniky a Monitorování Komplexních Grafů
35 HodinyLangGraph 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.
Agentic AI v Zdravotnictví
14 HodinyAgentic AI je přístup, kde systémy umělé inteligence plánují, důvodnou a nástroje využívají k dosažení cílů v rámci definovaných omezení.
Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé zdravotnické a datové týmy, kteří chtějí navrhovat, vyhodnocovat a spravovat agentic AI řešení pro klinické a operační případy.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Vysvětlit koncepty a omezení agentic AI v kontextu zdravotnictví.
- Navrhnout bezpečné pracovní postupy agentů s plánováním, pamětí a využíváním nástrojů.
- Postavit zpětným hledáním rozšířené agenty nad klinickými dokumenty a databázemi znalostí.
- Vyhodnotit, monitorovat a spravovat chování agentů pomocí zábran a kontrol s člověkem ve smyčce.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a facilitovaná diskuse.
- Prováděné laboratoře a návody kódu v pískovišti.
- Scénářové cvičení na bezpečnost, vyhodnocování a správu.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k jeho uspořádání.
AI agenti pro zdravotnictví a diagnostiku
14 HodinyToto školení vedeno lektorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno zdravotníkům středně pokročilé až pokročilé úrovně a vývojářům AI, kteří chtějí implementovat řešení v zdravotnictví poháněná AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět roli AI agentů v zdravotnictví a diagnostice.
- Vyvíjet modely AI pro analýzu lékařských snímků a prediktivní diagnostiku.
- Integrovat AI s elektronickými zdravotními kartami (EHR) a klinickými pracovními postupy.
- Ujistit se o souladu s předpisy v oblasti zdravotnictví a etickými praktikami AI.
AI a AR/VR v zdravotnictví
14 HodinyToto 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.
AI pro zdravotnictví pomocí Google Colab
14 HodinyToto 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.
AI ve Zdravotnictví
21 HodinyTento 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.
ChatGPT pro zdravotnictví
14 HodinyTato 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.
Edge AI pro zdravotnictví
14 HodinyToto 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.
Přizpůsobení AI pro zdravotnictví: lékařská diagnostika a prediktivní analýza
14 HodinyTato vedená instruktorem, živá školení (online nebo přítomně) je zaměřena na středně pokročilé a pokročilé lékařské AI vývojáře a datové analytiky, kteří se chtějí naučit přizpůsobovat modely pro klinickou diagnostiku, prognózu nemocí a predikci výsledků pacientů pomocí strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Přizpůsobovat modely AI na lékařských datech, včetně EMRs (elektronické lékařské záznamy), obrazových dat a časových řad.
- Používat transfer learning, adaptaci domény a kompresi modelů v medicínském kontextu.
- Řešit soukromí, bias a regulační soulad při vývoji modelech.
- Nasazovat a monitorovat přizpůsobené modely ve skutečných zdravotnických prostředích.
Generative AI a Prompt Engineering v Zdravotnictví
8 HodinyGenerativní AI je technologie vytvářející nový obsah jako texty, obrázky a doporučení na základě promptů a dat.
Toto instruktor-vedené, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro začáteční a středně pokročilé zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít generativní AI a prompt engineering ke zlepšení efективности, přesnosti a komunikace v medicínském kontextu.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět základům generativní AI a prompt engineering.
- Použít nástroje AI k optimalizaci klinických, administrativních a výzkumných úkolů.
- Zajišťovat etické, bezpečné a souladné používání AI ve zdravotnictví.
- Optimalizovat prompty pro dosažení konzistentních a přesných výsledků.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení a případové studie.
- Svojí rukou experimenty s nástroji AI.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.
Aplikace LangGraph v financích
35 HodinyLangGraph 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.
Základy LangGraph: Grafové řízení LLM a řetězení
14 HodinyLangGraph je rámec pro vytváření aplikací LLM s grafovou strukturou, které podporují plánování, větvení, používání nástrojů, paměť a kontrolovanou execuci.
Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro začátečníky – vývojáře, tvůrce promptů a pracovníky s daty, kteří se chtějí naučit navrhovat a budovat spolehlivé vícekrokové pracovní postupy LLM pomocí LangGraph.
Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit základní koncepty LangGraph (uzly, hrany, stav) a kdy je použít.
- Tvořit řetězce promptů, které umožňují větvení, volání nástrojů a udržování kontextu.
- Integrovat vyhledávání (retrieval) a externí API do pracovních postupů založených na grafech.
- Testovat, ladit a vyhodnocovat aplikace LangGraph s ohledem na spolehlivost a bezpečnost.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a vedená diskuse.
- Cvičení a přehled kódu v sandboxovém prostředí s doprovodem instruktora.
- Scénářové úlohy zaměřené na design, testování a vyhodnocování.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobený training pro tento kurz nás prosím kontaktujte.
LangGraph pro právní aplikace
35 HodinyLangGraph 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.
Vytváření dynamických pracovních postupů pomocí LangGraph a agentů LLM
14 HodinyLangGraph je rámec pro vytváření pracovních postupů LLM v grafové struktuře, které podporují rozvětvení, používání nástrojů, paměť a řízenou exekuci.
Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo v místě) je určeno inženýrům a produktovým týmům střední úrovně, kteří se chtějí naučit kombinovat logiku grafů LangGraph s cykly agentů LLM za účelem tvorby dynamických aplikací s kontextovým vědomím, jako jsou agentů pro zákaznickou podporu, rozhodovací stromy a systémy pro vyhledávání informací.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Navrhnout grafy založené pracovní postupy, které koordinují agenty LLM, nástroje a paměť.
- Implementovat podmíněné směrování, opakování a záložní řešení pro robustní exekuci.
- Integrovat retrieval (vyhledávání dokumentů), API a strukturované výstupy do cyklů agentů.
- Hodnotit, monitorovat a upevňovat chování agentů pro spolehlivost a bezpečnost.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a vedená diskuze.
- Vedené laboratorní cvičení a procházení kódu v sandboxovém prostředí.
- Scenario-based designové úkoly a recenzní řízení.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás.
LangGraph pro marketingovou automatizaci
14 HodinyLangGraph 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.