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
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.
AI Agents pro Zdravotnictví a Diagnostiku
14 hodinyTento 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.
AI a AR/VR ve zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorovsky vedený živý trénink na místě nebo online je zaměřen na středně pokročilé profesionály z oblasti zdravotnických služeb, kteří chtějí aplikovat řešení AI a AR/VR pro výuku medicíny, simulace operací a reabilitaci.
Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:
- Porozumět roli AI v zlepšování AR/VR zážitků v oblasti zdravotnictví.
- Používat AR/VR pro simulace operací a medicínskou výuku.
- Aplikovat nástroje AR/VR ve rehabilitaci a terapii pacientů.
- Průzkumně zkoumat etické a dotazy ohledně soukromí v AI-zpečetěných medicínských nástrojích.
AI pro Zdravotnictví pomocí Google Colab
14 hodinyTento instruktorově provázený živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.
Koncepce tohoto školení umožní účastníkům:
- Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
- Využít AI pro prediktivní modelování v datech z oblasti zdravotnictví.
- Analýzuji medicínské snímky s technikami podporovanými umělou inteligencí.
- Prozkoumávání etických aspektů v AI-založených řešeních pro zdravotnictví.
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 hodinyTento instruktorův kurz (čeloveký nebo online) je určen pro zdravotnické profesionály a vědců, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, usměrňování pracovních postupů a zlepšení výsledků v oblasti zdravotnictví.
Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit základy ChatGPT a jeho aplikace v oblasti zdravotnictví.
- Využít ChatGPT k automatizaci procesů a interakcí ve zdravotnictví.
- Poskytovat přesné lékařské informace a podporu pacientům pomocí ChatGPT.
- Využít ChatGPT pro lékařský výzkum a analýzy.
Edge AI pro Zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorův vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotnické profesionály, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli a výhodám Edge AI ve zdravotnictví.
- Vytvářet a nasazovat AI modely na zaokrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
- Implementovat Edge AI řešení v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
- Navrhovat a nasazovat systémy monitorování pacientů s využitím Edge AI.
- Řešit etická a regulační aspekty aplikací AI ve zdravotnictví.
Generativní AI v Zdravotnictví: Revolucí Meďicínu a Postiho Pacientů
21 hodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen začínajícím a středně pokročilým zdravotnickým profesionálům, analytikům dat a rozhodovatelům, kteří chtějí porozumět a uplatnit generativní umělou inteligenci v kontextu zdravotnictví.
Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit principy a aplikace generativní umělé inteligence v zdravotnictví.
- Identifikovat příležitosti pro generativní umělou inteligenci k posílení objevu léků a individualizované medicíny.
- Využít techniky generativní umělé inteligence v medicínském záznamování a diagnostice.
- Oceňovat etické implikace umělé inteligence v lékařských prostředích.
- Rozvíjet strategie pro integraci technologií umělé inteligence do zdravotnických systémů.
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 a Spojování Promptů pro LLM
14 hodinyLangGraph 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 pro právní aplikace
35 hodinyLangGraph 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.
Vytváření Dynamických Pracovních Postupů s LangGraph a LLM Agenty
14 hodinyLangGraph 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 pro automatizaci marketingu
14 hodinyLangGraph 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.
Multimodalní AI pro Zdravotnictví
21 hodinyTento 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.
Inženýrství dotazů pro zdravotnictví
14 hodinyTento 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.