LangGraph alkalmazások a pénzügyekben Képzés

A LangGraph keretrendszer állapotközpontú, több szereplős LLM alkalmazások építésére szolgál összetett, állapotát tartó graffal, amelyen teljes ellenőrzés van a végrehajtás felett.

Ez az oktató által vezetett, élőlaborban zajló képzés (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI platform mérnököknek, DevOps szakembereknek és ML architektusoknak szánt, akik optimizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni akarnak gyártási szintű LangGraph rendszereket.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Bonyolult LangGraph topológiák tervezésére és optimalizálására sebesség, költség és skalázhatóság szempontjából.
• Biztosítsanak megbízhatóságot próbálkozások, időkorlátok, egyértelműség és ellenőrzőpontos helyreállítás segítségével.
• Hibakeressék és követhetsék a graff végrehajtásait, vizsgálják az állapotot és rendszeresen ismételjék meg a gyártási problémákat.
• Jelöljék meg a graffokat naplókkal, mértékekkel és nyomkövetésekkel, telepítsék a gyártási környezetbe, és monitorozzák az SLAs-t és a költségeket.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőlaborban történő gyakorlati végrehajtás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásához, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megegyezés megkötéséhez.

Ez az interaktív képzés Magyarország (online vagy személyesen) középhaladó szintű pénzügyi szakemberek, kockázatanalitikusok és AI mérnökök számára terveztett, akik fejleszteni és kibővíteni szeretnének az AI-alapú megoldásokat a pénzügyi automatizálás és a hátrányos tét észleléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni az AI szerepét a pénzügyi automatizálás és a hátrányos tét észlelésében.
• Fejleszteni AI modelleket a hátrányos tranzakciók észleléséhez.
• Használni a gépi tanulást valós ideben kockázatértékelésre.
• Kibővíteni az AI-alapú pénzügyi figyelőrendszereket.

A mesterséges intelligencia (AI) átalakítja, ahogy a pénzügyi intézmények értékelik a hitelképességet, árazzák a kockázatot, és optimalizálják a hitelezői döntéseket.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan középfokú pénzügyi szakembereknek szól, akik artificial intelligence alkalmazását szeretnék felhasználni a hitelértékelési modelljeik javítására, a kockázat kezelésére, és a hitelezői műveletek javítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI kulcsfontosságú módszereit a hitelértékelésben és a kockázatbecslésben.
• Hitelértékelési modelljeket építeni és értékelni gépi tanulási algoritmusokkal.
• Modellkimenetek értelmezése szabályozási egyeztetés és átláthatóság érdekében.
• AI technikák alkalmazása a hiteladomány, kölcsönmegadási eljárás és portfóliókezelés javítására.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő-laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha egy testreszabott képzést szeretne kérésére ezen a kurzusra, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy lefolytassuk.

Az AI a pénzügyi szolgáltatásokban stratégiai enabler a kockázatcsökkentésre, ügyfélélmény javítására és műveleti hatékonyság növelésére.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a pénzügyi szolgáltatások vezetőinek, fintech-menedzsereknek és megfelelési tisztviselőknek szól, akik korlátozott tapasztalattal rendelkeznek az mesélő intelligenciával, és akik meg akarják érteni, hogyan lehet felelősen és hatékonyan implementálni az AI megoldásokat az intézményükben.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI stratégiai értékét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Az AI modellekkel kapcsolatos etikai kockázatokat azonosítani és csökkenteni.
• Navigálni a pénzügyi szektor AI szabályozási környezetében.
• Felelős AI kormányzati és implementációs kereteket tervezni.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Esettanulmány elemzés és csoportfeladatok.
• Etikai keretrendszerek alkalmazása valós pénzügyi helyzetekre.

A képzés egyéni igények szerinti módosításának lehetőségei

• Egyéni képzésre kérni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A mesterséges intelligencia hatékony technikák összessége, amelyeket intelligens kereskedelmi rendszerek fejlesztésére használnak piaci adatok elemzésére, előrejelzések készítésére és stratégiai lépések automatikus végrehajtására.

Ez a személlyel vezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) azokra a középhaladó pénzügyi szakemberekre irányul, akik mesterséges intelligencia technikákat szeretnék alkalmazni kereskedésben és bérletkezelésben, konkrétan jelzésgenerálásra, portfolióoptimalizálásra és algoritmus-alapú stratégiákra.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az mesterséges intelligencia szerepét a modern pénzügyi piacokon.
• A Python segítségével algoritmus-alapú kereskedelmi stratégiákat építeni és tesztelni.
• felügyelet nélküli és felügyelt tanulási modelleket alkalmazni pénzügyi adatokra.
• Portfoliókat optimalizálni mesterséges intelligencia-megoldásokkal.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Egy élő labor környezetben való kézi végrehajtás.

Tanfolyam testreszabási lehetőségei

• A tanfolyam testreszabásának kérelmezéséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Ez a tanárvezető, élő képzés Magyarország (online vagy személyes) pénzügyi szakembereknek irányul, akik szeretnének használni a ChatGPTr-t a munkafolyamatuk optimalizálására és az adatelemzők és jelentéskészítési képességeik javítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és működését.
• Használni a ChatGPTr-t pénzügyi feladatok automatizálására, mint például az adatbevitel és jelentések előkészítése.
• Elemezni a pénzügyi adatokat a ChatGPTr-vel, hogy értelmes tanulságokat nyerjenek és informatikus döntéseket hozzanak.
• Fejleszteni egyedi ChatGPT modelleket specifikus pénzügyi felhasználási esetekre.

Generative AI mesterséges intelligenciatechnikák osztálya, amelyet új tartalom vagy előrejelzések generálására használnak meglevő adatokból, beleértve Large Language Models (LLMs)t és Generatív Ellenőrző Hálózatokat (GANs).

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) tréning kezdő szintűtől közép szintű pénzügyi szakemberekre szánva, akik generatív mesterséges intelligenciát szeretnének alkalmazni előrejelzésre, anomália-azonosításra és betartásra pénzügyi szolgáltatásokban.

Ezen tréning végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni a generatív mesterséges intelligencia modelljeinek alapvető fogalmait.
• Alkalmazni LLMs és GANs használatát olyan esetekben, mint a hamisítvány-azonosítás és szintetikus adatok generálása.
• Hatékony promptok kialakítását pénzügyi előrejelzés és jelentési támogatásra.
• Étikai és szabályozási szempontokat értékelni generatív mesterséges intelligencia alkalmazásokban.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőleges implementálás élő-laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A tréning testreszabását kérheti, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a lehetséges megoldásokról.

LangGraph egy keretrendszer, amely grafikus szerkezetű LLM alkalmazások építésére szolgál, és támogatja a tervezést, ágazódást, eszközhasználatot, emlékezetet és irányítható végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatokkal dolgozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék tervezni és építeni biztonságos, több lépésből álló LLM folyamatokat LangGraph használatával.

Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• Központi LangGraph fogalmak (csomópontok, élek, állapot) magyarázatára és alkalmazásukra.
• Ágazódó prompt láncok építésére, amelyek eszközöket hívnak meg és emlékezést tartanak fenn.
• Lekérdezési és külső API-k integrálására a grafikus folyamatokban.
• LangGraph alkalmazások tesztelésére, hibakeresésére és értékelésére biztonságosság és megbízhatóság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és oktatóvezetett viták.
• Irányított laborok és kódbemenetek végigvezetése szandóckörnyezetben.
• Tervezés, tesztelés és értékelésre vonatkozó, scenárió alapú gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változata érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

LangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
• Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
• Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
• Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

A LangGraph egy keretrendszer, amivel állapotkezeléses, több szereplős LLM-alkalmazásokat építhetünk összetevőként használható gráfok formájában, folyamatvégrehajtást precízen ellenőrizve.

Ez a tanár vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó színvonalú szakemberekre vonatkozik, akik jogi megoldásokat kíválnak tervezni, megvalósítani és üzemeltetni a szükséges rendelkezés- és nyomon követhetőség-ellenőrzésekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogspecifikus LangGraph-folyamatokat tervezni, amelyek megtartják az ellenőrizhetőséget és a rendelkezés-ellenőrzést.
• Jogontológiákat és dokumentumstandardokat integrálni a gráf állapotába és feldolgozásába.
• Egyéni biztonsági mechanizmusokat, emberes ellenőrzést igénylő jóváhagyásokat és nyomon követhető döntési utakat megvalósítani.
• Megfigyelhetőséggel és költségellenőrzéssel rendelkező LangGraph-szolgáltatásokat üzembe helyezni, monitorozni és karbantartani.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő labor környezetben történő gyakorlás.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Egyedi képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezésért.

LangGraph egy keretrendszer, amely gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatokat komponál, támogatja az ágazatot, eszközhasználatot, emlékezetet és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az középházas mérnökökre és termékcsapatokra célzott, akik LangGraph gráflogikáját szeretnék összevonni LLM ügynök ciklusokkal, hogy dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazásokat építsenek, mint például ügyfélszolgálati ügynököket, döntési fákat és információszerzési rendszereket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM ügynököket, eszközöket és emlékezetet.
• Feltételes útvonalakat, újratöltéseket és hibaállapotokat valósítsanak meg biztonságos végrehajtáshoz.
• Lehetőséget nyújtsanak a lekéréshez, API-khoz és strukturált kimenetekhez az ügynök ciklusokban.
• Értékeljék, monitorozzák és merevítse meg az ügynökök viselkedését megbízhatóság és biztonság érdekében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és előmozdított vita.
• Irányított laboratóriumok és kódbemutatók szándékos környezetben.
• Jelenetalapú tervezési gyakorlatok és társbírálatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

A LangGraph egy gráfalapú orkestrációs keretrendszer, amely feltételes, több lépésből álló LLM és eszköz-munkafolyamatokat tesz lehetővé, ami ideális a tartalmi folyamatok automatizálására és személyre szabására.

Ez az oktató által vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszínen) a középhaladó marketing szakembereknek, tartalmi stratégeknak és automatizálási fejlesztőknek irányul, akik dinamikus, ágaított e-mail kampányokat és tartalmi folyamatokat szeretnének megvalósítani a LangGraph segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfstrukturált tartalmi és e-mail munkafolyamatokat feltételes logikkal tervezni.
• LLM-kat, API-kat és adatforrásokat automatikus személyre szabáshoz integrálni.
• Állapotot, memóriát és kontextust kezelni többlépéses kampányok között.
• A munkafolyamat teljesítményét és kézbesítési eredményeket értékelni, figyelni és optimalizálni.

Képzés formája

• Interaktív előadások és csoportvita.
• Gyakorlási munkafolyamatok e-mail kampányok és tartalmi folyamatozók implementálása során.
• Szituációalapú gyakorlatok személyre szabásra, segmentálásra és ágaított logikára.

Képzés személyre szabása

• A képzés személyre szabott változatának kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Machine Learning az Műszaki Intelligencia olyan részterülete, amely az adatokból tanulni képes rendszerek létrehozására koncentrál, amelyeket nem szükséges kifejezetten programozni, hogy előrejelzéseket tegyenek vagy döntéseket hozzanak.

Ezzel az oktatóvezetett, élő képzéssel (online vagy helyszínen) célközönségként a középfokú pénzügyi szakemberek állnak, akik kíváncsiak arra, hogy a gépi tanulás és az AI technikákat valós világbeli problémákra, például a csalásfelderítésre, hitelértékelésre és kockázatmodellezésre alkalmassák-e.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a pénzügyi szakemberek számára releváns alapvető gépi tanulás fogalmakat.
• Alkalmazzák a felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusokat pénzügyi adathalmazokra.
• Felépítenek és értékelnek hitelkockázati, csalásfelderítési és piacanalízis előrejelző modelleket.
• Használják Python-t és a scikit-learn-t gépi tanulási folyamatok megvalósításához.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-laboratóriumi környezetben történő gyakorlati implementálás.

A képzés egyedi igényeknek való alkalmazhatósága

• Egyedi képzés kéréséhez keressük meg, hogy rendezzenek el.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű pénzügyi szakemberek, adatelemzők, kockázatkezelők és mesterséges intelligencia mérnökök számára tervezték, akik szeretnének multimodális mű prostitenciát felhasználni a kockázatanalízishez és csalás detektálásához.

A képzés végezdével a résztvevők képesek lesznek:

• Értetni, hogyan alkalmazzák a multimodális mesterséges intelligenciát a pénzügyi kockázatkezelésben.
• Strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatok elemzése csalás detektáláshoz.
• Algoritmusmodellek implementálása anomáliák és gyanús tevékenységek felismerésére.
• NLP (természetes nyelv feldolgozás) és képfelismerés alkalmazása a pénzügyi dokumentumok elemzéséhez.
• AI-alapú csalásmegelőző modellek üzembe helyezése valós pénzügyi rendszerekben.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célzott középhaladó pénzügyi szakemberek és fintech fejlesztők felé, akik kívánják az mesterséges intelligencia alapú prompt engineering technikákat használni a pénzügyi elemzés, kockázatkezelés és döntéshozatal fejlesztésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait a pénzügyi alkalmazásokban.
• Kiemelten használni az mesterséges intelligencia modelleit a pénzügyi előrejelzés és piaci hangulatanalízis szempontjából.
• Automatizálni a pénzügyi jelentéseket és adatbányászatot az mesterséges intelligencia promptokkal.
• Fejleszteni AI-meghajtott kockázatelemző modelleket optimalizált promptok segítségével.
• Biztosítani a törvényes és etikai szempontokat az mesterséges intelligencia pénzügyi alkalmazásában.