LangGraph alkalmazások a pénzügyekben Képzés

A LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és végrehajtási ellenőrzéssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű AI platformmérnökök, AI DevOps szakemberek és ML architektusok számára készült, akik szeretnék optimalizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni a LangGraph rendszereket éles környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és optimalizálni összetett LangGraph topológiákat sebesség, költség és skálázhatóság szempontjából.
• Megbízhatóságot tervezni újrapróbálkozások, időkorlátok, idempotencia és ellenőrzőpont-alapú helyreállítás segítségével.
• Hibakeresni és nyomon követni gráf-végrehajtásokat, állapotokat ellenőrizni és rendszeresen reprodukálni éles problémákat.
• Gráfokat ellátni naplókkal, metrikákkal és nyomkövetésekkel, éles környezetbe telepíteni és monitorozni az SLA-kat és a költségeket.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakemberek, kockázatelemzők és AI mérnökök számára készült, akik AI-alapú megoldásokat szeretnének fejleszteni és üzembe helyezni a pénzügyi automatizálás és csalásfelderítés területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét a pénzügyi automatizálásban és csalásfelderítésben.
• AI modellek építése csalásos tranzakciók felderítésére.
• Gépi tanulás alkalmazása valós idejű kockázatértékeléshez.
• AI-alapú pénzügyi monitorozó rendszerek üzembe helyezése.

Az AI forradalmasítja a pénzintézetek módszereit a hitelképesség felmérésében, a kockázat árazásában és a hitelezési döntések optimalizálásában.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakemberek számára készült, akik mesterséges intelligenciát szeretnének alkalmazni a pontozási modellek fejlesztéséhez, a kockázat hatékonyabb kezeléséhez és a hitelezési műveletek javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a hitelpontozásban és kockázatbecslésben használt legfontosabb AI módszereket.
• Gépi tanulási algoritmusokkal hitelpontozási modelleket építeni és értékelni.
• A modell kimeneteket értelmezni a szabályozási megfelelőség és az átláthatóság érdekében.
• AI technikákat alkalmazni a hitelbírálat, a hiteljóváhagyás és a portfóliómenedzsment javításához.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzésre van szüksége, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a részletek megbeszéléséhez.

A mesterséges intelligencia (MI) a pénzügyi szolgáltatásokban stratégiai eszközként szolgál a kockázatcsökkentés, az ügyfélélmény és az operatív hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) a pénzügyi szolgáltatások vezetői, a fintech menedzserek és a megfelelőségi tisztviselők számára készült, akik korábban kevésbé voltak kitéve a mesterséges intelligenciának, és szeretnék megérteni, hogyan lehet felelősségteljesen és hatékonyan implementálni MI-megoldásokat intézményeikben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligencia stratégiai értékét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Azonosítani és enyhíteni az MI-modellekkel kapcsolatos etikai kockázatokat.
• Navigálni a mesterséges intelligencia szabályozási környezetét a pénzügyekben.
• Felelősségteljes MI-irányítási és implementációs keretrendszereket tervezni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Esettanulmány elemzése és csoportgyakorlatok.
• Etikai keretrendszerek alkalmazása valós pénzügyi forgatókönyvekben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A mesterséges intelligencia egy hatékony eszközkészlet, amelyet intelligens kereskedési rendszerek fejlesztésére használnak, amelyek elemzik a piaci adatokat, előrejelzéseket készítenek és önállóan végrehajtják a stratégiákat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű pénzügyi szakembereknek szól, akik mesterséges intelligencia technikákat szeretnének alkalmazni a kereskedésben és vagyonkezelésben, kiemelve a jelgenerálást, portfólió-optimalizálást és algoritmikus stratégiákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligencia szerepét a modern pénzügyi piacokon.
• Pythont használni algoritmikus kereskedési stratégiák építésére és visszatesztelésére.
• Felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket alkalmazni pénzügyi adatokon.
• AI-alapú technikákkal optimalizálni a portfóliókat.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) pénzügyi szakembereknek szól, akik szeretnék a ChatGPT segítségével egyszerűsíteni munkafolyamataikat és javítani adatelemzési és jelentéskészítési képességeiket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és működését.
• A ChatGPT használata pénzügyi feladatok automatizálására, például adatbevitelre és jelentéskészítésre.
• Pénzügyi adatok elemzése a ChatGPT segítségével, hogy betekintést nyerjenek és megalapozott döntéseket hozzanak.
• Speciális pénzügyi felhasználási esetekre szabott ChatGPT modellek fejlesztése.

A generatív MI a mesterséges intelligencia azon technikáinak osztálya, amelyeket új tartalom vagy előrejelzések létrehozására használnak meglévő adatokból, beleértve a Nagy Nyelvi Modelleket (LLM) és a Generatív Ellenséges Hálózatokat (GAN).

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű pénzügyi szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a generatív MI-t előrejelzésre, anomália észlelésre és megfelelőségre a pénzügyi szolgáltatások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI modellek mögött álló alapvető fogalmakat.
• Alkalmazni az LLM-eket és GAN-okat olyan esetekben, mint a csalás észlelése és szintetikus adatgenerálás.
• Hatékony kérések tervezése pénzügyi előrejelzéshez és jelentéskészítés támogatásához.
• Értékelni az etikai és szabályozási szempontokat a generatív MI alkalmazásaiban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A LangGraph egy keretrendszer gráfstruktúrájú LLM alkalmazások építéséhez, amely támogatja a tervezést, elágazásokat, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatszakértőknek szól, akik megbízható, több lépésből álló LLM munkafolyamatokat szeretnének tervezni és építeni a LangGraph segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Magyarázni a LangGraph alapvető fogalmait (csomópontok, élek, állapot) és azok használati helyeit.
• Prompt láncokat építeni, amelyek elágaznak, eszközöket hívnak és memóriát tartanak fenn.
• Integrálni a lekérdezés és külső API-kat a gráf munkafolyamataiba.
• Tesztelni, hibakeresni és értékelni a LangGraph alkalmazásokat a megbízhatóság és biztonság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és moderált vita.
• Iraányított laborok és kód bemutatók egy sandbox környezetben.
• Forgatókönyv alapú gyakorlatok a tervezés, tesztelés és értékelés területén.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A LangGraph lehetővé teszi állapottal rendelkező, több szereplős munkafolyamatokat, amelyeket LLM-ek hajtanak meg, pontos vezérléssel a végrehajtási útvonalak és az állapotmegőrzés felett. Az egészségügyben ezek a képességek elengedhetetlenek a megfelelőség, az együttműködés és az orvosi munkafolyamatokkal összhangban lévő döntéstámogató rendszerek kialakításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben a szabályozási, etikai és működési kihívásokkal foglalkoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi szempontokkal összhangban lévő LangGraph munkafolyamatokat tervezni, figyelemmel a megfelelőségre és a naplózhatóságra.
• LangGraph alkalmazásokat integrálni orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Ajánlott gyakorlatokat alkalmazni a megbízhatóság, a nyomon követhetőség és az érthetőség terén érzékeny környezetekben.
• LangGraph alkalmazásokat üzembe helyezni, monitorozni és érvényesíteni egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok valós esettanulmányokkal.
• Implementációs gyakorlat élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A LangGraph egy keretrendszer állapottal rendelkező, több szereplős LLM alkalmazások építéséhez, amelyek komponálható gráfokként működnek, állandó állapottal és pontos végrehajtási irányítással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph alapú jogi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és üzemeltetni a szükséges megfelelőségi, nyomonkövethetőségi és irányítási ellenőrzésekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogi célú LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megőrzik az auditálhatóságot és a megfelelőséget.
• Jogi ontológiákat és dokumentum szabványokat integrálni a gráf állapotába és feldolgozásába.
• Biztonsági korlátokat, emberi belefogást igénylő jóváhagyásokat és nyomonkövethető döntési útvonalakat implementálni.
• LangGraph szolgáltatásokat üzembe helyezni, monitorozni és karbantartani éles környezetben, megfigyelhetőséggel és költségellenőrzéssel.

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A LangGraph egy keretrendszer gráf-alapú LLM munkafolyamatok összeállításához, amely támogatja az elágazásokat, eszközhasználatot, memóriát és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű mérnökök és termékcsapatok számára készült, akik szeretnék a LangGraph gráf-logikáját LLM agent hurkokkal kombinálni, hogy dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazásokat építsenek, mint például ügyfélszolgálati agentek, döntési fák és információlekérdező rendszerek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gráf-alapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM agenteket, eszközöket és memóriát.
• Feltételes útválasztást, újrapróbálkozásokat és tartalék megoldásokat implementálni a robusztus végrehajtás érdekében.
• Információlekérdezést, API-kat és strukturált kimeneteket integrálni az agent hurkokba.
• Az agentek viselkedését értékelni, monitorozni és megerősíteni a megbízhatóság és biztonság érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és moderált vita.
• Vezetett laborok és kódbejárások sandbox környezetben.
• Forgatókönyv-alapú tervezési feladatok és társértékelések.

Képzés Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A LangGraph egy gráfalapú orchestrációs keretrendszer, amely lehetővé teszi a feltételes, többlépcsős LLM és eszköz munkafolyamatokat, ideális a tartalmi folyamatok automatizálásához és személyre szabásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű marketereknek, tartalomstratégiák tervezőinek és automatizálás fejlesztőknek szól, akik dinamikus, elágazó e-mail kampányokat és tartalomgenerálási folyamatokat szeretnének megvalósítani a LangGraph segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfstruktúrájú tartalmi és e-mail munkafolyamatokat tervezni feltételes logikával.
• LLM-ek, API-k és adatforrások integrálása az automatizált személyre szabás érdekében.
• Állapot, memória és kontextus kezelése a többlépcsős kampányok során.
• Munkafolyamatok teljesítményének és kézbesítési eredményeinek értékelése, monitorozása és optimalizálása.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások és csoportos megbeszélések.
• Gyakorlati laborok e-mail munkafolyamatok és tartalmi folyamatok megvalósításával.
• Szcenárióalapú gyakorlatok a személyre szabás, szegmentálás és elágazó logika területén.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely olyan rendszerek létrehozására összpontosít, amelyek az adatokból tanulnak és előrejelzéseket vagy döntéseket hoznak anélkül, hogy explicit módon programozva lennének.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű pénzügyi szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a gépi tanulási és mesterséges intelligencia technikákat valós problémákra, mint például a családfelderítés, a hitelminősítés és a kockázatmodellezés.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a pénzügyi területre vonatkozó alapvető gépi tanulási fogalmakat.
• Felügyelt és felügyelet nélküli tanulási algoritmusokat alkalmazni pénzügyi adathalmazokon.
• Előrejelző modelleket készíteni és értékelni hitelkockázat, családfelderítés és piaci elemzés területén.
• A Python és a scikit-learn használatával gépi tanulási folyamatokat implementálni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakembereknek, adatelemzőknek, kockázatmenedzsereknek és AI mérnököknek szól, akik szeretnék kihasználni a multimodális AI-t a kockázatelemzés és a csalásfelismerés területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan alkalmazzák a multimodális AI-t a pénzügyi kockázatmenedzsmentben.
• Strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatok elemzése a csalásfelismerés érdekében.
• AI modellek implementálása anomáliák és gyanús tevékenységek azonosítására.
• NLP és számítógépes látás alkalmazása pénzügyi dokumentumok elemzéséhez.
• AI-alapú csalásfelismerési modellek üzembe helyezése valós pénzügyi rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek és fintech fejlesztőknek szól, akik AI-alapú prompt engineering technikákkal szeretnék fejleszteni pénzügyi elemzési, kockázatkezelési és döntéshozatali képességeiket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait pénzügyi alkalmazásokban.
• AI modellek felhasználása pénzügyi előrejelzésekhez és piaci hangulatelemzéshez.
• Pénzügyi jelentéskészítés és adatkinyerés automatizálása AI promptok segítségével.
• AI-alapú kockázatértékelési modellek fejlesztése optimalizált promptokkal.
• Megfelelőség és etikai megfontolások biztosítása az AI pénzügyi felhasználásakor.