LangGraph Applications in Finance Képzés

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Az mesterséges intelligencia (AI) egy erős technikai halmaz, amelyet intelligens kereskedelmi rendszerek fejlesztéséhez használnak, amelyeket a piaci adatok elemzésére, előrejelzésre és stratégiák automatizált végrehajtására alkalmaznak.

Ez az oktatóvezetett, élőképzés (online vagy helyszínen) a középfokú pénzügyi szakembereknek szól, akik AI technikákat szeretnének kereskedésben és vagyonkezelésben alkalmazni, a jelekre való koncentrálással, portfólió-optimizálással és algoritmusos stratégiákkal.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét a modern pénzügyi piacokon.
• A Python-et használni algoritmusos kereskedési stratégiák létrehozására és visszapróbálására.
• Felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket alkalmazni pénzügyi adatokra.
• AI-vezérelt technikákkal optimalizálni portfóliókat.

A képzés formátuma

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

A képzés testreszabási lehetőségei

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

Az AI áttörő módon alakítja a WealthTech-ot, lehetővé téve személyre szabott pénzügyi szolgáltatások, intelligens tanácsadó platformok és javult felhasználói élmények létrehozását.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) középfokú pénzügyi és technológiai szakembereket céloz, akik AI meghajtású megoldások tervezését, értékelését vagy megvalósítását kívánják a személyre szabott vagyoni kezelés és robo-advisory szolgáltatások számára.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan alkalmazzák az AI-t a vagyoni kezelésben és a digitális tanácsadó platformokon.
• Intelligens rendszereket tervezni személyre szabott portfólió ajánlásokhoz.
• Beépíteni a viselkedéspénzügyi adatokat és preferenciákat a tanácsadó algoritmusokba.
• Értékelni az automatizált befektetési tanácsadás etikai és szabályozási kérdéseit.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sokat gyakorolunk és gyakorolunk.
• Kézzel végzett megvalósítás élő-laborban.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• A tanfolyam testreszabott változatát kérni kíván, kérjük, forduljon hozzánk.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a pénzügyi szakembereknek szól, akik kíváncsiak arra, hogyan használhatják a ChatGPT-t munkafolyamatuk optimalizálására és adatelemzési, illetve jelentéskészítő képességeik fejlesztésére.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és működési elvét.
• Felhasználni a ChatGPT-t pénzügyi feladatok automatizálására, például adatszolgáltatás és jelentéskészítés céljából.
• Analizálni pénzügyi adatokat a ChatGPT-vel, hogy informált döntéseket hozhassanak.
• Fejleszteni egyedi ChatGPT modelleket pénzügyi esetek specifikus használatához.

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 is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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 oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) a középszakmai pénzügyi szakembereknek, adatelemzőknek, kockázatkezelőnek és AI mérnököknek szól, akik a kockázatanalízis és a csalásfelderítés céljából akarnak multimodális AI-t használni.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik, hogyan alkalmazzák a multimodális AI-t a pénzügyi kockázatkezelésben.
• Analizálják a strukturált és strukturálatlan pénzügyi adatokat csalásfelderítésre.
• Alkalmaznak AI-modelleket anomáliák és gyanús tevékenységek azonosítására.
• Használnak NLP-t és számítógépes látást pénzügyi dokumentumok elemzésére.
• Telepítik az AI-vezérelt csalásfelderítési modelleket valós pénzügyi rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek és fintech-fejlesztőknek szól, akik mesterséges intelligencia által vezérelt azonnali tervezési technikákat kívánnak használni a pénzügyi elemzés, a kockázatkezelés és a döntéshozatal javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a gyors tervezés alapjait a pénzügyi alkalmazásokban.
• Használja ki az AI-modelleket pénzügyi előrejelzésekhez és piaci hangulatelemzésekhez.
• Automatizálja a pénzügyi jelentéseket és az adatkinyerést mesterséges intelligencia-kérdések segítségével.
• MI által vezérelt kockázatértékelési modellek fejlesztése optimalizált utasítások segítségével.
• Gondoskodjon a megfelelőségről és az etikai megfontolásokról, amikor mesterséges intelligenciát használ a pénzügyekben.