LangGraph az egészségügyben: Munkafolyamat-vezérlés szabályozott környezetekben 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, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek és AI-fejlesztőknek szól, akik AI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének megvalósítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• AI modellek fejlesztése orvosi képfeldolgozáshoz és prediktív diagnosztikához.
• AI integrálása elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és klinikai munkafolyamatokkal.
• Betartani az egészségügyi szabályozásokat és az etikai AI gyakorlatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek szól, akik AI és AR/VR megoldásokat szeretnének alkalmazni orvosi képzésben, sebészeti szimulációkban és rehabilitációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét az AR/VR élmények fejlesztésében az egészségügyben.
• AR/VR használata sebészeti szimulációkban és orvosi képzésben.
• AR/VR eszközök alkalmazása páciens rehabilitációban és terápiában.
• Felderíteni az etikai és adatvédelmi aggályokat az AI-fejlesztett orvosi eszközökben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
• Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
• Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az MI technológiákat egészségügyi környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani azokat a kulcsfontosságú egészségügyi kihívásokat, amelyeket az MI segítségével meg lehet oldani.
• Elemezni az MI hatását a betegellátásra, a biztonságra és az orvosi kutatásokra.
• Megérteni az MI és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alapvető MI fogalmakat alkalmazni egészségügyi forgatókönyvekben.
• Gépi tanulási modelleket fejleszteni orvosi adatelemzéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) egészségügyi szakemberek és kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a ChatGPT előnyeit a betegellátás javításához, a munkafolyamatok egyszerűsítéséhez és az egészségügyi eredmények javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és annak alkalmazásait az egészségügyben.
• Használni a ChatGPT-t egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtani betegeknek a ChatGPT segítségével.
• Alkalmazni a ChatGPT-t orvosi kutatásokhoz és elemzésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és döntéshozóknak szól, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a generatív AI-t az egészségügy kontextusában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a generatív AI alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítani a generatív AI lehetőségeit a gyógyszerfejlesztés és a személyre szabott orvoslás terén.
• Generatív AI technikák alkalmazása orvosi képalkotásban és diagnosztikában.
• Felmérni az AI etikai következményeit az orvosi környezetben.
• Stratégiák kialakítása az AI technológiák integrálására az egészségügyi rendszerekbe.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék tervezni, implementálni és üzemeltetni LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat, megfelelő irányítás, megfigyelhetőség és megfelelőség mellett.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Pénzügyi szempontokra szabott LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek megfelelnek a szabályozási és auditkövetelményeknek.
• Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a gráf állapotába és eszközeibe.
• Megbízhatósági, biztonsági és emberi felügyeleti ellenőrzéseket implementálni kritikus folyamatokhoz.
• LangGraph rendszerek üzembe helyezése, monitorozása és optimalizálása teljesítmény, költség és SLA-k szempontjából.

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, 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 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvosi kutatóknak és AI-fejlesztőknek szól, akik a multimodális AI-t szeretnék alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI szerepét a modern egészségügyben.
• Strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat integrálni AI-alapú diagnosztikához.
• AI-technikákat alkalmazni orvosi képek és elektronikus egészségügyi nyilvántartások elemzésére.
• Prediktív modelleket fejleszteni a betegségek diagnosztizálására és kezelési javaslatok készítésére.
• Beszédfelismerést és természetes nyelvfeldolgozást (NLP) alkalmazni orvosi átírásban és betegkommunikációban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű egészségügyi szakembereknek és AI-fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, a kutatási hatékonyság és a betegeredmények javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI promptok használata klinikai dokumentációhoz és betegkapcsolatokhoz.
• AI használata orvosi kutatásokhoz és szakirodalmi áttekintésekhez.
• Gyógyszerkutatás és klinikai döntéshozatal javítása AI-alapú promptokkal.
• Szabályozási és etikai szabványok betartása az egészségügyi AI-ban.