LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments 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 oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formájában zajlik, és célközönsége az AI meghajtó egészségügyi megoldások bevezetésében érdeklődő középfokú és előkelő egészségügyi szakemberek és AI fejlesztők.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• Fejlesztenek AI modelleket orvosi képanalízisre és előrejelző diagnosztikára.
• Integrálják az AI-t elektronikus egészségügyi iratokkal (EHR) és klinikai folyamatokkal.
• Biztosítják az egészségügyi szabályozásoknak és az etikus AI gyakorlatoknak a betartását.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azokat a középfokú egészségügyi szakembereket célozza meg, akik kíváncsiak arra, hogy alkalmazzák az AI és AR/VR megoldásokat orvosi kiképzésre, műtét szimulációkra és rehabilitációra.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI szerepét az AR/VR élmény javításában az egészségügyben.
• Használni az AR/VR műtétszimulációkhoz és orvosi kiképzésre.
• Alkalmazni az AR/VR eszközöket betegek rehabilitációjára és terápiájára.
• Kutatni az AI-javított orvosi eszközök etikai és adatvédelmi kérdéseit.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célja, hogy középfokú adat tudósai és egészségügyi szakemberek AI-t használjanak előrehaladott egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modelleket valósítanak meg az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI-t használnak az egészségügyi adatok előrejelző modelljeihez.
• Orvosi képeket elemzik AI meghajtott technikákkal.
• Etikai szempontokat vizsgálnak AI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez a képzés, amelyet tanársegélyezett módon folytatunk Magyarország (online vagy helyszínen), középhaladó szintű egészségügyi szakemberek és adatalkalmazatók számára készült, akik meg szeretnének érteni és alkalmazni a mesterséges intelligencia technológiáit az egészségügyi környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azon egészségügyi kihívásokat felismerni, amelyeket a mesterséges intelligencia megoldhat.
• Elemezni a MI hatását a betegellátásra, biztonságra és orvosi kutatásra.
• Érteni a mesterséges intelligencia és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alkalmazni alapvető MI fogalmakat az egészségügyi forgatókönyvekre.
• Fejleszteni gépi tanulási modellt a kórházi adatelemzéshez.

Ez a képzés, amelyet a képző vezet, élő (online vagy helyszíni) formában, azon egészségügyi szakemberekre és kutatókra vonatkozik, akik szeretnének a ChatGPT segítségével javítani a beteggondozás minőségén, optimalizálni a munkafolyamatokat és javítani az egészségügyi eredményekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és alkalmazásait az egészségügyben.
• Felhasználhatni a ChatGPT-ot az egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Személyes orvosi információt és támogatást biztosíthatni a betegeknek a ChatGPT segítségével.
• Alkalmazhatni a ChatGPT-ot az orvostudományi kutatás és elemzés céljából.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktatóvezetésű, élő edzések sorozata Magyarország (online vagy helyszínen) az alacsony és közepes szintű egészségügyi szakemberek, adatanalitikusok és döntéshozók számára szól, akik generatív AI megértése és alkalmazása érdekel a egészségügyi kontextusban.

Ezen edzések végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagázni a generatív AI alapelveit és alkalmazását az egészségügyben.
• Felismerni a lehetőségeket, amelyek lehetővé teszik a generatív AI-t a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvostudomány fejlesztésében.
• Generatív AI technikákat alkalmazni a kórképalkotásban és diagnózisban.
• Megítélni az AI etikai következményeit az orvosi környezetben.
• Stratégiákat fejleszteni az AI technológiák egészségügyi rendszerekbe integrálásához.

LangGraph egy keretrendszer, amely állapotát tartó, több szereplős LLM alkalmazásokat építhet össze összetett gráfokkal, állandó állapottal és vezérléssel a futtatás felett.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) célközönsége a középszintűtől a haladó szintű szakemberek, akik LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és üzemeltetni megfelelő irányítással, megfigyelhetőséggel és megfeleléssel.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Regulációs és audit követelményekhez igazodó, pénzügyi LangGraph folyamatokat tervezni.
• Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a graffálapot és eszközökbe.
• Biztonsági, megbízhatóság és emberi beavatkozásos irányítást valósítani kritikus folyamatokra.
• LangGraph rendszereket telepíteni, figyelni és optimalizálni teljesítmény, költség és SLA szempontjából.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Hands-on implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• A tanfolyam testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy szervezzük meg.

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.

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.

Ez a tanárvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az olyan középfokú és előhaladott szintű egészségügyi szakemberek, orvosi kutatók és AI fejlesztők, akik multimodalis AI-t szeretnének alkalmazni orvosi diagnózisok és egészségügyi alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a multimodalis AI szerepét az modern egészségügyben.
• Szerveznek integrálják a szerkezeti és szerkezet nélküli orvosi adatokat AI-alapú diagnózisokhoz.
• Alkalmaznak AI technikákat orvosi képek és elektronikus betegellátási jegyek (EHR) elemzéséhez.
• Fejlesztenek előrejelző modelleket betegségek diagnózisára és kezelési javaslatokhoz.
• Bekapcsolnak hangfelismerést és természetes nyelvi feldolgozást (NLP) orvosi átiratokhoz és betegkapcsolatokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az középfokú egészségügyi szakemberek és AI-fejlesztők számára van szánva, akik kihasználni szeretnék a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, kutatás hatékonyságának és betegek eredményének javítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI prompts használata klinikai dokumentációhoz és beteginterakciókhoz.
• AI kihasználása orvosi kutatásokhoz és irodalomáttekintéshez.
• Gyógyszerfelfedezés és klinikai döntéshozatal javítása AI-hajtott prompts segítségével.
• Biztosítják a szabályozási és etikai szabványok betartását az egészségügyi AI-ban.