LangGraph Applications in Finance - Plan Szkolenia

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.

Sztuczna inteligencja przekształca sposób, w jaki instytucje finansowe oceniają kredytozdolność, cenują ryzyko i optymalizują decyzje kredytowe.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla finansistów na poziomie średnim, którzy chcą zastosować sztuczną inteligencję w celu poprawy modeli oceny kredytowej, lepszego zarządzania ryzykiem i ulepszenia operacji kredytowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kluczowe metody AI stosowane w ocenie kredytowej i prognozowaniu ryzyka.
• Budować i oceniać modele oceny kredytowej za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
• Interpretować wyniki modeli dla zgodności z przepisami i przezroczystości.
• Zastosować techniki AI w celu poprawy podpisywania umów, zatwierdzania kredytów i zarządzania portfelem.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wielu ćwiczeń i praktyk.
• Ręczne wdrożenie w środowisku labu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby umówić się.

Sztuczna inteligencja w usługach finansowych jest strategicznym narzędziem do redukcji ryzyka, poprawy doświadczenia klienta i zwiększenia efektywności operacyjnej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) skierowane jest do wykładowców usług finansowych, menedżerów fintech i urzędników ds. zgodności z prawem, którzy mają ograniczone doświadczenie ze sztuczną inteligencją i chcą dowiedzieć się, jak odpowiedzialnie i skutecznie wdrażać rozwiązania AI w swoich instytucjach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć strategiczną wartość sztucznej inteligencji w usługach finansowych.
• Wykrywać i ograniczać ryzyka etyczne związane z modelami AI.
• Poruszać się w regulacyjnym krajobrazie dla sztucznej inteligencji w finansach.
• Projektować odpowiedzialne ramy zarządzania i wdrażania AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Analiza studiów przypadku i ćwiczenia grupowe.
• Zastosowanie ram etycznych do realistycznych scenariuszy finansowych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.

Sztuczna inteligencja to potężny zestaw technik stosowanych do tworzenia inteligentnych systemów handlowych, które analizują dane rynkowe, dokonują prognoz i samodzielnie wykonują strategie.

Jest to prowadzone przez instruktora szkolenie live (online lub na miejscu), skierowane do finansistów o poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki AI w handlu i zarządzaniu aktywami, koncentrując się na generowaniu sygnałów, optymalizacji portfela i algorytmowych strategiach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w nowoczesnych rynkach finansowych.
• Użyć Python do budowy i testowania algorytmowych strategii handlowych.
• Zastosować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego do danych finansowych.
• Optymalizować portfele za pomocą technik opartych na AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca WealthTech, umożliwiając wysokiej jakości personalizowane usługi finansowe, inteligentne platformy doradcze oraz poprawione doświadczenia użytkowników.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczony dla średniozaawansowanych specjalistów ds. finansów i technologii, którzy chcą zaprojektować, ocenić lub wdrożyć rozwiązania napędzane AI dla personalizowanego zarządzania majątkiem i usług robo-advisory.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak AI jest stosowana w zarządzaniu majątkiem i platformach cyfrowego doradztwa.
• Projektować inteligentne systemy dla personalizowanych rekomendacji portfeli.
• Wprowadzać dane i preferencje finansowe behawioralne do algorytmów doradczych.
• Oceniać etyczne i regulacyjne obawy w automatyzowanym doradztwie inwestycyjnym.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku labora­toryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zlecić dostosowany kurs dla tego szkolenia, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

To ten prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do specjalistów finansowych, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do uproszczenia swoich przepływów pracy i poprawy zdolności do analizy danych i raportowania.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jak działa.
• Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji zadań finansowych, takich jak wprowadzanie danych i generowanie raportów.
• Analizować dane finansowe za pomocą ChatGPT, aby zdobywać wglądy i podejmować informowane decyzje.
• Tworzyć niestandardowe modele ChatGPT dla konkretnych przypadków finansowych.

Generative AI to technika sztucznej inteligencji stosowana do generowania nowej treści lub prognoz na podstawie istniejącego zestawu danych, w tym Large Language Models (LLMs) oraz Generative Adversarial Networks (GANs).

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średniozaawansowanych zawodowców finansowych, którzy chcą zastosować generatywną AI do prognozowania, wykrywania anomalii i zapewnienia zgodności w usługach finansowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje stojące za modelami generatywnymi AI.
• Zastosować LLMs i GANs do przypadków użycia, takich jak wykrywanie oszustw i generowanie syntetycznych danych.
• Projektować skuteczne wyzwania dla wspierania prognozowania i raportowania finansowego.
• Oceniać etyczne i regulacyjne aspekty zastosowań generatywnej AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyk.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

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 jest podzbiorem Sztucznej Inteligencji skupiającym się na tworzeniu systemów, które uczą się z danych i dokonują przewidywań lub podejmują decyzje bez konieczności jawnych programów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla finansistów średnio zaawansowanych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do realnych problemów, takich jak wykrywanie oszustw, ocenianie kredytowe i modelowanie ryzyka.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje uczenia maszynowego związane z finansami.
• Zastosować algorytmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego do zbiiorów danych finansowych.
• Budować i oceniać modele przewidywawcze dla ryzyka kredytowego, wykrywania oszustw i analizy rynku.
• Używać Python i scikit-learn do wdrażania ścieżek uczenia maszynowego.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

To prowadzony przez instruktora kurs w trybie online lub stacjonarnym adresowany jest do specjalistów od finansów, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać multimodalne AI do analizy ryzyka i wykrywania oszustw.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak multimodalne AI jest stosowane w zarządzaniu ryzykiem finansowym.
• Analizować strukturowane i niestrukturowane dane finansowe w celu wykrywania oszustw.
• Wdrażać modele AI do identyfikowania anomalii i podejrzanych działań.
• Wykorzystywać NLP i komputerowe wizje do analizy dokumentów finansowych.
• Wdrażać modele wykrywania oszustw oparte na AI w rzeczywistych systemach finansowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów finansowych i programistów fintech, którzy chcą korzystać z technik inżynierii podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia analizy finansowej, zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy inżynierii podpowiedzi w aplikacjach finansowych.
• Wykorzystać modele AI do prognozowania finansowego i analizy nastrojów rynkowych.
• Zautomatyzować raportowanie finansowe i ekstrakcję danych za pomocą podpowiedzi AI.
• Opracowanie modeli oceny ryzyka opartych na sztucznej inteligencji za pomocą zoptymalizowanych podpowiedzi.
• Zapewnienie zgodności z przepisami i względami etycznymi podczas korzystania ze sztucznej inteligencji w finansach.