LangGraph w Ochronie Zdrowia: Orchestracja Procesów w Środowiskach Regulowanych - Plan Szkolenia

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloaktorowych aplikacji LLM jako komponowalnych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów platform AI, DevOps dla AI oraz architektów ML, którzy chcą optymalizować, debugować, monitorować i zarządzać systemami LangGraph na poziomie produkcyjnym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i optymalizować złożone topologie LangGraph pod kątem szybkości, kosztów i skalowalności.
• Zapewniać niezawodność poprzez retry, timeouty, idempotentność i odzyskiwanie oparte na checkpointach.
• Debugować i śledzić wykonania grafów, inspekcjonować stan i systematycznie odtwarzać problemy produkcyjne.
• Instrumentować grafy za pomocą logów, metryk i śladów, wdrażać do produkcji oraz monitorować SLA i koszty.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Agentic AI to podejście, w którym systemy AI planują, rozumują i podejmują działania z wykorzystaniem narzędzi, aby osiągnąć cele w ramach określonych ograniczeń.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów zajmujących się ochroną zdrowia i analizą danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą projektować, oceniać i zarządzać rozwiązaniami agentic AI do zastosowań klinicznych i operacyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wyjaśnić koncepcje i ograniczenia agentic AI w kontekście ochrony zdrowia.
• Projektować bezpieczne przepływy pracy agentów z planowaniem, pamięcią i wykorzystaniem narzędzi.
• Tworzyć agentów wzbogaconych o możliwość wyszukiwania w dokumentach klinicznych i bazach wiedzy.
• Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą zabezpieczeń i kontroli z udziałem człowieka.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, w formie na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów z branży medycznej oraz programistów AI, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę agentów AI w medycynie i diagnostyce.
• Tworzyć modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Integrować AI z elektronicznymi kartami zdrowia (EHR) oraz procesami klinicznymi.
• Zapewnić zgodność z regulacjami medycznymi i etycznymi praktykami AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych pracowników ochrony zdrowia, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę AI w ulepszaniu doświadczeń AR/VR w ochronie zdrowia.
• Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkoleń medycznych.
• Stosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
• Poznać kwestie etyczne i dotyczące prywatności związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do specjalistów z dziedziny ochrony zdrowia oraz analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i stosować technologie AI w środowisku medycznym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zidentyfikować kluczowe wyzwania w ochronie zdrowia, które może rozwiązać AI.
• Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentami, bezpieczeństwo i badania medyczne.
• Zrozumieć zależności między AI a modelami biznesowymi w ochronie zdrowia.
• Stosować podstawowe koncepcje AI w scenariuszach medycznych.
• Tworzyć modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów i badaczy z sektora zdrowia, którzy chcą wykorzystać ChatGPT, aby poprawić opiekę nad pacjentami, usprawnić przepływ pracy i osiągnąć lepsze wyniki w sektorze zdrowia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowań w sektorze zdrowia.
• Wykorzystać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w sektorze zdrowia.
• Dostarczać dokładne informacje medyczne i wsparcie pacjentom przy użyciu ChatGPT.
• Zastosować ChatGPT do badań medycznych i analiz.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych profesjonalistów z sektora zdrowia, inżynierów biomedycznych oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów AI w medycynie oraz naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą dostroić modele do diagnozowania klinicznego, przewidywania chorób i prognozowania wyników pacjentów przy użyciu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych medycznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostrajać modele AI na zbiorach danych z zakresu opieki zdrowotnej, w tym EMR, obrazowania i danych szeregów czasowych.
• Stosować transfer uczenia, adaptację dziedzinową i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
• Zajmować się kwestiami prywatności, uprzedzeń i zgodności z przepisami w rozwoju modeli.
• Wdrażać i monitorować dostrojone modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

Generatywna AI to technologia, która tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy i rekomendacje, na podstawie promptów i danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać generatywną AI i inżynierię promptów, aby poprawić efektywność, dokładność i komunikację w kontekście medycznym.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy generatywnej AI i inżynierii promptów.
• Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
• Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z przepisami wykorzystanie AI w ochronie zdrowia.
• Optymalizować prompty, aby uzyskać spójne i dokładne wyniki.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Praktyczne eksperymentowanie z narzędziami AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloagentowych aplikacji LLM jako komponowalnych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w finansach, z zachowaniem właściwego zarządzania, obserwowalności i zgodności.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować przepływy pracy LangGraph specyficzne dla finansów, zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych w stan i narzędzia grafu.
• Implementować niezawodność, bezpieczeństwo i kontrolę z udziałem człowieka w kluczowych procesach.
• Wdrażaæ, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph to framework do budowania aplikacji LLM opartych na grafach, które wspierają planowanie, rozgałęzienia, korzystanie z narzędzi, pamięć oraz kontrolowane wykonanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów, inżynierów promptów oraz praktyków danych, którzy chcą projektować i budować niezawodne, wieloetapowe przepływy pracy LLM przy użyciu LangGraph.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić podstawowe koncepcje LangGraph (węzły, krawędzie, stan) oraz kiedy ich używać.
• Budować łańcuchy promptów, które rozgałęziają się, wywołują narzędzia i utrzymują pamięć.
• Integrować pobieranie danych i zewnętrzne API w przepływach pracy opartych na grafach.
• Testować, debugować i oceniać aplikacje LangGraph pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku sandbox.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące projektowania, testowania i oceny.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloagentowych aplikacji LLM w formie komponowalnych grafów z trwałym stanem i precyzyjną kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i obsługiwać rozwiązania oparte na LangGraph z niezbędnymi kontrolami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy LangGraph specyficzne dla prawników, zachowując możliwość audytu i zgodność.
• Integrować ontologie prawne i standardy dokumentów w stan i przetwarzanie grafu.
• Implementować zabezpieczenia, zatwierdzenia z udziałem człowieka i śledzone ścieżki decyzyjne.
• Wdrażać, monitorować i utrzymywać usługi LangGraph w produkcji z możliwością obserwacji i kontroli kosztów.

Format Kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph to framework do tworzenia grafowych przepływów pracy opartych na LLM, które wspierają rozgałęzienia, wykorzystanie narzędzi, pamięć i kontrolowaną egzekucję.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i zespołów produktowych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą połączyć logikę grafów LangGraph z pętlami agentów LLM, aby budować dynamiczne, kontekstowo świadome aplikacje, takie jak agenci obsługi klienta, drzewa decyzyjne i systemy wyszukiwania informacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy oparte na grafach, które koordynują agentów LLM, narzędzia i pamięć.
• Implementować warunkowe routingi, ponowne próby i zabezpieczenia dla niezawodnej egzekucji.
• Integrować wyszukiwanie, API i strukturalne wyniki w pętle agentów.
• Oceniać, monitorować i wzmacniać zachowanie agentów pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i przeglądy kodu w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia projektowe oparte na scenariuszach i recenzje koleżeńskie.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

LangGraph to framework orkiestracji oparty na grafach, który umożliwia warunkowe, wieloetapowe przepływy pracy z wykorzystaniem LLM i narzędzi, idealny do automatyzacji i personalizacji procesów tworzenia treści.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do marketerów, strategów treści i developerów automatyzacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć dynamiczne, rozgałęzione kampanie e-mailowe i procesy generowania treści z wykorzystaniem LangGraph.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy treści i e-maili oparte na grafach z logiką warunkową.
• Integrować LLM, API i źródła danych w celu automatyzacji personalizacji.
• Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
• Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów pracy i wyniki dostarczania.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria wdrażające przepływy pracy e-mail i procesy treści.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki rozgałęzień.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.