LangGraph w Opiece Zdrowotnej: Orchestracja Przepływów Pracy dla Zaregulowanych Środowisk - Plan Szkolenia
LangGraph umożliwia stanowe, wieloaktorowe przepływy pracy napędzane przez LLMs z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i utrzymaniem stanu. W opiece zdrowotnej te możliwości są kluczowe dla zgodności, interoperacyjności i budowy systemów wspomagających podejmowanie decyzji, które są zgodne z medycznymi przepływami pracy.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w opiece zdrowotnej, jednocześnie rozwiązując wyzwania związane z regulacjami, etyką i operacjami.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Projektować specyficzne dla opieki zdrowotnej przepływy pracy LangGraph z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
- Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Stosować najlepsze praktyki dla niezawodności, śledzenia i wyjaśniania w wrażliwych środowiskach.
- Wdrażać, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w opiece zdrowotnej.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Ćwiczenia praktyczne z przypadkami z życia rzeczywistego.
- Praktyka implementacji w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnień.
Plan Szkolenia
Podstawy LangGraph w Opiece Zdrowotnej
- Przypomnienie o architekturze i zasadach LangGraph
- Główne przypadki użycia w opiece zdrowotnej: triaż pacjentów, dokumentacja medyczna, automatyzacja zgodności
- Ograniczenia i możliwości w regulowanych środowiskach
Standardy Danych i Ontologie w Opiece Zdrowotnej
- Wprowadzenie do HL7, FHIR, SNOMED CT i ICD
- Mapowanie ontologii w przepływach LangGraph
- Wyzwania związane z interoperacyjnością i integracją danych
Orchestracja Przepływów Pracy w Opiece Zdrowotnej
- Projektowanie przepływów pracy centrowanych na pacjentach w porównaniu z centrowanymi na dostawcach
- Rozgałęzianie decyzji i adaptacyjne planowanie w kontekstach klinicznych
- Zarządzanie trwałym stanem dla długotrwałych rekordów pacjentów
Zgodność, Bezpieczeństwo i Prywatność
- HIPAA, GDPR i regionalne regulacje opieki zdrowotnej
- De-identyfikacja, anonimizacja i bezpieczne rejestrowanie
- Ślady audytu i śledzenie wykonywania grafu
Niezawodność i Wyjaśnialność
- Obsługa błędów, ponawianie prób i projektowanie odporne na awarie
- Wsparcie decyzji z człowiekiem w pętli
- Wyjaśnialność i przejrzystość dla przepływów medycznych
Integracja i Wdrażanie
- Połączenie LangGraph z systemami EHR/EMR
- Konteneryzacja i wdrażanie w środowiskach IT opieki zdrowotnej
- Monitorowanie, rejestrowanie i zarządzanie SLA
Przypadki Użycia i Zaawansowane Scenariusze
- Automatyzowane przepływy pracy kodowania i rozliczania medycznego
- Wsparcie diagnostyczne z użyciem AI i triaż kliniczny
- Raportowanie zgodności i automatyzacja dokumentacji
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Średnia wiedza na temat języka Python oraz tworzenia aplikacji z wykorzystaniem LLM
- Zrozumienie standardów danych medycznych (np. HL7, FHIR) jest korzystne
- Znajomość podstaw LangChain lub LangGraph
Grupa docelowa
- Technolodzy dziedzinowi
- Architekci rozwiązań
- Konsultanci tworzący agentów LLM w regulowanych branżach
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
LangGraph w Opiece Zdrowotnej: Orchestracja Przepływów Pracy dla Zaregulowanych Środowisk - Plan Szkolenia - Rezerwacja
LangGraph w Opiece Zdrowotnej: Orchestracja Przepływów Pracy dla Zaregulowanych Środowisk - Plan Szkolenia - Zapytanie
LangGraph w Opiece Zdrowotnej: Orchestracja Przepływów Pracy dla Zaregulowanych Środowisk - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced LangGraph: Optymalizacja, Debugowanie i Monitorowanie Złożonych Grafów
35 godzinLangGraph jest ramą do budowy aplikacji z wieloma aktorami o stanie, jako skomponowanych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.
To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów platform AI, DevOps dla AI i architektów ML, którzy chcą optymalizować, debugować, monitorować i zarządzać systemami LangGraph w produkcji.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować i optymalizować złożone topologie LangGraph pod względem prędkości, kosztów i skalowalności.
- Inżynierować niezawodność za pomocą powtórzeń, timeoutów, idempotencji i odzyskiwania opartego na punktach kontrolnych.
- Debugować i śledzić wykonanie grafów, sprawdzać stan i systematycznie odtwarzać problemy produkcji.
- Instrumentować grafy logami, metrykami i śladami, wdrażać do produkcji i monitorować SLA i koszty.
Format kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku labolatorium online.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.
AI Agents dla Opieki Zdrowotnej i Diagnostyki
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów medycznych i developerów AI na poziomie średnio zaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
- Rozwijać modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnoz przewidywanych.
- Integrować AI z elektronicznymi rejestrami zdrowia (EHR) i procesami klinicznymi.
- Zapewnić zgodność z regulacjami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.
Sztuczna inteligencja i AR/VR w opiece zdrowotnej
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych zawodowców z branży opieki zdrowotnej, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkolenia medycznego.
- Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
- Badać etyczne i prywatnościowe zagadnienia związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi AI.
AI dla opieki zdrowotnej z użyciem Google Colab
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
- Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
- Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
- Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.
AI w Opiece Zdrowia
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w formie online lub stacjonarnej, jest skierowane do zawodowców z branży opieki zdrowotnej oraz naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie AI w środowiskach opieki zdrowotnej.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wykryć kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, z którymi może sobie poradzić AI.
- Analizować wpływ AI na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
- Zrozumieć związek między AI a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
- Zastosować podstawowe koncepcje AI w scenariuszach opieki zdrowotnej.
- Tworzyć modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.
ChatGPT dla służby zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do pracowników służby zdrowia i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia procesów pracy i poprawy wyników zdrowotnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w opiece zdrowotnej.
- Dostarczać pacjentom dokładne informacje medyczne i wsparcie za pomocą ChatGPT.
- Zastosować ChatGPT w badaniach medycznych i analizach.
Edge AI dla Opieki Zdrowotnej
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów w zakresie opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów biomedycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę i korzyści z zastosowania Edge AI w opiece zdrowotnej.
- Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla zastosowań w opiece zdrowotnej.
- Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
- Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
- Zajmować się kwestiami etycznymi i regulacyjnymi w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.
Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych pracowników służby zdrowia, analityków danych oraz decydentów, którzy chcą poznać i zastosować generatywne sztuczne inteligencje w kontekście opieki zdrowotnej.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wyjaśnić zasady i zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
- Wykryć możliwości generatywnej sztucznej inteligencji do poprawy odkrywania leków i medycyny osobistej.
- Wykorzystywać techniki generatywnej sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
- Oceniać etyczne implikacje sztucznej inteligencji w środowiskach medycznych.
- Rozwojować strategie integracji technologii sztucznej inteligencji w systemach opieki zdrowotnej.
Aplikacje LangGraph w Finansach
35 godzinLangGraph to ramka służąca do budowy aplikacji LLM o stanie, wieloaktorowych jako kompozycyjnych grafów ze stałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami finansowymi opartymi na LangGraph z właściwą rządząca, obserwowalnością i zgodnością.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować specyficzne dla finansów przepływy pracy LangGraph zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
- Integrować standardy i ontologie danych finansowych do stanu grafu i narzędzi.
- Wdrażać mechanizmy niezawodności, bezpieczeństwa i kontroli człowiek-w-pętli dla krytycznych procesów.
- Wdrażać, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wieloćwiczeniowe i praktyczne zajęcia.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 godzinLangGraph to framework do budowy aplikacji opartego na grafie modeli językowych dużej skalowości (LLM), które wspierają planowanie, rozgałęzienie, używanie narzędzi, pamięć oraz kontrolowane wykonywanie.
Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarnie) jest skierowany do początkujących developerów, inżynierów promptów oraz praktyków danych, którzy chcą zaprojektować i zbudować niezawodne, wieloetapowe przepływy pracy modeli językowych dużej skalności z użyciem LangGraph.
Na zakończenie tego kursu uczestnicy będą w stanie:
- Wyjaśnić podstawowe koncepcje LangGraph (węzły, krawędzie, stan) oraz kiedy ich używać.
- Budować łańcuchy promptów, które rozgałęziają się, wywołują narzędzia oraz utrzymują pamięć.
- Integrować odzyskiwanie i zewnętrzne API z przepływami grafu.
- Testować, debugować i oceniać aplikacje LangGraph pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
- Przewodowane laboratoria i przechadzki po kodzie w środowisku piaskownicy.
- Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące projektowania, testowania i oceny.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.
LangGraph dla Aplikacji Prawnych
35 godzinLangGraph to framework do tworzenia aplikacji LLM z wieloma aktorami i stanami, które mogą być tworzone jako złożone grafy z persystencyjnym stanem i precyjnym sterowaniem wykonaniem.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i obsługiwać rozwiązania oparte na LangGraph w dziedzinie prawa z odpowiednimi środkami zgodności, śledzenia i zarządzania.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować specjalistyczne dla prawa przepływy pracy w LangGraph, które zachowują możliwość audytu i zgodność.
- Integrować ontologie prawnicze i standardy dokumentów do stanu grafu i przetwarzania.
- Wdrażać ograniczenia, zatwierdzania z udziałem człowieka i śledzalne ścieżki decyzji.
- Wdrażać, monitorować i utrzymywać usługi LangGraph w produkcji z obserwabilnością i kontrolą kosztów.
Format kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczna implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.
Budowanie dynamicznych przepływów pracy z LangGraph i agentami LLM
14 godzinLangGraph to framework do tworzenia przepływów pracy o strukturze grafu LLM, który obsługuje rozgałęzianie, użycie narzędzi, pamięć i kontrolowane wykonywanie.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów i zespołów produktowych na poziomie średnim, którzy chcą połączyć logikę grafu LangGraph z pętlami agentów LLM, aby tworzyć dynamiczne, świadome kontekstu aplikacje, takie jak agenci wsparcia klienta, drzewa decyzji i systemy odzyskiwania informacji.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Projektować przepływy pracy oparte na grafach, które koordynują agentów LLM, narzędzia i pamięć.
- Wdrażać warunkowe trasowanie, powtórzenia i zapasowe ścieżki dla solidnego wykonywania.
- Integrować odzyskiwanie, API i wyjścia strukturalne w pętle agentów.
- Ocena, monitorowanie i zabezpieczanie zachowania agentów dla niezawodności i bezpieczeństwa.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
- Przewodnikowe laboratoria i przejście przez kod w środowisku sandbox.
- Ćwiczenia projektowe oparte na scenariuszach i przegląd parowy.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.
LangGraph for Marketing Automation
14 godzinLangGraph jest frameworkiem orchestracji opartym na grafach, który umożliwia warunkowe, wieloetapowe przepływy LLM i narzędzi, idealne do automatyzacji i personalizacji kanałów treści.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do marketerów, strategów treści i deweloperów automatyzacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć dynamiczne, rozgałęzione kampanie emailowe i kanały generowania treści za pomocą LangGraph.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować strukturę grafu dla treści i przepływów emailowych z logiką warunkową.
- Integrować LLMs, API i źródła danych dla automatycznej personalizacji.
- Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
- Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów i wyniki dostarczania.
Format szkolenia
- Interaktywne wykłady i dyskusje grupowe.
- Praktyczne laboratoria wdrażające przepływy emailowe i kanały treści.
- Ćwiczenia scenariuszowe dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki rozgałęzienia.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania szczegółów.
Inteligencja Sztuczna Wielomodowa dla Opieki Zdrowotnej
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie online lub stacjonarnym w Polsce, jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych specjalistów medycznych, badaczy medycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i zastosowaniach opieki zdrowotnej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę multimodalnego AI w nowoczesnej opiece zdrowotnej.
- Integrować strukturowane i nieskruturowane dane medyczne do diagnostyki napędzanej AI.
- Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych rejestrów zdrowia.
- Rozwijać modele predykcyjne do diagnostyki chorób i rekomendacji leczenia.
- Wdrożyć przetwarzanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.
Prompt Engineering for Healthcare
14 godzinSzkolenie prowadzone przez instruktora, online lub stacjonarnie w Polsce, skierowane jest do średniozaawansowanych profesjonalistów medycznych i developerów AI, którzy chcą wykorzystać techniki inżynierii promptów do poprawy przepływów medycznych, wydajności badań i wyników dla pacjentów.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć podstawy inżynierii promptów w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać prompty AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
- Wykorzystywać AI w badaniach medycznych i przeglądzie literatury.
- Poprawiać odkrywanie leków i podejmowanie decyzji klinicznych za pomocą promptów napędzanych przez AI.
- Zapewniać zgodność z przepisami prawnymi i standardami etycznymi w AI opieki zdrowotnej.