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

LangGraph 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.

To 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.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo przeprowadzana trening w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do healthcare professionals o średnim poziomie wiedzy, którzy chcą zastosować AI i AR/VR w celach szkoleniowych, symulacji operacyjnych i rehabilitacji.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
• Używać AR/VR do symulacji operacyjnych i szkolenia medycznego.
• Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
• badać etyczne i kwestie prywatności w narzędziach medycznych zintegrowanych z AI.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i profesjonalistów opieki zdrowotnej, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele AI w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego danych opieki zdrowotnej.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik sterowanych przez AI.
• badać kwestie etyczne w oparciu o AI w rozwiązaniach opieki zdrowotnej.

To 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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo rozległy szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów opieki zdrowotnej i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT w celu poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia przepływów pracy oraz poprawy wyników opieki zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
• Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów opieki zdrowotnej i interakcji.
• Udzielać dokładnych informacji medycznych i wsparcia pacjentom przy użyciu ChatGPT.
• Stosować ChatGPT do badań i analizy medycznej.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowana jest do pośrednio zaawansowanych profesjonalistów opieki zdrowotnej, inżynierów biomedycznych i programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI dla innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści z wykorzystania Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych dla aplikacji w opiece zdrowotnej.
• Implementować rozwiązania Edge AI w wearabloach i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie ochrony zdrowia, analityków danych oraz decydentów, którzy chcą zrozumieć i zastosować generative AI w kontekście ochrony zdrowia.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić zasady i zastosowania generative AI w ochronie zdrowia.
• Zidentyfikować możliwości wykorzystania generative AI do usprawnienia odkrywania leków i medycyny spersonalizowanej.
• Wykorzystać techniki generative AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
• Ocenić etyczne implikacje AI w środowisku medycznym.
• Opracować strategie integracji technologii AI z systemami ochrony zdrowia.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i obsługiwać rozwiązania finansowe oparte na LangGraph z odpowiednim zarządzaniem, obserwowalnością i zgodnością.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować przepływy pracy w LangGraph dostosowane do wymagań regulacyjnych i audytowych w finansach.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych w stan grafu i narzędzia.
• Wdrażać mechanizmy niezawodności, bezpieczeństwa i kontroli z udziałem człowieka w kluczowych procesach.
• Wdrażać, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

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

LangGraph 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 to ramka do tworzenia stanowych, wieloaktorskich aplikacji LLM jako kompozytornych grafów z trwałym stanem i precyzyjną kontrolą nad wykonywaniem.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym i średnim, którzy chcą projektować, implementować i zarządzać rozwiązaniami prawnymi opartymi na LangGraph z niezbędnymi kontrolami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować procesy specyficzne dla dziedziny prawnej, które zachowują audytowalność i zgodność.
• Integrować ontologie prawnie i standardy dokumentacji w stanie grafu i przetwarzaniu.
• Implementować barierki, zatwierdzenia przez człowieka w procesie (human-in-the-loop) oraz śledzone ścieżki decyzyjne.
• Wdrażać, monitorować i utrzywać usługi LangGraph w środowisku produkcyjnym z obserwowalnością i kontrolą kosztów.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praca praktyczna w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami.

LangGraph 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 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.

To 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.

Szkolenie 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.