LangGraph Applications in Finance Training Course

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.

Η AI μεταρρύθμιζε τον τρόπο με τον οποίο αξιολογούν η κατοχυρωσιμότητα, προσδιορίζουν τον κίνδυνο και εκτιμούν τις λήψεις αποφάσεων δανεισμού.

Αυτός ο εξελικτικός, ζωντανός κατάργαμα (διαπίστωση μέσω του διαδικτύου ή προσωπική συνεχώς) είναι προσανατολισμός για αξιωματικούς φορείς της χρηματοδοτικής κοινότητας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τους μοντέλους κατοχυρωσίας, να διαχειρίζονται τον κίνδυνο πιο αποτελεσματικά και να ενδυναμώνουν τις λειτουργίες δανεισμού.

Στο τέλος αυτής της διαπίστωσης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν τους βασικούς μεθόδους AI που χρησιμοποιούνται στην κατοχυρωσία και την πρόβλεψη κινδύνου.
• Σχεδιάζουν και εκτιμούν μοντέλα κατοχυρωσίας χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• Διερευνούν τις εξόδους των μοντέλων για να συμμορφώνονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις και για εξαίρετη διαφάνεια.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για να βελτιώσουν τον υπογραφή, την εγκύρωση δανείου και τη διαχείριση πορτφόλιου.

Σχήμα Διαπίστωσης

• Δυναμικά διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Σύνθετη εφαρμογή σε περίγραμμα ύψιστης διάθεσης.

Πληροφόρηση Διαπίστωσης

• Για να ζητήσετε μια προσανατολισμένη διαπίστωση για αυτό το πρόγραμμα, κατεβάξτε μας.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στα Επιχειρηματικά Υπηρεσία είναι ένα στρατηγικό όραμα για το μείωση του κινδύνου, τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη και την αξιοπισθή συντήρηση.

Αυτός ο διδασκαλικός διαφωτισμός (είτε online είτε αποδοχικός) στρέφεται προς εξουσιοδοτημένους υπεύθυνους των Επιχειρηματικών Υπηρεσιών, διευθυντές Fintech και επιβλέψεις που έχουν αποδυνάμωση σε τεχνητή νοημοσύνη και βρίσκονται εδώ και διαφωτισμό ως πώς θα μπορούσαν να εφαρμόσουν αξιόπιστα και αποτελεσματικά λύσεις AI στην εγχώρια οργάνωσή τους.

Από το τέλος αυτού του διδακτικού, οι μεμBERS θα μπορούν να:

• ΥΠΕΡΑΣΧΕΤΗΣΕΙ ΤΗΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ Αξία της AI στις Επιχειρηματικές υπηρεσίες.
• ΥΠΟΒΩΡΕΩΣΕΙ και ρύθμισει τους ενοχλήσεις που αφορούν στους AI μοντέλω.
• Διαπλέξει το νομοθετικό βάση για την ΑΙ στη Βιομηχανία.
• Σχεδιάσει πλήρους AI κυβέρνησης και εφαρμογών πλαίσια.

Σχέδιο του Μαθήματος

• Δεξιόμερη διάλεξη και συζήτηση.
• Ανάλυση περιπτώσεων περίπτωσης και ομαδικές ασκήσεις.
• Προσφορά ηθικών πλαισίων σε πραγματικό περιβάλλον για υπηρεσίες.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αίτησε κυρώσει προσαρμογές σε αυτό το μάθημα, ζητήστε μας για ρύθμιση.

Η Τεχνητή Διάνοια είναι μια δύναμη σύνθεσης τεχνικών που χρησιμοποιείται για να αναπτυχθούν ολόαυτες επιχειρήσεις εμπορίας που αναλύουν δεδομένα της αγοράς, κάνουν προβλέψεις και εκτελούν στρατηγικές αυτόνομα.

Αυτή η διδασκαλία υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (διαπολιτειακά ή σε προσωπική χώρα) διευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες της φινάνσες που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές AI στην εμπορία και διαχείριση αξιών, με συγκέντρωση στη γέννηση σήματος, την οριοθέτηση προϋπολογισμού και τις αλγορίθμους στρατηγικών.

Με τη λήξη αυτής της διδασκαλίας, οι μετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνιέσουν το ρόλο της AI στις σύγχρονες αγορές φινάνσες.
• Χρησιμοποιήσουν Python για να κατασκευάσουν και να προβλέψουν αλγοριθμικές στρατηγικές εμπορίας.
• Εφαρμόζουν μοντέλα εξειδίκευσης και ανεξεξειδικευμένων μάθησης σε δεδομένα φινάνσες.
• Οριοθετούν προϋπολογισμούς χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Σχήμα του Κурсού

• Δυναμική λекτική και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξη.
• Σώματος εφαρμογή σε υπόλοιπη-λειτουργία αυτόνομη περιβάλλον.

Πιθανές Αλλαγές του Καθήκοντος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσό, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για τη διάθεση.

Η AI μετασχηματίζει το WealthTech επικουρώντας στην προσωπικοποιημένη υπηρεσία λειτουργιών, εξυπνισμένες πλατφόρμες δεξιάς και βελτιωμένες εμπειρίες χρηστών.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (διαπειραματική ή live online) σχεδιάζεται για επιμέσους υπεύθυνους τεχνολογίας και χρηματοοικονομικών που θέλουν να σχεδιάσουν, εvalueτείσουν ή εφαρμόσουν AI-προωθημένες λύσεις για προσωπικοποιημένη διαχείριση καταPOLYντιών και υπηρεσίες robodexia.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν πώς εφαρμόζεται το AI στη διαχείριση καταPOLYντιών και εξυπνισμένες πλατφόρμες χρήσης.
• Σχεδιάζουν εξυπνισμένα σύστημα για προσωπικοποιημένες προτάσεις ταμείων.
• Περιλαμβάνουν δεδομένα και προτιμήσεις χαχημείου στον υπολογισμό χρήσης.
• Εvalueτείσουν τις ανηθικές και νομικές ανησυχίες στις εγκατεστημένες υπηρεσίες χρήσης.

Σχεδιάστικο του Καθοδήγματος

• Δυναμικός δάσκαλος και συζήτηση.
• Πολύ πράξεις και εξάσκηση.
• Εμπειρία live-lab για την εφαρμογή.

Επιλογές Προσαρμογής του Καθοδήγματος

• Για να αιτηθεί μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό το καθοδείγμα, παρακαλώ συνεχίστε μας για τη διάθεση.

Αυτό το εργασιακό δίδασκε μέσω διδάσκοντας (online ή σε πρόσθετη υπηρεσία) στο Ελλάδα είναι κατευθυνόμενο προς φιλοξενιακούς επαγγελματίες που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να απλοποιήσουν τις διαδικασίες τους και να βελτιώσουν τις ικανότητές τους σε ανάλυση και εκπομπή δεδομένων.

Μέχρι το τέλος της εξαγωγής, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Συνέντευξε τη βασική λογική του ChatGPT και πώς λειτουργεί.
• Χρησιμοποιήστε το ChatGPT για να αυτοματοποιήσετε φιλοξενιακά έργα, όπως εισαγωγή δεδομένων και παραγωγή εκθέσεων.
• Αναλύστε φιλοξενιακά δεδομένα με το ChatGPT για να πάρετε επίλυση και να λαμβάνετε ενημερωμένα απόφασης.
• Αναπτύξτε προσαρμοσμένους μοντέλους ChatGPT για ειδικά φιλοξενιακά περιπτώσεις.

Η Generative AI είναι μια κλάση τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νέου περιεχομένου ή πρόβλεψη από υπάρχουσα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των Large Language Models (LLMs) και των Generative Adversarial Networks (GANs).

Αυτή η εκπαιδευτική σύνδεση (γραμμικός διδάσκων, μέσω διαδίκτου ή επιτοπικά) προσαρμοσμένη είναι για αναφυγεινή-καθώς και μεσαία επίπεδου φινανσιακούς επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη για πρόβλεψη, αναίδη κατάχρηση ανίχνευσης και συμμόρφωση στους φινανσιακούς υπηρεσίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Πώς λειτουργούν τα GANs: γεννήτες και διακρινόμενοι
• εφαρμογές στην παραγωγή υποθετικών δεδομένων και την απομιμήσεις απάτης
• Συλλογικό περιβάλλον μελέτης: δημιουργία πραγματικών μεταφορών δεδομένων για δοκιμή

Θεωρία της Generative AI

• Περιγραφή γενικών μοντέλων και τη σχέση τους με τη φινανσιακή
• Τύποι δημιουργικών μοντέλων: LLMs, GANs, VAEs
• Ισχυρά και αδυναμίες σε φινανσιακά πλαίσια

Πώς τα LLMs κατανοούν και δημιουργούν φινανσιακό κείμενο

• Μάθετε πώς σχεδιάζετε επισφαλή ρητώρες για πρόβλεψη και ανάλυση κινδύνου
• Περίπτωση: συνοψιμότητα φινανσιακών εκθέσεων, KYC, ανίχνευση κόκκου

Εφαρμογή Generative AI στη φινανσιακή τοποθέτηση

• Πρόβλεψη αυξημένων πολλαπλών μοντέλων LLM και ML για σειράς χρόνου
• Περίπτωση: πρόβλεψη αποδοχών χρησιμοποιώντας κεκτημένα και αθροιστικά δεδομένα

Κατανόηση των βασικών φινανσιακών και ελεγχού αποριάς κεφαλαίου κεφαλαίων

• Εμπειρία με Python περιβάλλον είναι χρήσιμη αλλά δεν είναι απαραίτητη

Ακροαστής

• Διεξαγωγές και συζητήσεις επιμέλειας.
• Πολλά τυπώματα και άσκηση
• Διαδραστική υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να αίτηση για προσαρμογημένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

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 είναι ένα υποτμήμα της Τεχνητής Νοημοσύνης που συγκεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που μάθουν από δεδομένα και κάνουν προβλήματα ή αποφάσεις χωρίς να είναι εκ των προτέρων προγραμματισμένα.

Αυτή η διαδικτύουδες (online) ή αποκλειστικά καθοδήγηση (onsite), είναι στοχευμένη σε διαστασιακούς φοιτητές-φενής της χρηματικής βιομηχανίας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και AI σε πραγματικούς περίπτεσεις όπως η ανίχνευση πλagiών, το αξιολόγηση χρέους και το ντελφ-μονελάριο.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποίηση των βασικών μηχανικής μάθησης συνόλων αξίων που είναι συναφείς με τη χρηματοδότηση.
• Εφαρμογή για συνεχές και μη διεθέσιμων μάθησης αλγορίθμων σε χρηματικές δεδομένων προβλήματα.
• Δημιουργώ και εκτιμώ πρόσθετα μοντέλα για χρέους κίνδυνο, ανίχνευση πλagiών, και ανάλυση αγοράς.
• Χρήση Python και scikit-learn για να εκτελέσουμε μηχανικών περίπτεσεις περίγραφο.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά τέχνες και πρακτική.
• Εμπειρία σε ζωντανό λειτουργία αυτο-πραξικών περιβάλλον.

Προσαρμοστικές Επιλογές Εκπαίδευσης

• Για να αναζητήσετε μια προσαρμοστικό εκπαιδεύτη για αυτή την ημερίδα, καλέστε μας να σχεδιάσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (μέσω διαδικτύου ή σε υποψήφια τόπο) είναι σχεδιασμένη για επιπέδου μέσου επίπεδου φορείς πληρωμών, αναλυτές δεδομένων, διαχειριστές κινδύνου και μηχανικοί συστημάτων AI που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη διαφορετικό-μορφης AI για ανάλυση κινδύνου και ανίχνευση παραβιάσεων.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαλήψουν πώς χρησιμοποιείται η διαφορετικό-μορφης AI στη διαχείριση κινδύνων των φορέων πληρωμών.
• Αναλύζουν δεδομένα γραμμένα και ανυπόστιγμενα των φορέων πληρωμών για την ανίχνευση παραβιάσεων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα AI για τη εντοπισμό ανωμαλιών και αμφίβολων δράσεων.
• Χρησιμοποιούν NLP και υπολογιστική οπτική για την ανάλυση δεδομένων των φορέων πληρωμών.
• Αναπτύσσουν AI-βασικά μοντέλα ανίχνευσης παραβιάσεων σε πραγματικά φορές των φορέων πληρωμών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές fintech που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές άμεσης μηχανικής που βασίζονται σε AI για να βελτιώσουν την οικονομική ανάλυση, τη διαχείριση κινδύνου και τη λήψη αποφάσεων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της άμεσης μηχανικής σε οικονομικές εφαρμογές.
• Αξιοποιήστε μοντέλα AI για χρηματοοικονομικές προβλέψεις και ανάλυση κλίματος αγοράς.
• Αυτοματοποιήστε τις οικονομικές αναφορές και την εξαγωγή δεδομένων χρησιμοποιώντας προτροπές AI.
• Αναπτύξτε μοντέλα αξιολόγησης κινδύνου με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη μέσω βελτιστοποιημένων προτροπών.
• Εξασφαλίστε τη συμμόρφωση και τους ηθικούς λόγους κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά.