LangGraph στην Υγειονομία: Διορχήστρωση Διαδικασιών για Κληρονομιζόμενες Περιβλήσεις Κομμάτι εκπαίδευσης
LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.
Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:
- Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
- Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
- Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.
Σχήμα της Εκπαίδευσης
- Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
- Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
- Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.
Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης
- Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.
Εξέλιξη Κομματιού
Fundamentals του LangGraph για την Υγεία
- Αναθεώρηση της αρχιτεκτονικής και των αρχών του LangGraph
- Κύριε περιπτώσεις χρήσης στην υγεία: θέρμανση ασθενών, κλινικά έγγραφα, αυτομάτες διαδικασίες πληροφόρησης
- Ορισμοί και ευκαιρίες σε υποχρεωτικά περιβάλλοντα
Στандάρδ και Όντοτητες Δεδομένων της Υγείας
- Εισαγωγή στο HL7, FHIR, SNOMED CT, και ICD
- Ανάπτυξη οντοτήτων σε διαδικασίες LangGraph
- Προβλήματα εφαρμογής και αλληλεπιδράσεων δεδομένων
Ορχεστράρα της Διαδικασίας στην Υγεία
- Σχεδιασμός ασθενή-κέντρευσης vs παροχεύτη-κέντρευσης διαδικασιών
- Αποφάσιση και αλληλογενείς σχεδιασμός σε κλινικές περιπτώσεις
- Διαχείριση διαρκούς κατάστασης για μήκων ιστορικό ασθενών
Επιβολή, Ασφάλεια και Ιδιωτικότητα
- HIPAA, GDPR, και τοπικές νομοθεσίες υγείας
- Ανεξόφλητες εντυπώσεις, ανωνυμοποίηση και ασφαλείς λογ-έγραφα
- Ακολουθίες έλεγχου και στήλες εντυπώσεις στην εκτέλεση των γράφων
Βεβαιότητα και Εξηγησιμότητα
- Xεχωριστής αποδοχή, επαναπροσπάθειες και σχεδιασμός που υποστηρίζει τυχαία λάθη
- Υποστήριξη αποφάσεων με άνθρωπο σε κύκλο
- Εξηγησιμότητα και διαφάνεια για τους φάκελους της υγείας
Συνδέσεις και Εγκατάσταση
- Σύνδεση LangGraph με συστήματα EHR/EMR
- Κλείσιμο και εγκατάσταση σε περιβάλλον IT υγείας
- Επίβλεψη, έγγραφα και διαχείριση SLA
Περιπτώσεις περίπτωσης και εξειδικευμένους φάκελο
- Αυτόματοι φάκελοι υγειονομικής προσαρμογής και επιβολή του αξιώσης
- Υποστήριξη διάγνωσης με ΧΧΧ και κλινικές προθεσμίες
- Αυτόματη επιβολή γνώσης και υποστήριξη των αποδοχών συγκεκριμένου φάκελου
Σύνοψη και Επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Μεσαίο επίπεδο γνώσης Python και ανάπτυξης εφαρμογών LLM
- Τheν εύκολο να έχει κατανόηση των προτύπων δεδομένων υγειονομικής (e.g., HL7, FHIR)
- Γνώση των βασικών ενότητων LangChain ή LangGraph
Δείκτης
- Τεχνολογικοί του καταστήματος
- Αρχιτέκτονες λύσεων
- Συμβούλοι που αναπτύσσουν υπηρεσίες LLM σε ευθυνωτικά κλάδου
Κομμάτια Εκπαίδευσης χρειάζονται 5+ συμμετέχοντες.
LangGraph στην Υγειονομία: Διορχήστρωση Διαδικασιών για Κληρονομιζόμενες Περιβλήσεις Κομμάτι εκπαίδευσης - Κράτηση
LangGraph στην Υγειονομία: Διορχήστρωση Διαδικασιών για Κληρονομιζόμενες Περιβλήσεις Κομμάτι εκπαίδευσης - Ζήτημα Συμβουλευτικής
LangGraph στην Υγειονομία: Διορχήστρωση Διαδικασιών για Κληρονομιζόμενες Περιβλήσεις - Συμβουλευτική Αίτημα
Συμβουλευτική Αίτημα
Εφεξής Μαθήματα
Σχετικά Μαθήματα
Advanced LangGraph: Προσβλέψιμοτητα, Διευθέτηση Λάθων και Επίβλεψη Σύνθετων Γραφήματος
35 ΏρεςLangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία κεφαλαιώδων μεταδραστικότητας, πολυπαράγοντες εφαρμογές LLM ως συνθετήσιμους γράφους με διαρκή κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.
Αυτός ο εξόριστος, ζωντανός διδασκαλικός διάτυπος (μέσω διαδικτύου ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αναπτυξιακούς μηχανικούς επαγγελματίων AI, DevOps για AI και ML αρχιτέκτονες που θέλουν να τροποποιήσουν, διευθετήσουν σφάλματα, ελέγξουν και λειτουργήσουν LangGraph προϊόντα από παραγωγή.
Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Σχεδιάζουν και βελτιώνουν πολύπλοκες δομές LangGraph για ταχύτητα, έξοδα και επεκτείνομαι.
- Εφαρμόζουν πιθανότητα με επαναλήψη, χρονοδιαγράμματα, αυτοσυμβατότητα και ανακάθαρση σε βάση παύση.
- Επεξεργάζονται και εξιχνίαζουν την εκτέλεση γράφων, έλεγχος κατάστασης και συστηματικό αναπαραγώγιο παραγωγικών προβλημάτων.
- Εφαρμόζουν γράφους με λογισμούς, μέτρηση και εξιχνιάσεις, υποδίευκτο σε παραγωγή και έλεγχο SLAs και εξόδων.
Σχήμα της Μαθήσης
- Εργαστηριακές διαλέξεις και συζητήσεις.
- Πολλά τυπικά ασκήσεις και πράξη.
- Χειροπιαίνουσα εφαρμογή σε μια υποδιατύπωση ζωντανών περιβαλλόν.
Προσαρμογή της Μαθήσης
- Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκμάθηση για αυτό το κλάδο, παρακαλώ σύνδεση μαζί μας για προγραμματισμό.
Τεχνητοί Σύμβουλοι Για Υγειονομική Περίθαλψη και Διάγνωση
14 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση με κλιμάκωση στη διδασκαλία, που γίνεται υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου καθηγητή (εξ αποστάσεως ή εν τόπω), απευθύνεται σε επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης και δημιουργούς AI με μεσό ή υψηλό επίπεδο γνώσεων, που θέλουν να υλοποιήσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης με βάση την AI.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Καταλάβουν το ρόλο των τεχνητών συμβούλων στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
- Αναπτύξουν μοντέλα AI για την ανάλυση μεδικών εικόνων και προϊσταμένη διάγνωση.
- Ενσωματώσουν την AI σε ηλεκτρονικά ιατρικά καρτέλια (EHR) και ρυθμίσεις εργασίας.
- Εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγειονομικής περίθαλψης και ηθικές πρακτικές AI.
Τεχνητή Νοημοσύνη και AR/VR στην Υγεια
14 ΏρεςΑυτή η διαλεξηργος, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε υγειονομικές εξειδίκευσεις με διάφορο επίπεδο που επιθυμούν να εφαρμόζουν λύσεις AI και AR/VR για ιατρική εκπαίδευση, χειρουργικές προσομοιώσεις και αποκατάσταση.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Να καταλάβουν το ρόλο της AI στη βελτίωση των εμπειριών AR/VR στην υγεία.
- Να χρησιμοποιούν AR/VR για προσομοιώσεις χειρουργικής και ιατρική εκπαίδευση.
- Να εφαρμένουν εργαλεία AR/VR σε αποκατάσταση και θεραπεία παζιντών.
- Να εξερευνήσουν τις ηθικές και απορρήτου προβλήματα σε AI-ενισχυμένα ιατρικά εργαλεία.
Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία με χρήση Google Colab
14 ΏρεςΑυτή η διδακτορική εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site), απευθύνεται σε δεδομένων επιστήμονες και επαγγελματίες υγείας μεδιου βαθμού εμπειρία, που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για προχωρημένες εφαρμογές στην υγεία με τη βοήθεια του Google Colab.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ για την υγεία με χρήση Google Colab.
- Χρησιμοποιούν ΤΝ για προβλητικό μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
- Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές οδηγούμενες από ΤΝ.
- Εξετάζουν ηθικά προβλήματα στις λύσεις υγείας με βάση τη ΤΝ.
Τεχνητή Νοημοσύνη στην Ιατρική
21 ΏρεςΑυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (online ή σε προσωπικό επίπεδο) στερείται από μέσου επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες και δείκτες δεδομένων που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) σε υγειονομικά περιβάλλοντα.
Μέχρι το τέλος αυτής της διαλεξής, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Διαγνώσουν κύρια υγειονομικά προβλήματα που η AI μπορεί να επιλύσει.
- Αναλύσουν την επίδραση της AI στην υπηρέτηση των ασθενών, την ασφάλεια και τη μεδική έρευνα.
- Να καταλάβουν τη σχέση μεταξύ AI και των βιομηχανικών μο델ών της υγειονομίας.
- Εφαρμόζουν βασικά εννοία AI σε υγειονομικές περιπτώσεις.
- Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανάλυση υγειονομικών δεδομένων.
ChatGPT για την Υγεία
14 ΏρεςΑυτή η εκπαιδευτική διάταξη, υπό την καθοδήγηση καθηγητών (online ή on-site) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και έρευνητές που θέλουν να εκμεταλλευτούν το ChatGPT για τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών, την εξυπηρέτηση προϊόντων και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων στην υγεία.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Καταλάβουν τα βασικά αρχίσια του ChatGPT και τις εφαρμογές του στην υγεία.
- Εξοικειωθούν με το ChatGPT για την αυτομάτωση διαδικασιών υγείας και επαφές.
- Παρέχουν ακριβείς ιατρικές πληροφορίες και υποστήριξη σε ασθενείς χρησιμοποιώντας το ChatGPT.
- Εφαρμόζουν το ChatGPT για ιατρική έρευνα και ανάλυση.
Edge AI for Healthcare
14 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται από καθηγητές (online ή onsite), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικά προφίλ, βιοϊατρικούς μηχανικούς και αναπτυξείς AI οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στην υγεία.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI στην υγεία.
- Να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
- Να εργάσουν λύσεις Edge AI σε πρόσωπες που φορούνται και διαγνοστικά μέσα.
- Να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας το Edge AI.
- Να αντιμετωπίσουν ηθικές και νομικές συνέπειες εφαρμογών AI στην υγεία.
Τεχνητή Νοημοσύνη Γενικής Χρήσης στην Υγεία: Μεταβολή της Ιατρικής και των Προσωπικών Φροντιδών
21 ΏρεςΑυτή η κατεύθυνση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας, αναλυτές δεδομένων και πολιτικούς αποφάσεις του μεσαίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη Γενική ΤΕΝ στο πλαίσιο της υγείας.
Στο τέλος αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
- Εξηγήσουν τα βασικά αρχίσια και τις εφαρμογές της Γενικής ΤΕΝ στην υγεία.
- Αναγνωρίσουν τις ευκαιρίες για τη Γενική ΤΕΝ να βελτιώσει την ανάπτυξη φαρμάκων και τη προσωπική ιατρική.
- Χρησιμοποιούν τεχνικές Γενικής ΤΕΝ για τη μεδική εικόνα και διάγνωση.
- Αξιολογούν τις ηθικές συνέπειες της ΤΕΝ στα μεδικά περιβάλλοντα.
- Αναπτύσσουν στρατηγικές για την ολοκλήρωση τεχνολογιών ΤΕΝ στα συστήματα υγείας.
Εφαρμογές LangGraph στη Φινάνσες
35 ΏρεςLangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή αξιωματικών, πολύ-άκτορων εφαρμογών LLM ως συνθέτιμων γραφημάτων με διαδραστικό καταστήματα και έλεγχο εκτέλεσης.
Αυτή η πρόσμονη εκπαίδευση (online ή σε υπερθάλαμο) προσβάννει κατευθείαν σε επίπεδο μέσου επίπεδου έως πρόχειρο επίπεδο τεχνικούς που θέλουν να σχεδιάσουν, να ρυθμίσουν και να λειτουργήσουν LangGraph-βασικές λύσεις για την οικονομία με προσωπικό διοίκηση, παρακολούθηση και συμβάν.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Σχεδιάζουν αξιωματικούς LangGraph διαδικασίες που συμβαδίζουν με τα ρυθμιστικά και ελέγχου πρότυπα.
- Ενσωματώνουν πρότυπα δεδομένων οικονομίας και όντωση στο κατάστημα γραφήματος και εργαλεία.
- Εισάγουν αξιοπιστία, ασφάλεια και έλεγχο με ανθρώπου σε δημιουργικές προцέδυρες.
- Εγκαταστήσουν, παρακολουθήσουν και οργανώσουν συστήματα LangGraph για επίδοση, έξοδα και SLAs.
Μορφή της Εκπαίδευσης
- Διαλεγμένη μάθηση και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πράξη.
- Εφαρμογές επιχείρησης σε ένα υπερθάλαμο πειραματικό περιβάλλον.
Προαιρετικές Δυνατότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης
- Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την έξιση, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.
Βάσεις LangGraph: Βραχυκύκλωμα με επικίνηση βασισμένο σε γράφους και αλυσίδες
14 ΏρεςLangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαρμογών LLM με δομή γράφου, που υποστηρίζουν σχεδιασμό, θάλαμη, χρήση εργαλείων, μνήμη και διαχειριστή έκτελησης.
Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές, μηχανικούς υποδοχής και εργαζόμενους με δεδομένα που θέλουν να σχεδιάσουν και να κτίσουν αξιόπιστα, πολύβημα LLM workflows χρησιμοποιώντας το LangGraph.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Εξηγήσουν κλειδί προσωπικότητες του LangGraph (μόνια, αυτούς, κατάσταση) και όταν να τα χρησιμοποιήσουν.
- Κατασκευάσουν πλέξεις ενδιαφέρον που έχουν θάλαμη, φωνούν τα εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
- Ολοκληρώσουν ανάκτηση και εξωτερικές API στα workflows γράφου.
- Να δοκιμάζουν, να ψάχνουν παρατυπώσεις και να εξετάζουν τις εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.
Μορφή του μαθήματος
- Αλληλεπιδραστικός διάλογος και ευνοϊκή συζήτηση.
- Οδηγούμενα μαθήματα και περιήγηση κώδικα σε ένα χώρο sandbox.
- Ασκήσεις εν τάξει βάση σε υποθέτικους χαρακτήρες για σχεδιασμό, δοκιμασία και εξέταση.
Επιλογές προσαρμογής μαθήματος
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.
LangGraph για Νομικές Εφαρμογές
35 ΏρεςLangGraph είναι ένα πλαίσιο ανάπτυξης διαδοχικών, πολλαπλών ρόλων LLM εφαρμογών ως συνθετικά γράφημα με αναδρομική κατάσταση και ακριβή έλεγχο της εκτέλεσης.
Αυτή η διδακτική, ζωντανή κατάρτιση (online ή σε τοπικό επίπεδο) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίους μεσαίου ρεύματος έως προχωρημένου επιπέδου, που επιθυμούν να σχεδιάζουν, υλοποιούν και λειτουργίζουν λύσεις LangGraph με βάση το δίκαιο, που περιλαμβάνουν τα απαραίτητα έλεγχοι συμμόρφωσης, αναδρομικότητας και διαχείρισης.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Σχεδιάζουν εργασιοδοτικές αναθέσεις LangGraph που διατηρούν την αναδρομικότητα και τη συμμόρφωση.
- Ενσωμάτωνει νομικές οντολογίες και πρότυπα έγγραφων στην κατάσταση του γράφου και την εξεργασία.
- Υλοποιούν φυλακές, έγκρισεις με ανθρώπινη συμμετοχή και αναδρομικά διαδρομές λήψης αποφάσεων.
- Εγκαθίσταν, επιβλέπουν και διατηρούν υπηρεσίες LangGraph σε παραγωγή με αναδρομικότητα και έλεγχο κόστους.
Μορφή του Κουρσού
- Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
- Πολλά ασκήματα και πρακτικές εξασκήσεις.
- Εφαρμογή χειρονομή του μαθητή σε διαδραστικό περιβάλλον.
Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού
- Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτόν τον κουρσ, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
Κατασκευή Δυναμικών Εργολογισμών με το LangGraph και τους Αξιωματοφόρους LLM
14 ΏρεςLangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.
Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
- Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
- Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
- Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.
Σχέδιο εκπαίδευσης
- Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
- Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
- Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.
Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα
- Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.
LangGraph για Marketing Automation
14 ΏρεςΤο LangGraph είναι ένα πλαίσιο χορεύτριας βασισμένο σε γράφους που επιτρέπει τη δημιουργία υποθετικών, πολυβήματων οπτικοσυσχετισμών LLM και εργαλείων, ιδανικό για την αυτομάτο διαχείριση και προσαρμογή πιπερίδων περιεχομένου.
Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση δάσκαλου (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου marketers, content strategists και automation developers που επιθυμούν να υλοποιήσουν δυναμικά, επιλογικά email campaigns και pipelines γενίκευσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Σχεδιάσουν περιεχόμενα και workflows email βασισμένα σε γράφους με υποθετική λογική.
- Να ταιριάζουν LLMs, APIs και πηγές δεδομένων για αυτόματη προσαρμογή.
- Να διαχειρίζονται το κράτος, τη μνήμη και το πλαίσιο σε πολυβήματες εκστρατείες.
- Να αξιολογούν, να εποπτεύουν και να βελτιώνουν την απόδοση workflow και τα αποτελέσματα παράδοσης.
Μορφή του Μαθήματος
- Διαδραστικές διαλεξείς και ομαδικά συζητήματα.
- Πρακτικά εργαστήρια υλοποίησης workflows email και pipelines περιεχομένου.
- Ασκήσεις με σενάρια για προσωποποίηση, τομές και υποθετική λογική.
Ευελιξία Εκπαίδευσης
- Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατυπώσεις.
Αριθμητική ΑΙ για Υγεία
21 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύφεση (online ή αποδοχή) διεξάγεται στο Ελλάδα και προσβλέπει σε εμπειρογνώμονες μεδικό υπηρεσία, ιατρικούς έρευνων ανατριχιάζουσαι και αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν πολυμορφή AI στη μεδική διαγνωστική και εφαρμογές υπηρεσία.
Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:
- Συνυπολογίσουν το ρόλο της πολυμορφής AI στη σύγχρονη μεδική.
- Διαθέσουν κατασκευασμένα και ατάξιμα ιατρικά δεδομένα για AI-χονητής διαγνωστική.
- Εφαρμόζουν τεχνικές AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών υγειονομικών σημειωμάτων.
- Δημιουργία προβληματικών μοντέλων για διάγνωση ασθενειών και συστάσεις θεραπείας.
- Εφαρμόζουν ομιλία και φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) για μεδική προσανατολισμό και αλληλεπίδραση ασθενών.
Εγκατάσταση Προτύπων για την Υγειονομία
14 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (online ή απευθείας) προσβλέπει σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης και ανάπτυξη ανθρώπινης γνώσης (AI) επιπέδου μέσω τομέα, οι οποίοι θέλουν να εκμεταλλευτούν τεχνικές προωθητικής αλλάγης για τη βελτίωση των ροών εργασίας στην ιατρική, της αποδοτικότητας της έρευνας και των αποτελεσμάτων για τους ασθενείς.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συνεισφέρουν τα βασικά ρήτωρ αλλάγης στην περίθαλψη.
- Χρησιμοποιεί AI για την κλινική έγκριση και αλληλεπίδραση με τους ασθενείς.
- Καταχρησιμοποιεί AI για την ιατρική έρευνα και περιβάλλον μελέτη.
- Βελτιώσουν την εύρεση φάρμακων και τις αποφάσεις για την περίθαλψη με αλλαγές υποδειγματολόγου AI.
- Βεβαιωθεί τη συμμόρφωση με τους νομοθετικούς και εντολές αξιοπιστίας για την AI περίθαλψη.