LangGraph Finans Uygulamaları Eğitimi

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
• Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
• Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
• Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde mali profesyonellere, risk analistlerine ve AI mühendislerine yöneliktir. Bu grup bireyler, finansal otomasyon ve hile tespiti için AI destekli çözümler geliştirmeyi ve dağıtmayı istemektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI'nin finansal otomasyon ve hile tespiti konusundaki rolünü anlamak.
• Hileli işlemlerin tespitinde kullanılacak AI modelleri oluşturmak.
• Muvaffakiyet zamanlı risk değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanmak.
• AI destekli finansal izleme sistemlerini dağıtmak.

AI, finansal kurumların kredi değerlisine değerlendirme, risk fiyatlaması ve kredi kararlarının optimize edilmesi şeklinde nasıl dönüşüm sağladığını gösteriyor.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), kredi puanlama modellerini geliştirmek için yapay zeka'yı uygulamak, risk yönetimini daha etkili hale getirmek ve kredi işlemlerini iyileştirmeyi isteyen orta seviye finans profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kredi puanlamada ve risk tahmininde kullanılan temel AI yöntemlerini anlamak.
• Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak kredi puanlama modelleri oluşturma ve değerlendirme.
• Model çıktısını düzenleyici uyumluluğu ve şeffaflık için yorumlamak.
• AI tekniklerini kredi verme, kredi onaylama ve portföy yönetimi için iyileştirmek üzere uygulamak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve pratik.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

AI, mali hizmetler için risk azaltma, müşteri deneyimi ve operasyonel verimlilik açısından stratejik bir destektir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya şirket içi) sınırlı önceki yapay zeka bilgisine sahip olan mali hizmetler yetkililerini, finansal teknoloji yöneticilerini ve uyumluluk ofislerini, kurumlarındaki AI çözümlerini sorumluluyla ve etkili bir şekilde uygulama yollarını anlamak isteyen kişilere yönelik olup, en son teknolojik gelişmeleri kapsar.

Bu eğitim sonrasında katılımcılar:

• Mali hizmetlerde AI'nin stratejik değerini anlayabilmelidir.
• AI modelleriyle ilişkili etik riskleri tanımlayabilme ve azaltma becerisine sahip olmalılar.
• Mali hizmetlerde AI için düzenleyici zeminin nasıl çalıştığını anlamalılar.
• Sorumlu bir AI yönetimi ve uygulama çerçevelerini tasarlamalarını sağlayacak becerilere sahip olmalılar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Durum analizi ve grup çalışması.
• Gerçekçi mali senaryolara etik çerçeveler uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için talepte bulunmak istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Yapay Zeka, pazar verilerini analiz eden, tahminler yapan ve stratejileri otomatik olarak uygulayan akıllı tüccar sistemleri geliştirmek için kullanılan güçlü bir dizi tekniktir.

Bu eğitmenle canlı (çevrimiçi veya yerel) yapılan eğitim, algoritmik ticaret ve varlık yönetimi odaklı sinyal üretiminde, portföy optimizasyonunda ve algoritmik stratejilerde AI tekniklerini kullanmayı isteyen orta düzeyli finans profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Modern kârlı piyasalarda YZ'nin rolünü anlayacaklar.
• Python kullanarak algoritmik ticaret stratejileri inşa etme ve geri test etme.
• Finansal verilere izleyici ve izleyici olmayan öğrenme modellerini uygulayacaklar.
• YZ tabanlı teknikler kullanarak portföyleri optimizasyonu yapacaklar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamaları gerçekleştirmek.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya face-to-face) finans sektöründeki profesyonel kişilere yönelik olup, ChatGPT kullanarak iş akışlarını basitleştirmelerini ve veri analizi ve raporlama yeteneklerini geliştirmelerini amaçlamaktadır.

Bu eğitimle birlikte bitimde, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ChatGPT'ın temellerini ve nasıl çalıştığını anlamak.
• Veri girişini ve rapor üretimi gibi finansal görevleri otomatikleştirmek için ChatGPT kullanmak.
• ChatGPT'ı kullanarak finansal verileri analiz etmek, bilgi elde etmek ve bilinçli kararlar almak.
• Belirli finansal kullanım durumları için özel ChatGPT modeller geliştirmek.

Generative AI, mevcut verilerden yeni içerik veya tahminler oluşturmak için kullanılan yapay zeka teknikleri sınıfıdır ve Large Language Models (LLMs) ile Genel Karşılaştırmalı Ağlar (GANs) dahil olmak üzere çeşitli teknikleri içerir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face), finans hizmetlerinde tahmin, anomali algılama ve uyumluluğu uygulamak isteyen basit düzeyden orta düzeylere kadar olan finans uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Üretici AI modellerinin temel kavramlarını anlama.
• LLM'ler ve GAN'ların hile algılama ve sentetik veri üretimi gibi kullanımlarında uygulamasını yapma.
• Finansal tahmin ve raporlama desteği için etkili anlatıcı tasarlama.
• Üretici AI uygulamalarındaki etik ve düzenleyici gözlemleri değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalı uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

LangGraph, planlama, dalga geçme, araç kullanımını, belleği ve denetlenebilir yürütümü destekleyen çizge yapılı LLM uygulamaları oluşturmak için bir çerçevedir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), LangGraph kullanarak güvenilir, çok aşamalı LLM iş akışları tasarlamak ve incelemek isteyen yeni başlayan geliştiriciler, tetikleyici mühendisleri ve veri uygulayıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Temel LangGraph kavramlarını (düğüm, kenar, durum) ve ne zaman kullanacaklarını açıklamak.
• Dalga geçme, araç çağırma ve bellek koruma özelliğine sahip tetik zinciri oluşturma.
• Sorgulama ve harici API'leri çizge iş akışlarına entegre etme.
• LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test etme, hata ayıklama ve değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Tartışma destekli etkileşimli ders anlatımı.
• Sandık ortamında yönlendirilmiş laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Tasarım, test ve değerlendirme konularında senaryoya dayalı egzersizler.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek için bize başvurunuz.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi ve çok aktör iş akışlarını sağlar ve yürütme yollarına ve durum kalıcılığına hassas kontrol sunar. Sağlık sektöründe bu yetenekler uyumluluk, entegrasyon ve tıbbi iş akışlarıyla uyumlu karar destek sistemleri oluşturma açısından kritiktir.Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (önline veya yerel) ortamda, düzenlemeye, etik ve operasyonel zorlukları ele alırken LangGraph tabanlı sağlık çözümlerini tasarlamak, uygulamak ve yönetmek isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yöneliktir.Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:- Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık özel iş akışlarını tasarlamak.- LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojilerle ve standartlarıyla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.- Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklık için en iyi uygulamaları uygulamak.- Sağlık üretim ortamında LangGraph uygulamalarını dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Dünya genelindeki gerçek hayat durumları ile elden deneyler.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama pratikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmak için dayanıklı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayacak bileşenler haline getirilebilen grafik framework'udur. Bu eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim (online veya yerel olarak), yasal çözümleri tasarlamak, uygulamak ve işletmek için gerekli uyumluluğu, izlenebilirliği ve yönetim kontrolünü sağlamayı isteyen orta seviye ile ileri düzey profesyonellere yönelik olacak. Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Denetlenebilirlik ve uyumluluğu koruyan yasal özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Yasal ontolojileri ve belge standartlarını grafik durumu ve işleme dahil etmek.
• Aşamaları, insan-döngü- içindeki onayları ve izlenebilir karar yollarını uygulamak.
• Öbservabilite ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımı yapmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu eğitimin özel bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

LangGraph, dalgaçılığı, araç kullanımı, bellek ve denetlenebilir yürütümeyi destekleyen graf yapısında LLM workflow'ları oluşturmak için bir çerçeve olarak kullanılır.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face) orta düzeyli mühendisler ve ürün ekibi için tasarlanmıştır. Bu grup, LangGraph'in graf mantığını LLM aracılıklı döngülerle birleştirerek, müşteri destek aracısı, karar ağacı ve bilgi edinme sistemleri gibi dinamik, bağlam bilen uygulamalar geliştirmeyi hedefler.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki yetenekleri kazanacaklardır:

• Graf tabanlı workflow'ları tasarlayarak LLM araçlarını, araçları ve belleği koordine edebilirler.
• Kararlı yürütümeyi sağlamak için koşullu yönlendirme, yeniden denemeler ve plan B uygulamalarını gerçekleştirebilirler.
• Araç döngülerine edinme, API'ler ve yapılandırılmış çıktıları entegre edebilirler.
• Araç davranışlarını değerlendirmeyi, izlemeyi ve güvenilirlik ve güvenlik açısından güçlendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve yönlendirilmiş tartışmalar.
• Sandık ortamında yönetilen laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Komutanın tasarımı ve eş değerlendirmeleri temel alan senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

LangGraph, koşullu, çok adımlı LLM ve araç akışlarını etkinleştirme graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. İçerik boru hattlarının otomasyonu ve kişiselleştirilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli pazarlama uzmanları, içerik stratejileri geliştiricileri ve otomasyon geliştirmenleri için tasarlanmıştır. Bu gruplar LangGraph kullanarak dinamik, dallanmış e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma boru hattlarını uygulamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda 참가자는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

• Koşullu mantık ile graf yapısı içeren içerik ve e-posta akışları tasarlamak.
• Otomatik kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre etmek.
• Birkaç adımlık kampanyalar arasında durum, hafızayı ve bağlamı yönetmek.
• Akış performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirmek, izlemek ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta akışları ve içerik boru hattlarını uygulayan pratik laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dallanma mantığı üzerine senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirmesi Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bize ulaşınız.

Machine Learning, yapay zekenin bir alt kümesidir ve verilere dayalı sistemler oluşturmayı amaçlar; bu sistemler, belirli programlanmalar olmadan kararlar veya tahminlerde bulunabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (uzaktan ya da yerel olarak) finans sektöründeki orta düzeyli uzmanlara yönelik olup, sual tesbiti, kredi skoru belirleme ve risk modellemesi gibi gerçek dünya problemlerine yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini uygulamayı hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Finans ile ilgili temel makine öğrenme kavramlarını anlamak.
• Finansal veri kümelerine gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmalarını uygulamak.
• Kredi riski, sualsuzluk tesbiti ve piyasa analizi için tahmin modellemeyi inşa etmek ve değerlendirmek.
• Python ve scikit-learn kullanarak makine öğrenimi veri akışlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik bir uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurarak düzenleyin.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitiminde, orta düzeyde maliyet uzmanları, veri analistleri, risk yöneticileri ve yapay zeka mühendisleri, çok modalli AI'yi risk yönetimi ve hile tespiti için kullanmak isteyen kişiler odaklanmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modalli AI'nin finansal risk yönetimi içinde nasıl uygulandığına bakılacak.
• Hile tespiti için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış finansal veriyi analiz edecek.
• Anormallikleri ve şüpheli faaliyetleri tanımlamak için yapay zeka modellerini uygulayacaklar.
• Finansal belge analizi için doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görme'yi kullanacaklar.
• Gerçek dünya finansal sistemlerine yapay zeka driven hile tespit modellerini dağıtabilecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) aracı düzeyde finans profesyonelleri ve fintech geliştiricileri için düzenlenmiştir. Bu eğitim, AI destekli prompt mühendisliği tekniklerini kullanarak finansal analizi, risk yönetimi ve karar vermeyi geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finansal uygulamalardaki prompt mühendisliğinin temellerini anlamak.
• Finansal tahminler ve piyasa duygusu analizi için AI modellerini kullanmak.
• AI promptlarını kullanarak finansal raporlamayı ve veri çıkarmasını otomatikleştirmek.
• Optimizasyonlu promptlarla AI destekli risk değerlendirme modelleri geliştirmek.
• Finansal uygulamalar için AI kullanılırken uyumluluğu ve etik konuları sağlamak.