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 öncülünde gerçekleştirilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki mali profesyoneller, risk analistleri ve yapay zeka mühendislerinin, finansal otomasyon ve sahtecilik tespiti için yapay zeka destekli çözümler geliştirmeyi ve uygulamayı öğrenmek isteyenler hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Yapay zekanın finansal otomasyon ve sahtecilik tespiti konusundaki rolünü anlamak.
• Sahtecilik tespit eden yapay zeka modelleri oluşturmaya çalışmak.
• Gerçek zamanlı risk değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanmak.
• Yapay zeka destekli finansal izleme sistemlerini uygulamak.

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, piyasa verilerini analiz eden, tahminlerde bulunan ve stratejileri otomatik olarak uygulayan zeki algoritma sistemleri geliştirmek için kullanılan güçlü bir teknik kümesidir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki finans profesyonellerine, algoritma ve varlık yönetimi uygulamalarında yapay zeka tekniklerini kullanmayı öğreten bir kursudur. Sinyal oluşturma, portföy optimize etme ve algoritmik stratejiler üzerine odaklanır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern finans piyasalarında Yapay Zeka'nın rolünü anlamak.
• Python kullanarak algoritmik algoritma stratejileri oluşturmak ve geri test etmek.
• Finans verilerine denetimli ve denetimsiz öğrenme modelleri uygulamak.
• Yapay Zeka'ya dayalı teknikleri kullanarak portföyleri optimize etmek.

Kursun Biçimlendirilmesi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), ChatGPT'i iş akışlarını optimize etmeleri ve veri analizi ve raporlama yeteneklerini geliştirmeleri için finans profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• ChatGPT'in temel prensiplerini ve çalışma şekillerini anlayacaklardır.
• Veri girişi ve rapor oluşturma gibi finans görevlerini ChatGPT ile otomatikleştirebilirler.
• ChatGPT'i kullanarak finansal verileri analiz ederek derinlemesine bilgiler elde edebilir ve bilgilendirici kararlar verebilirler.
• Spesifik finans kullanım senaryoları için özel ChatGPT modelleri geliştirebileceklerdir.

Üretici Yapay Zeka (Yapay Zeka), mevcut verilerden yeni içerik veya tahminler oluşturmaya yönelik bir sınıftır. Bu teknikler Large Language Models (LLMs) ve Generative Adversarial Networks (GANs) gibi modelleri içerir.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), finans hizmetlerinde üretici YZ'yi tahminlemeye, anomali tespitine ve uyumluluğa uygulamak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeli finans profesyonellerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretici YZ modellerinin temel kavramlarını anlamak.
• Fraud detection ve sentetik veri oluşturma gibi kullanımlar için LLMs ve GANs uygulamak.
• Finansal tahminleme ve raporlama desteği için etkili istemler tasarlamak.
• Üretici YZ uygulamalarında etik ve düzenleyici konuları değerlendirmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli konferans ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

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 olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
• LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
• Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
• LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
• Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

LangGraph, durum bilgisi olan, çok oyunculu LLM uygulamalarını composable grafikler olarak, kalıcı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayarak oluşturma çatısıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller, gerekli uyumlu, izlenebilir ve yönetim kontrolleriyle LangGraph tabanlı hukuki çözümler tasarlamayı, uygulamayı ve işletmeyi öğrenmek isteyebilirler.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Denetim izlenebilirliği ve uyumluluğu koruyan hukuki spesifik LangGraph iş akışları tasarlayabilir.
• Grafik durumu ve işleme hukuki ontolojileri ve belge standartlarını entegre edebilirler.
• Koruma bariyerleri, insan-döngüsü içi onaylar ve izlenebilir karar yolları uygulayabilirler.
• Gözlem kabiliyeti ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımını yapabilirler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme uygulaması.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

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, içerik akışları için koşullu ve çok adımlı LLM ve araç iş akışlarını etkinleştiren graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. Pazarlama otomasyonu ve kişiselleştirilmiş içerik hatlarının otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya yerinde), dinamik, dalga yapısı e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma hatlarını kullanarak uygulamak isteyen orta düzeydeki pazarlama uzmanları, içerik stratejistleri ve otomasyon geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Koşullu mantıkla graf tabanlı içerik ve e-posta iş akışları tasarlayabilirler.
• Oto kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre edebilirler.
• Çok adımlı kampanyalar boyunca durum, bellek ve bağlam yönetimi yapabilirler.
• İş akışı performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirebilir, izleyebilir ve optimize edebilirler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta iş akışları ve içerik hatlarını uygulayan laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dalga mantığına dayalı senaryo temelli alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Makine Öğrenimi, verilerden öğrenen ve açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar verebilen sistemler oluşturma konusunda odaklanmış Yapay Zeka'nın bir alt kümesidir.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeyde finans profesyonellerine yönelik olup makine öğrenimi ve YAP tekniklerini sahtekarlık tespiti, kredi skorlaması ve risk modellemesi gibi gerçek dünya sorunlarına uygulamayı amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Finansa özgü makine öğrenimi kavramlarını anlamak.
• Finans veri setlerine denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları uygulamak.
• Kredi riski, sahtekarlık tespiti ve pazar analizi için tahmine dayalı modeller oluşturmak ve değerlendirmek.
• Python ve scikit-learn kullanarak makine öğrenimi işlem hattları uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çoğu alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyli finans profesyonelleri, veri analistleri, risk yöneticileri ve yapay zeka mühendislerinin çok modlu yapay zekayı risk analizi ve hile tespiti için kullanmalarını sağlamayı amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• Çok modlu yapay zekanın finansal risk yönetimi nasıl uygulanacağını anlayacaklardır.
• Hile tespiti için yapısal ve yapısal olmayan finansal verileri analiz edeceklerdir.
• Anormellikleri ve şüpheli faaliyetleri belirlemek için yapay zeka modellerini uygulayacaklardır.
• Finansal belge analizi için doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görselini kullanacaklardır.
• Gerçek dünyada finansal sistemlerde yapay zeka destekli hile tespiti modelleri dağıttıklarını öğrenmiş olacaklar.

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.