LangGraph Applications in Finance Eğitimi

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.

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.

AI, zenginlik yönetimi ve dijital danışma platformlarında yüksek derecede kişiselleştirilmiş finansal hizmetler, akıllı danışmanlık platformları ve geliştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlamaktadır.

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde finans ve teknoloji profesyonellerine yöneliktir. Bu profesyoneller, kişiselleştirilmiş zenginlik yönetimi ve robo danışmanlık hizmetleri için AI destekli çözümleri tasarlamak, değerlendirmek veya uygulamak isteyenlerdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI'nin zenginlik yönetimi ve dijital danışma platformlarındaki kullanımını anlamayı sağlayacak.
• Kişiselleştirilmiş portföy tavsiye sistemleri için akıllı sistemler tasarlamayı öğrenecekler.
• Danışmanlık algoritmalarına davranışsal finans verilerini ve tercihlerini entegre edecekler.
• Otomatik yatırım tavsiyelerinde etik ve yasal endişeleri değerlendirebilecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

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 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, 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 liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), finans alanında orta seviyede profesyoneller ve finans teknolojisi geliştiricileri için tasarlanmıştır. Amaç, finansal analiz, risk yönetimi ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için yapay zeka destekli komut mühendisliği tekniklerini kullanabilmelerini sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans uygulamalarında komut mühendisliğinin temellerini anlayabilecek.
• Finansal tahminleme ve piyasa duyarlılığı analizi için yapay zeka modellerinden yararlanabilecek.
• Yapay zeka komutlarını kullanarak finansal raporlamayı ve veri çıkarımını otomatikleştirilebilecek.
• Optimize edilmiş komutlar aracılığıyla yapay zeka odaklı risk değerlendirme modelleri geliştirebilecek.
• Finansta yapay zeka kullanımında uyumluluk ve etik hususları sağlayabilecek.