LangGraph in Healthcare: Regüle Edilmiş Ortamlarda İş Akışı Koordinasyonu 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.

Agentic AI, AI sistemlerinin hedefleri gerçekleştirmek için belirlenen kısıtlamalar içinde planlama, akıl yürütme ve araç kullanma eylemlerini gerçekleştirdiği bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen öncülünde gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), klinik ve operasyonel kullanım senaryoları için agentic AI çözümleri tasarlamak, değerlendirmek ve yönetmek isteyen orta düzeyde sağlık ve veri takımları hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişim bağlamında agentic AI kavramlarını ve kısıtlamalarını açıklama.
• Planlama, bellek ve araç kullanımı ile güvenli ajans akışları tasarla.
• Klinik belgeler ve bilgi tabanları üzerinde toplu arama destekli ajanslar oluşturma.
• Güvenlik bandları ve insan dahil denetim kontrolleri ile ajans davranışını değerlendirme, izleme ve yönetme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve yönlendirilmiş tartışma.
• Test ortamında rehberli laboratuvarlar ve kod açıklamaları.
• Güvenlik, değerlendirme ve yönetimi konularında senaryo tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitmenin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri seviyeli sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine, yapay zekaya dayalı sağlık hizmetleri çözümlerini uygulamak isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka araçlarının sağlık ve tanıdaki rolünü anlamak.
• Tıbbi görüntü analizi ve tahmine dayalı tanı için yapay zeka modelleri geliştirmek.
• Yapay zekayı elektronik hasta kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarıyla entegre etmek.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik yapay zeka uygulamalarına uyum sağlamak.

Bu eğitim, online veya yerinde gerçekleştirilen, egitmen liderli canlı bir kurs olup, YSA ve AR/VR çözümlerini tıbbi eğitim, cerrahi simülasyonlar ve rehabilitasyon için uygulamak isteyen orta seviye sağlık profesyonelerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık hizmetlerinde AR/VR deneyimlerini geliştirmede YSA'nın rolünü anlama.
• Cerrahi simülasyonlar ve tıbbi eğitim için AR/VR kullanma.
• Hastaların rehabilitasyonu ve tedavisinde AR/VR araçlarını uygulama.
• YSA destekli tıbbi araçlarda etik ve gizlilik sorunlarının incelenmesi.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için yapay zekayı kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab kullanarak sağlık için AI modellerini uygulayın.
• Sağlık verilerinde tahmin modellemesi için AI kullanın.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz edin.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik konuları araştırın.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde sağlık profesyonellerine ve veri bilimcilerine yöneliktir. Bu kişiler, sağlık ortamlarında YB teknolojilerini anlamayı ve uygulamayı isteyenlerdir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• YB'nin çözebileceği ana sağlık zorluklarını belirlemek.
• YB'nin hastaların bakımına, güvenliğe ve tıbbi araştırmaya etkisini analiz etmek.
• YB ile sağlık sektörü iş modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel YB kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizi için makine öğrenme modelleri geliştirmek.

Bu eğitmen ledir, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) sağlık profesyonelleri ve araştırmacıları ChatGPT'yi kullanarak hasta bakımını geliştirmeyi, iş akışlarını basitleştirmeyi ve sağlık sonuçlarını iyileştirmeyi hedefleyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• ChatGPT'in temellerini ve sağlık hizmetleri alanında uygulamalarını anlamak.
• Sağlık hizmetleri süreçlerinin ve etkileşimlerinin otomasyonu için ChatGPT kullanmak.
• Hastalara doğru tıbbi bilgi ve destek sağlamak için ChatGPT kullanmak.
• Tıbbi araştırmalar ve analizler için ChatGPT uygulamak.

Bu eğitmen önderi, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye sağlık profesyonelleri, biyotıp mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedef almaktadır. Katılımcılar, yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'yi kullanmaya isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişiminde Edge AI'nin rolünü ve avantajlarını anlama.
• Sağlık uygulamaları için edge cihazlarda AI modelleri geliştirme ve dağıtma.
• Taşınabilir cihazlar ve tanı araçlarında Edge AI çözümleri uygulama.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlama ve dağıtma.
• Sağlık bilişiminde AI uygulamalarında etik ve düzenleyici konuları ele alma.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
• Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
• Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.

Üretici AI, istekler ve verilere dayanarak metin, görüntü ve tavsiyeler gibi yeni içerik yaratan bir teknolojidir.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretici AI ve istek mühendisliği kullanarak tıbbi bağlamda verimliliği, doğruluğunu ve iletişimi geliştirmeyi hedefleyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar:

• Üretici AI ve istek mühendisliğinin temellerini anlamayı öğrenecekler.
• AI araçlarını klinik, idari ve araştırma görevlerini basitleştirmek için uygulayabilecekler.
• Sağlıkta etik, güvenli ve uyumlu AI kullanımını sağlayacaklar.
• Tutarlı ve doğru sonuçlar elde etmek için istekleri optimize edebilecekler.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışmalar.
• Pratik alıştırmalar ve durum çalışması.
• AI araçlarıyla el ile deneyimler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, biziidgetmek için iletişime geçin.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

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, 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.