LangGraph在金融領域的應用培訓

LangGraph 是一個用於構建具狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架，其特點是可組合的圖結構、持久狀態以及對執行的控制。

這是一個由講師主導的培訓課程（線上或線下），旨在為高階 AI 平台工程師、AI DevOps 工程師以及處理生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提供優化、調試、監控和運營的相關技能。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構，以實現速度、成本和可擴展性的最佳化。
• 通過重試、超時、冪等性和基於檢查點的恢復來實現可靠性工程。
• 調試和追蹤圖執行過程，檢查狀態，並系統性地重現生產問題。
• 為圖添加日誌、指標和追蹤，部署到生產環境，並監控 SLA 和成本。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需定制本課程，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級金融專業人士、風險分析師和AI工程師，旨在幫助他們開發和部署AI驅動的解決方案，用於金融自動化和欺詐檢測。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解AI在金融自動化和欺詐檢測中的作用。
• 構建用於檢測欺詐交易的AI模型。
• 利用機器學習進行即時風險評估。
• 部署AI驅動的金融監控系統。

AI正在改變金融機構評估信用、定價風險和優化貸款決策的方式。

本課程由講師指導，提供線上或線下培訓，面向中級金融專業人士，旨在幫助他們應用人工智能增強信用評分模型，更有效地管理風險，並改善貸款業務。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解信用評分和風險預測中使用的關鍵AI方法。
• 使用機器學習算法構建和評估信用評分模型。
• 解釋模型輸出，確保合規性和透明度。
• 應用AI技術改進承銷、貸款審批和投資組合管理。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI在金融服務中是一個戰略推動者，有助於降低風險、提升客戶體驗和運營效率。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向金融服務高管、金融科技經理和合規官員，這些參與者此前對人工智能接觸有限，但希望瞭解如何在其機構中負責任且有效地實施AI解決方案。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解AI在金融服務中的戰略價值。
• 識別並減輕與AI模型相關的倫理風險。
• 駕馭金融領域中AI的監管環境。
• 設計負責任的AI治理和實施框架。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 案例分析與小組練習。
• 將倫理框架應用於實際的金融場景。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

人工智能是一套強大的技術，用於開發智能交易系統，這些系統可以分析市場數據、進行預測並自主執行策略。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級金融專業人士，旨在幫助他們將人工智能技術應用於交易和資產管理，重點包括信號生成、投資組合優化和算法策略。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解人工智能在現代金融市場中的作用。
• 使用Python構建和回測算法交易策略。
• 將監督學習和無監督學習模型應用於金融數據。
• 使用人工智能驅動技術優化投資組合。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本课程为讲师主导的澳門（线上或线下）培训，旨在帮助金融专业人士使用ChatGPT优化工作流程，提升数据分析和报告能力。

通过本课程，学员将能够：

• 理解ChatGPT的基础知识及其工作原理。
• 使用ChatGPT自动化财务任务，如数据录入和报告生成。
• 利用ChatGPT分析财务数据，获取洞察并做出明智决策。
• 开发适用于特定财务场景的定制ChatGPT模型。

Generative AI 是一類用於從現有數據生成新內容或預測的人工智能技術，包括 Large Language Models (LLMs) 和生成對抗網絡（GANs）。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級金融專業人士，旨在幫助他們應用生成式人工智能進行預測、異常檢測和金融服務中的合規性分析。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解生成式人工智能模型的基礎概念。
• 將 LLMs 和 GANs 應用於欺詐檢測和合成數據生成等用例。
• 設計有效的提示，以支持金融預測和報告。
• 評估生成式人工智能應用中的倫理和監管問題。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實操。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 應用的框架，支持規劃、分支、工具使用、內存和可控執行。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級開發者、提示工程師和數據從業者，旨在幫助他們使用 LangGraph 設計和構建可靠的多步驟 LLM 工作流。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋 LangGraph 的核心概念（節點、邊、狀態）及其使用場景。
• 構建支持分支、調用工具和保持內存的提示鏈。
• 將檢索和外部 API 集成到圖工作流中。
• 測試、調試和評估 LangGraph 應用的可靠性和安全性。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
• 基於場景的設計、測試和評估練習。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流，並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域，這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。

本次講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人員，旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案，同時應對監管、道德和操作挑戰。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
• 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
• 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 基於真實案例的實踐練習。
• 在即時實驗環境中進行實施實踐。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個框架，用於構建具有持久狀態和執行精確控制的多參與者 LLM 應用程序，作爲可組合的圖。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人士，旨在幫助他們設計、實施和操作基於 LangGraph 的法律解決方案，並確保必要的合規性、可追溯性和治理控制。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 設計特定於法律的 LangGraph 工作流程，確保可審計性和合規性。
• 將法律本體和文檔標準集成到圖狀態和處理中。
• 實施防護措施、人工審批和可追溯的決策路徑。
• 在生產環境中部署、監控和維護 LangGraph 服務，確保可觀測性和成本控制。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 工作流的框架，支持分支、工具使用、內存和可控執行。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級工程師和產品團隊，他們希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環相結合，以構建動態、上下文感知的應用程序，如客戶支持代理、決策樹和信息檢索系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計基於圖的工作流，協調 LLM 代理、工具和內存。
• 實現條件路由、重試和回退，以確保穩健執行。
• 將檢索、API 和結構化輸出集成到代理循環中。
• 評估、監控並強化代理行爲，以確保可靠性和安全性。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行引導實驗和代碼演練。
• 基於場景的設計練習和同行評審。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

LangGraph 是一個基於圖的編排框架，支持條件化、多步驟的 LLM 和工具工作流，非常適合自動化和個性化內容管道。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級營銷人員、內容策略師和自動化開發人員，旨在幫助他們使用 LangGraph 實現動態、分支的電子郵件營銷活動和內容生成管道。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計具有條件邏輯的圖結構內容和電子郵件工作流。
• 集成 LLM、API 和數據源以實現自動化個性化。
• 在多步驟營銷活動中管理狀態、記憶和上下文。
• 評估、監控和優化工作流性能和交付結果。

課程形式

• 互動式講座和小組討論。
• 動手實驗，實現電子郵件工作流和內容管道。
• 基於場景的練習，涵蓋個性化、分段和分支邏輯。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Machine Learning 是人工智能的一個子集，專注於創建從數據中學習並做出預測或決策的系統，而無需顯式編程。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級金融專業人士，旨在幫助他們將機器學習和人工智能技術應用於實際問題，如欺詐檢測、信用評分和風險建模。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解與金融相關的核心機器學習概念。
• 將有監督和無監督學習算法應用於金融數據集。
• 構建和評估信用風險、欺詐檢測和市場分析的預測模型。
• 使用 Python 和 scikit-learn 實現機器學習管道。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測的中級財務專業人士、數據分析師、風險管理人員和AI工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解多模態AI在金融風險管理中的應用。
• 分析結構化和非結構化財務數據以進行欺詐檢測。
• 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
• 利用NLP和計算機視覺進行財務文檔分析。
• 在實際金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。

這個針對中級金融專業人員和希望利用 AI 驅動的提示工程技術來增強財務分析、風險管理和決策的金融科技開發人員的教師主導的現場培訓 (在線或現場) 的目標。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解金融應用中提示工程的基本原理。
• 利用 AI 模型進行金融預測和市場情緒分析。
• 使用 AI 提示自動化財務報告和數據提取。
• 通過優化提示開發基於 AI 的風險評估模型。
• 在金融領域使用 AI 時，確保合規性和倫理考量。