LangGraph在金融领域的应用 培训

LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者 LLM 应用的框架，它支持将应用构建为具有持久状态和执行控制的可组合图。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向高级 AI 平台工程师、AI DevOps 和 ML 架构师，旨在帮助他们优化、调试、监控和操作生产级 LangGraph 系统。

通过本培训，参与者将能够：

• 设计和优化复杂的 LangGraph 拓扑结构，以提高速度、降低成本并增强可扩展性。
• 通过重试、超时、幂等性和基于检查点的恢复机制来构建可靠性。
• 调试和追踪图执行过程，检查状态，并系统地复现生产问题。
• 为图添加日志、指标和追踪，部署到生产环境，并监控 SLA 和成本。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级金融专业人士、风险分析师和AI工程师，旨在帮助他们开发和部署AI驱动的解决方案，用于金融自动化和欺诈检测。

培训结束后，学员将能够：

• 了解AI在金融自动化和欺诈检测中的作用。
• 构建用于检测欺诈交易的AI模型。
• 利用机器学习进行实时风险评估。
• 部署AI驱动的金融监控系统。

AI正在改变金融机构评估信用、定价风险和优化贷款决策的方式。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向中级金融专业人士，旨在帮助他们应用人工智能增强信用评分模型，更有效地管理风险，并改善贷款业务。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解信用评分和风险预测中使用的关键AI方法。
• 使用机器学习算法构建和评估信用评分模型。
• 解释模型输出，确保合规性和透明度。
• 应用AI技术改进承销、贷款审批和投资组合管理。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI在金融服务中是一个战略推动者，有助于降低风险、提升客户体验和运营效率。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向金融服务高管、金融科技经理和合规官员，这些参与者此前对人工智能接触有限，但希望了解如何在其机构中负责任且有效地实施AI解决方案。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解AI在金融服务中的战略价值。
• 识别并减轻与AI模型相关的伦理风险。
• 驾驭金融领域中AI的监管环境。
• 设计负责任的AI治理和实施框架。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 案例分析与小组练习。
• 将伦理框架应用于实际的金融场景。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

人工智能是一套强大的技术，用于开发智能交易系统，这些系统可以分析市场数据、进行预测并自主执行策略。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向中级金融专业人士，旨在帮助他们将人工智能技术应用于交易和资产管理，重点包括信号生成、投资组合优化和算法策略。

通过本培训，学员将能够：

• 理解人工智能在现代金融市场中的作用。
• 使用Python构建和回测算法交易策略。
• 将监督学习和无监督学习模型应用于金融数据。
• 使用人工智能驱动技术优化投资组合。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

本课程为讲师主导的中国（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 是一类用于从现有数据生成新内容或预测的人工智能技术，包括 Large Language Models (LLMs) 和生成对抗网络（GANs）。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向初级到中级金融专业人士，旨在帮助他们应用生成式人工智能进行预测、异常检测和金融服务中的合规性分析。

培训结束后，学员将能够：

• 理解生成式人工智能模型的基础概念。
• 将 LLMs 和 GANs 应用于欺诈检测和合成数据生成等用例。
• 设计有效的提示，以支持金融预测和报告。
• 评估生成式人工智能应用中的伦理和监管问题。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们进行安排。

LangGraph 是一个用于构建图结构 LLM 应用的框架，支持规划、分支、工具使用、内存和可控执行。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初级开发者、提示工程师和数据从业者，旨在帮助他们使用 LangGraph 设计和构建可靠的多步骤 LLM 工作流。

培训结束后，参与者将能够：

• 解释 LangGraph 的核心概念（节点、边、状态）及其使用场景。
• 构建支持分支、调用工具和保持内存的提示链。
• 将检索和外部 API 集成到图工作流中。
• 测试、调试和评估 LangGraph 应用的可靠性和安全性。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行指导实验和代码演练。
• 基于场景的设计、测试和评估练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

LangGraph 支持由 LLM 驱动的有状态、多参与者工作流，并能精确控制执行路径和状态持久化。在医疗领域，这些功能对于合规性、互操作性以及构建符合医疗工作流的决策支持系统至关重要。

本次讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级专业人员，旨在帮助他们设计、实施和管理基于 LangGraph 的医疗解决方案，同时应对监管、道德和操作挑战。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
• 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
• 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 基于真实案例的实践练习。
• 在实时实验环境中进行实施实践。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

LangGraph 是一个框架，用于构建具有持久状态和执行精确控制的多参与者 LLM 应用程序，作为可组合的图。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中高级专业人士，旨在帮助他们设计、实施和操作基于 LangGraph 的法律解决方案，并确保必要的合规性、可追溯性和治理控制。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计特定于法律的 LangGraph 工作流程，确保可审计性和合规性。
• 将法律本体和文档标准集成到图状态和处理中。
• 实施防护措施、人工审批和可追溯的决策路径。
• 在生产环境中部署、监控和维护 LangGraph 服务，确保可观测性和成本控制。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

LangGraph 是一个用于构建图结构 LLM 工作流的框架，支持分支、工具使用、内存和可控执行。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级工程师和产品团队，他们希望将 LangGraph 的图逻辑与 LLM 代理循环相结合，以构建动态、上下文感知的应用程序，如客户支持代理、决策树和信息检索系统。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设计基于图的工作流，协调 LLM 代理、工具和内存。
• 实现条件路由、重试和回退，以确保稳健执行。
• 将检索、API 和结构化输出集成到代理循环中。
• 评估、监控并强化代理行为，以确保可靠性和安全性。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行引导实验和代码演练。
• 基于场景的设计练习和同行评审。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

LangGraph 是一个基于图的编排框架，支持条件化、多步骤的 LLM 和工具工作流，非常适合自动化和个性化内容管道。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向中级营销人员、内容策略师和自动化开发人员，旨在帮助他们使用 LangGraph 实现动态、分支的电子邮件营销活动和内容生成管道。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
• 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
• 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
• 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。

课程形式

• 互动式讲座和小组讨论。
• 动手实验，实现电子邮件工作流和内容管道。
• 基于场景的练习，涵盖个性化、分段和分支逻辑。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

Machine Learning 是人工智能的一个子集，专注于创建从数据中学习并做出预测或决策的系统，而无需显式编程。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级金融专业人士，旨在帮助他们将机器学习和人工智能技术应用于实际问题，如欺诈检测、信用评分和风险建模。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解与金融相关的核心机器学习概念。
• 将有监督和无监督学习算法应用于金融数据集。
• 构建和评估信用风险、欺诈检测和市场分析的预测模型。
• 使用 Python 和 scikit-learn 实现机器学习管道。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望利用多模态AI进行风险分析和欺诈检测的中级财务专业人士、数据分析师、风险管理人员和AI工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解多模态AI在金融风险管理中的应用。
• 分析结构化和非结构化财务数据以进行欺诈检测。
• 实施AI模型以识别异常和可疑活动。
• 利用NLP和计算机视觉进行财务文档分析。
• 在实际金融系统中部署AI驱动的欺诈检测模型。

这个针对中级金融专业人员和希望利用 AI 驱动的提示工程技术来增强财务分析、风险管理和决策的金融科技开发人员的教师主导的现场培训 (在线或现场) 的目标。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解金融应用中提示工程的基本原理。
• 利用 AI 模型进行金融预测和市场情绪分析。
• 使用 AI 提示自动化财务报告和数据提取。
• 通过优化提示开发基于 AI 的风险评估模型。
• 在金融领域使用 AI 时，确保合规性和伦理考量。