LangGraph在医疗保健中的应用：受监管环境中的工作流编排 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。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗专业人员和AI开发者，旨在帮助他们实施AI驱动的医疗解决方案。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI代理在医疗和诊断中的作用。
• 开发用于医学图像分析和预测诊断的AI模型。
• 将AI与电子健康记录（EHR）和临床工作流程集成。
• 确保遵守医疗法规和AI伦理实践。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训面向中级医疗保健专业人员，旨在帮助他们应用AI和AR/VR技术于医疗培训、手术模拟和康复领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI在增强医疗AR/VR体验中的作用。
• 使用AR/VR进行手术模拟和医疗培训。
• 在患者康复和治疗中应用AR/VR工具。
• 探讨AI增强医疗工具中的伦理和隐私问题。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab在高级医疗应用中应用人工智能。

通过本培训，学员将能够：

• 使用Google Colab实现医疗人工智能模型。
• 利用人工智能进行医疗数据的预测建模。
• 使用人工智能技术分析医学影像。
• 探讨基于人工智能的医疗解决方案中的伦理问题。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级医疗专业人员和数据科学家，旨在帮助他们理解并应用AI技术在医疗环境中。

培训结束后，参与者将能够：

• 识别AI可以解决的关键医疗挑战。
• 分析AI对患者护理、安全和医学研究的影响。
• 理解AI与医疗商业模式之间的关系。
• 将基本AI概念应用于医疗场景。
• 开发用于医疗数据分析的机器学习模型。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助医疗保健专业人士和研究人员利用ChatGPT来提升患者护理、优化工作流程，并改善医疗保健成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基本原理及其在医疗保健中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗保健流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医疗信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向希望利用Edge AI开发创新医疗解决方案的中级医疗专业人员、生物医学工程师和AI开发者。

通过本培训，学员将能够：

• 了解Edge AI在医疗领域的作用和优势。
• 在边缘设备上开发和部署用于医疗应用的AI模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施Edge AI解决方案。
• 设计和部署基于Edge AI的患者监护系统。
• 解决医疗AI应用中的伦理和监管问题。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向初级至中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者，旨在帮助他们理解并应用生成式AI于医疗保健领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 解释生成式AI在医疗保健中的原理和应用。
• 识别生成式AI在药物发现和个性化医疗中的机会。
• 利用生成式AI技术进行医学影像和诊断。
• 评估AI在医疗环境中的伦理影响。
• 制定将AI技术整合到医疗保健系统中的策略。

LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者 LLM 应用的框架，通过可组合的图结构实现持久状态和执行控制。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级专业人士，旨在帮助他们设计、实施和运营基于 LangGraph 的金融解决方案，确保其具备适当的治理、可观测性和合规性。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计与监管和审计要求一致的金融专用 LangGraph 工作流。
• 将金融数据标准和本体集成到图状态和工具中。
• 为关键流程实施可靠性、安全性和人工介入控制。
• 部署、监控和优化 LangGraph 系统，以满足性能、成本和 SLA 要求。

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际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

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 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。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗专业人士、医学研究人员和AI开发者，旨在帮助他们将多模态AI应用于医学诊断和医疗应用。

培训结束后，学员将能够：

• 理解多模态AI在现代医疗中的作用。
• 整合结构化和非结构化医疗数据，用于AI驱动的诊断。
• 应用AI技术分析医学影像和电子健康记录。
• 开发用于疾病诊断和治疗建议的预测模型。
• 实施语音和自然语言处理（NLP）技术，用于医学转录和患者互动。

本次由讲师主导的培训，可在中国（线上或线下）进行，面向中级医疗专业人员和AI开发者，旨在利用提示工程技术提升医疗工作流程、研究效率和患者结果。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解医疗领域中提示工程的基础知识。
• 使用AI提示进行临床文档记录和患者互动。
• 利用AI进行医学研究和文献综述。
• 通过AI驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗AI符合法规和伦理标准。