LangGraph-Anwendungen in der Finanzwelt Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Angebot (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Risikoanalytiker und AI-Ingenieure, die Lösungen für die Finanzautomatisierung und das Fälschungsaufspürsystem mit KI entwickeln und einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI in der Finanzautomatisierung und dem Fälschungsaufspürsystem zu verstehen.
• KI-Modelle zum Erkennen von betrügerischen Transaktionen aufzubauen.
• Maschinelles Lernen zur Echtzeit-Risikoanalyse zu nutzen.
• AI-gestützte Finanzüberwachungssysteme einzusetzen.

AI transformiert die Weise, wie Finanzinstitutionen Kreditwürdigkeit bewerten, Risiken einpreisen und Kreditausschübe optimieren.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, die künstliche Intelligenz nutzen möchten, um Kreditscoring-Modelle zu verbessern, das Risikomanagement effektiver zu gestalten und die Kreditvergabe zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Schlüsselmethoden von AI im Kontext des Kreditscoring und Risikoverdichtung zu verstehen.
• Kreditwürdigkeitsmodelle mithilfe maschinelles Lernens aufzubauen und zu bewerten.
• Modelleingaben für die regulatorische Einhaltung und Transparenz zu interpretieren.
• AI-Techniken anzuwenden, um die Kreditprüfung, die Darlehensgenehmigung und das Portfolio-Management zu verbessern.

Format des Trainings

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Hand-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Trainings

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um das zu vereinbaren.

KI in Finanzdienstleistungen ist ein strategisches Werkzeug zur Reduzierung von Risiken, Verbesserung der Kundenerfahrung und Erhöhung der operativen Effizienz.

Diese instructor-led Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzdienstleistungsexekutive, Fintech-Managere und Compliance-Offiziere mit begrenztem Vorkenntnis im Bereich KI, die verstehen möchten, wie man KI-Lösungen verantwortungsvoll und effektiv in ihren Institutionen implementieren kann.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Den strategischen Mehrwert von KI in Finanzdienstleistungen verstehen.
• Ethische Risiken, die mit KI-Modellen verbunden sind, identifizieren und minimieren.
• Die rechtliche Rahmenbedingung für KI im Finanzsektor durchlaufen.
• Verantwortungsvolle Governance- und Implementierungsrahmworks für KI entwickeln.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Analyse von Fallstudien und Gruppenübungen.
• Anwendung ethischer Rahmenwerke auf realistische finanzielle Szenarien.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

• Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

Künstliche Intelligenz ist eine leistungsstarke Technik zum Entwickeln intelligenter Handelsysteme, die Marktdaten analysieren, Vorhersagen treffen und Strategien autonom umsetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, die AI-Techniken in Handels- und Vermögensverwaltung einsetzen möchten. Das Training konzentriert sich auf Signalgenerierung, Portfoliooptimierung und algorithmische Strategien.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer folgendes können:

• Die Rolle der KI in modernen Finanzmärkten verstehen.
• Python zur Erstellung und Rücktests algorithmischer Handelsstrategien verwenden.
• Supervised und unsupervised Learning-Modelle auf finanzielle Daten anwenden.
• Portfolios mit KI-gestützten Techniken optimieren.

Format des Trainings

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Echter Lab-Umgebung für praktische Implementierung.

Anpassungsoptionen des Trainings

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzexperten, die ChatGPT einsetzen möchten, um ihre Arbeitsabläufe zu vereinfachen und ihre Datenanalyse- und Berichtsfähigkeiten zu verbessern.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von ChatGPT und seine Funktionsweise verstehen.
• ChatGPT einsetzen, um finanzielle Aufgaben wie Dateneingabe und Berichterstellung zu automatisieren.
• Finanzdaten mit ChatGPT analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Spezifische finanzielle Anwendungsfälle für benutzerdefinierte ChatGPT-Modelle entwickeln.

Generative AI ist eine Klasse von künstlicher Intelligenz-Techniken, die verwendet wird, um aus vorhandenen Daten neue Inhalte oder Vorhersagen zu generieren, einschließlich Large Language Models (LLMs) und Generative Adversarial Networks (GANs).

Dieses lehrerbegleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufe-Finanzzwischen, die generative KI für Prognosen, Anomalieerkennung und Konformität in Finanzdienstleistungen einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte hinter generativen AI-Modellen zu verstehen.
• LLMs und GANs für Anwendungsfälle wie Betrugserkennung und die Generierung synthetischer Daten anzuwenden.
• Effektive Anwendungen für Finanzprognosen und Berichterstattung zu gestalten.
• Die ethischen und regulatorischen Überlegungen in generativen AI-Anwendungen zu bewerten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praxishandhabung in einer live-lab Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Bei Interesse an einem angepassten Training für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte um zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierte LLM-Anwendungen, die Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler, Prompt-Ingenieure und Datenpraktiker, die Reliable, mehrstufige LLM-Arbeitsabläufe mit LangGraph entwerfen und erstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und wann sie eingesetzt werden sollten.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die verzweigen, Tools aufrufen und den Speicher beibehalten.
• Abfragefunktionen und externe APIs in graphbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin testen, debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Diskussion.
• Führung durch Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zum Entwurf, Testen und Evaluieren.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

LangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.

Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
• Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.

Mögliche Kursanpassungen

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

< p >LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistenter Zustandsverwaltung und präziser Kontrolle über die Ausführung.< /p > < p >Dieses unterrichtete Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis erfahrene Fachkräfte, die gern LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachverfolgungs- und Governancekontrollen entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.< /p > < p >Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:< /p> < ul > < li >Rechtsspezifische LangGraph-Abläufe zu gestalten, die Überprüfbarkeit und Compliance gewährleisten.< /li > < li >rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphzustand und -verarbeitung zu integrieren.< /li > < li >Schienen, human-in-the-loop-Bestätigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege umzusetzen.< /li > < li >LangGraph-Dienste in der Produktion unter Nutzung von Beobachtbarkeit und Kostengrenzwerten bereitzustellen, zu überwachen und zu pflegen.< /li >< /ul> < p >< strong >Kursformat< /strong>< /p> < ul > < li >Interaktive Vorlesung und Diskussion.< /li > < li >Viele Übungen und Praxis.< /li > < li >Hand-on-Implementation in einer Live-Lab-Umgebung.< /li >< /ul> < p >< strong >Optionen zur Anpassung des Kurses< /strong>< /p> < ul > < li >Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin auszumachen.< /li >< /ul> < br />

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphstrukturierter LLM-Arbeitsabläufe, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure und Produktteams, die LangGraphs graphlogische Strukturen mit LLM-Agentenschleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextabhängige Anwendungen wie Kundensupportagenten, Entscheidungsbäume und Informationsabrufsysteme zu erstellen.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphbasierte Arbeitsabläufe zu entwerfen, die LLM-Agenten, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Bedingte Routenführung, Wiederholungen und Fallbacks umzusetzen, um eine robuste Ausführung sicherzustellen.
• Abrufe, APIs und strukturierte Ausgaben in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten zu bewerten, zu überwachen und zu verhärten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Geführte Laborübungen und Code-Throughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Designübungen und Peer Reviews.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns um die Vorhaben abzustimmen.

LangGraph ist ein grafenbasierter Orchestrierungsrahmen, der bedingte, mehrstufige LLM- und Werkzeuggeschäftsprozesse ermöglicht, ideal für die Automatisierung und Personalisierung von Inhaltspipelines.

Dieses durch Lehrkräfte geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Marketer, Inhalt-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Inhaltsgenerierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grafstrukturierte Inhalts- und E-Mail-Geschäftsprozesse mit bedingter Logik zu gestalten.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Leistung und Lieferergebnisse von Geschäftsprozessen zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Gruppenbesprechungen.
• Händische Labore zur Implementierung von E-Mail-Geschäftsprozessen und Inhaltspipelines.
• Szenarienbasierte Übungen zur Personalisierung, Segmentierung und verzweigten Logik.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu klären.

Machine Learning ist eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz, die sich darauf konzentriert, Systeme zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können ohne explizit programmiert zu werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzexperten, die KI- und maschinelles Lernen in realen Anwendungen wie Betrugserkennung, Kreditbewertung und Risikomodellierung einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die zentralen Konzepte des maschinellen Lernens im Finanzbereich zu verstehen.
• Supervised und unsupervised Lernalgorithmen auf finanzbezogene Datensätze anzuwenden.
• Vorhersagemodelle für Kreditrisiko, Betrugserkennung und Marktanalyse zu erstellen und zu evaluieren.
• Python und scikit-learn zur Implementierung von maschinelle Lernalgorithmenpipelines zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Schulung an diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zum Termin vereinbaren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, Datenanalysten, Risikomanager und AI-Ingenieure, die Multimodal-AI für das Risiko Management und die Erkennung von Betrug nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Anwenden von Multimodal AI im Finanzrisikomanagement zu verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte finanzielle Daten für Betrugserkennung zu analysieren.
• AI-Modelle zur Identifizierung von Anomalien und verdächtigen Aktivitäten einzusetzen.
• NLP und Computer Vision zur Analyse finanzieller Dokumente auszunutzen.
• AI-gesteuerte Betrugserkennungsmodelle in realen Finanzsystemen zu deployen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzfachleute und Fintech-Entwickler, die AI-gestützte Prompting-Techniken nutzen möchten, um die finanzielle Analyse, Risikomanagement und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen des Prompting in finanztechnischen Anwendungen zu verstehen.
• AI-Modelle für finanzielle Prognosen und Marktentstellungsanalyse nutzen.
• Finanzberichte und Datenextraktion mit AI-Prompts automatisieren.
• AI-gestützte Risikobewertungsmodelle durch optimierte Prompts entwickeln.
• Compliance und ethische Aspekte bei der Nutzung von KI in der Finanzbranche gewährleisten.