Formation Applications de LangGraph dans les Finances

LangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
• Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
• Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
• Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels financiers de niveau intermédiaire, aux analystes de risque et aux ingénieurs AI qui souhaitent développer et déployer des solutions pilotées par l'intelligence artificielle pour l'automatisation financière et la détection de fraudes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'automatisation financière et la détection de fraudes.
• Construire des modèles IA pour détecter les transactions frauduleuses.
• Utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer le risque en temps réel.
• Déployer des systèmes de surveillance financière pilotés par l'IA.

L'IA transforme la manière dont les institutions financières évaluent le crédit, tarifent les risques et optimisent les décisions de prêt.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s’adresse aux professionnels intermédiaires du secteur financier qui souhaitent appliquer l'intelligence artificielle pour améliorer les modèles d'évaluation du crédit, gérer plus efficacement le risque et optimiser les opérations de prêt.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les méthodes clés d'IA utilisées dans l'évaluation du crédit et la prédiction des risques.
• Concevoir et évaluer des modèles d'évaluation du crédit à l'aide d’algorithmes d'apprentissage automatique.
• Interpréter les sorties de modèle pour la conformité réglementaire et la transparence.
• Appliquer des techniques d'IA pour améliorer l'évaluation de la souscription, l’approbation des prêts et la gestion du portefeuille.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreuses exercises et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en faire la demande.

L'IA dans les services financiers est un outil stratégique pour réduire les risques, améliorer l'expérience client et optimiser la performance opérationnelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux dirigeants des services financiers, aux gestionnaires de fintech et aux officiers de conformité ayant une exposition limitée à l'intelligence artificielle et souhaitant comprendre comment mettre en œuvre de manière responsable et efficace les solutions d'IA dans leurs institutions.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre la valeur stratégique de l'IA dans les services financiers.
• Identifier et atténuer les risques éthiques liés aux modèles d'IA.
• Naviguer dans le paysage réglementaire de l'IA en finance.
• Concevoir des cadres de gouvernance et de mise en œuvre responsables de l'IA.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Analyse d'études de cas et exercices de groupe.
• Application des cadres éthiques à des scénarios financiers réalistes.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

L'intelligence artificielle est un ensemble puissant de techniques utilisées pour développer des systèmes de trading intelligents capables d'analyser les données de marché, faire des prédictions et exécuter des stratégies de manière autonome.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des finances de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques d'IA dans le trading et la gestion d'actifs, en se concentrant sur la génération de signaux, l'optimisation de portefeuilles et les stratégies algorithmiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans les marchés financiers modernes.
• Utiliser Python pour construire et backtester des stratégies de trading algorithmique.
• Appliquer des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé aux données financières.
• Optimiser les portefeuilles en utilisant des techniques basées sur l'IA.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours en présentiel ou en ligne, dirigé par un formateur, est destiné aux professionnels de la finance souhaitant utiliser ChatGPT pour rationaliser leurs flux de travail et améliorer leurs capacités d'analyse et de reporting de données.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de ChatGPT et son fonctionnement.
• Utiliser ChatGPT pour automatiser des tâches financières comme l'entrée de données et la génération de rapports.
• Analyser les données financières avec ChatGPT pour tirer des insights et prendre des décisions éclairées.
• Développer des modèles personnalisés ChatGPT pour des cas d'utilisation financiers spécifiques.

La classe Generative AI regroupe des techniques d'intelligence artificielle utilisées pour générer de nouveaux contenus ou prédictions à partir de données existantes, incluant les Large Language Models (LLMs) et les Réseaux Adversariaux Génératifs (GAN).

Cette formation en direct menée par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels financiers débutants et intermédiaires qui souhaitent appliquer l'intelligence artificielle générative à la prévision, à la détection d'anomalies et à la conformité dans les services financiers.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des modèles d'IA générative.
• Appliquer LLM et GAN à des cas d'utilisation tels que la détection de fraudes et la génération de données synthétiques.
• Concevoir des prompts efficaces pour la prévision financière et le soutien à la comptabilité.
• Évaluer les considérations éthiques et réglementaires dans l'application de l'IA générative.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

LangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM structurées en graphes qui prennent en charge le planification, le branchement, l'utilisation des outils, la mémoire et l'exécution contrôlée.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux développeurs débutants, aux ingénieurs de prompts et aux praticiens des données qui souhaitent concevoir et construire des workflows LLM multi-étapes fiables à l'aide de LangGraph.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
• Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
• Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
• Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.

Format du cours

• Cours interactif et discussion guidée.
• Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
• Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
• Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph est un cadre permettant de construire des applications LLM (Large Language Models) étatiques et multi-acteurs sous forme de graphes composites avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et opérer des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles nécessaires de conformité, de traçabilité et de gouvernance.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique qui préservent l'auditabilité et la conformité.
• Intégrer les ontologies juridiques et les normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement.
• Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines dans la boucle, et des chemins de décision traçables.
• Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec une observabilité et des contrôles de coûts.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
• Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
• Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
• Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.

Format du cours

• Cours interactif et discussion facilitée.
• Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
• Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

LangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multietapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux marketeurs intermédiaires, aux stratèges de contenu et aux développeurs d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail de contenu et d'e-mail basés sur des graphes avec une logique conditionnelle.
• Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
• Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multietapes.
• Évaluer, surveiller et optimiser les performances et les résultats de livraison des flux de travail.

Format du Cours

• Conférences interactives et discussions de groupe.
• Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des flux de travail d'e-mail et des pipelines de contenu.
• Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique conditionnelle.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Machine Learning est un sous-domaine de l'Intelligence Artificielle visant à créer des systèmes capables d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels financiers intermédiaires souhaitant appliquer les techniques d'apprentissage automatique et d'IA à des problèmes réels tels que la détection de fraudes, le scoring de crédit et la modélisation des risques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique pertinents pour la finance.
• Appliquer des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé sur des jeux de données financiers.
• Construire et évaluer des modèles prédictifs pour le risque de crédit, la détection de fraudes et l'analyse du marché.
• Utiliser Python et scikit-learn pour mettre en œuvre des pipelines d'apprentissage automatique.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours en direct, animé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels financiers intermédiaires, analystes de données, gestionnaires de risques et ingénieurs AI qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection de fraudes.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans le gestion des risques financiers.
• Analyser les données financières structurées et non structurées pour la détection de fraudes.
• Mettre en œuvre des modèles AI pour identifier les anomalies et activités suspectes.
• Utiliser le NLP (traitement du langage naturel) et la vision par ordinateur pour l'analyse de documents financiers.
• Déployer des modèles de détection de fraudes basés sur AI dans les systèmes financiers réels.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux professionnels financiers et développeurs de fintech de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser des techniques d'ingénierie de prompts alimentées par l'IA pour améliorer l'analyse financière, la gestion des risques et la prise de décision.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie de prompts dans les applications financières.
• Exploiter des modèles d'IA pour la prévision financière et l'analyse de la sentiment du marché.
• Automatiser la création de rapports financiers et l'extraction de données à l'aide de prompts d'IA.
• Développer des modèles d'évaluation des risques alimentés par l'IA grâce à des prompts optimisés.
• Assurer le respect des règles de conformité et des considérations éthiques lors de l'utilisation de l'IA en finance.