Formation LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés

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, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de santé pilotées par l'intelligence artificielle.

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

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans la santé et les diagnostics.
• Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
• Intégrer l'IA avec les dossiers de santé électroniques (EHR) et les flux de travail cliniques.
• Assurer la conformité aux réglementations en matière de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux professionnels de santé intermédiaires qui souhaitent appliquer des solutions basées sur l'IA et la réalité augmentée/virtuelle (AR/VR) pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la réadaptation.

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

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences AR/VR en santé.
• Utiliser l'AR/VR pour les simulations chirurgicales et la formation médicale.
• Appliquer les outils d'AR/VR à la réadaptation et au traitement des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité dans les outils médicaux assistés par l'IA.

Ce cours en direct, encadré par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé qui souhaitent exploiter l'IA pour des applications avancées dans le secteur de la santé à l'aide de Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
• Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
• Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de santé et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies d'intelligence artificielle dans les environnements de soins.

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

• Identifier les principaux défis du secteur de la santé auxquels l'IA peut répondre.
• Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, leur sécurité et la recherche médicale.
• Comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
• Appliquer des concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios de soins de santé.
• Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de la santé et aux chercheurs qui souhaitent utiliser ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, optimiser les flux de travail et améliorer les résultats en matière de santé.

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

• Comprendre les fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le domaine de la santé.
• Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et interactions en matière de santé.
• Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients à l'aide de ChatGPT.
• Appliquer ChatGPT à la recherche médicale et à l'analyse.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de santé, analystes de données et décideurs politiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer l'intelligence artificielle générative dans le contexte de la santé.

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

• Expliquer les principes et les applications de l'IA générative dans le domaine de la santé.
• Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA générative pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
• Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
• Évaluer les implications éthiques de l'IA dans les environnements médicaux.
• Développer des stratégies pour intégrer les technologies d'IA dans les systèmes de santé.

LangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.

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

• Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
• Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
• Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
• Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser 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 est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.

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

• Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
• Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
• Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
• Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.

Format de la Formation

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

Options d'adaptation du cours

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

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 les graphes qui permet des workflows conditionnels et multistep pour les LLM et les outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques à ramifications et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des workflows de contenu et d'e-mail structurés en graphes avec une logique conditionnelle.
• Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour la personnalisation automatisée.
• Gérer l'état, la mémoire et le contexte tout au long des campagnes multistep.
• Evaluer, surveiller et optimiser les performances du workflow et les résultats de livraison.

Format du cours

• Cours interactifs et discussions en groupe.
• Laboratoires pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
• Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentation et la logique à ramifications.

Options de Personnalisation du Cours

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

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires et avancés, aux chercheurs médicaux et aux développeurs AI qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.

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

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans les soins de santé modernes.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser des images médicales et des dossiers de santé électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies et les recommandations thérapeutiques.
• Implémenter la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de la santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser les techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer les flux de travail médicaux, l'efficacité de la recherche et les résultats des patients.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des prompts en santé.
• Utiliser des prompts IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
• Mettre à profit l'IA pour la recherche médicale et le résumé de la littérature.
• Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce aux prompts pilotés par IA.
• Assurer la conformité aux normes réglementaires et éthiques en matière d'IA en santé.