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.

L'IA agente est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et prennent des actions utilisant des outils pour accomplir des objectifs dans le cadre de contraintes définies.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux équipes de soins de santé et de données intermédiaires qui souhaitent concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agente pour des cas d'utilisation cliniques et opérationnels.

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

• Expliquer les concepts et contraintes de l'IA agente dans le contexte des soins de santé.
• Concevoir des flux de travail d'agents sécurisés avec planification, mémoire et utilisation d'outils.
• Construire des agents augmentés par la récupération sur des documents cliniques et des bases de connaissances.
• Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents avec des barrières de protection et des contrôles d'intervention humaine.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion animée.
• Laboratoires guidés et démonstrations de code dans un environnement de bac à sable.
• Exercices basés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.

Options de personnalisation du cours

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

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.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des solutions d'IA et d'AR/VR pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la rééducation.

À la fin de cette formation, 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 des outils AR/VR dans la rééducation et la thérapie des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité liées aux outils médicaux alimentés par l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé souhaitant utiliser l'IA pour des applications avancées dans le domaine de la santé avec Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
• Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive dans les données de santé.
• Analyser des images médicales avec des techniques d'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 présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur, en Canada, est destinée aux professionnels de santé et chercheurs qui souhaitent tirer parti de ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, rationaliser les flux de travail et optimiser les résultats de santé.

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

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

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé, ingénieurs biomédicaux et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de santé innovantes.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans la santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications de santé.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les appareils portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

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

• Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
• Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
• Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
• Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.

L'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et des recommandations basées sur des prompts et des données.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser l'IA générative et le prompt engineering pour améliorer l'efficacité, la précision et la communication dans les contextes médicaux.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA générative et du prompt engineering.
• Appliquer des outils d'IA pour optimiser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
• Assurer une utilisation éthique, sûre et conforme de l'IA dans le domaine de la santé.
• Optimiser des prompts pour obtenir des résultats cohérents et précis.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques et études de cas.
• Expérimentation pratique avec des outils d'IA.

Options de personnalisation du cours

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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

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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

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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

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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

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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

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