LangGraph Applications in Finance Training Course

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính đánh giá khả năng tín dụng, định giá rủi ro và tối ưu hóa quyết định cho vay.

Khóa đào tạo này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho chuyên gia tài chính cấp trung muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện mô hình đánh giá khả năng tín dụng, quản lý rủi ro hiệu quả hơn và nâng cao hoạt động cho vay.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các phương pháp AI chính được sử dụng trong đánh giá khả năng tín dụng và dự đoán rủi ro.
• Xây dựng và đánh giá mô hình đánh giá khả năng tín dụng bằng thuật toán học máy.
• Giải thích kết quả mô hình cho tuân thủ quy định và minh bạch.
• Áp dụng kỹ thuật AI để cải thiện việc đánh giá rủi ro, phê duyệt khoản vay và quản lý danh mục đầu tư.

Định dạng khóa học

• Lớp học tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Dịch vụ Tài chính là một yếu tố chiến lược để giảm rủi ro, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng hiệu quả hoạt động.

Khóa học này được giảng dạy trực tuyến hoặc tại chỗ, hướng đến các nhà lãnh đạo cấp cao trong dịch vụ tài chính, quản lý fintech và quan chức tuân thủ có ít kinh nghiệm về trí tuệ nhân tạo muốn hiểu cách triển khai hiệu quả và trách nhiệm các giải pháp AI trong tổ chức của mình.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ:

• Hiểu giá trị chiến lược của AI trong dịch vụ tài chính.
• Xác định và giảm thiểu rủi ro đạo đức liên quan đến các mô hình AI.
• Điều hướng môi trường pháp lý về AI trong ngành tài chính.
• Thiết kế khung quản trị và triển khai AI một cách trách nhiệm.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Phân tích nghiên cứu trường hợp và bài tập nhóm.
• Áp dụng khung đạo đức vào các tình huống tài chính thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trí tuệ nhân tạo là một tập hợp các kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng để phát triển hệ thống giao dịch thông minh phân tích dữ liệu thị trường, đưa ra dự đoán và thực thi chiến lược tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho chuyên gia tài chính cấp trung muốn áp dụng các kỹ thuật AI trong giao dịch và quản lý tài sản, tập trung vào việc sinh tín hiệu, tối ưu hóa danh mục đầu tư và chiến lược thuật toán.

Bằng cách kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI trong thị trường tài chính hiện đại.
• Sử dụng Python để xây dựng và kiểm thử chiến lược giao dịch thuật toán.
• Áp dụng các mô hình học có giám sát và không giám sát vào dữ liệu tài chính.
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng kỹ thuật được dẫn dắt bởi AI.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tuyến.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa lĩnh vực WealthTech bằng việc cung cấp các dịch vụ tài chính cá nhân hóa cao, nền tảng tư vấn thông minh và trải nghiệm người dùng được cải thiện.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho chuyên gia kỹ thuật và tài chính ở mức độ trung cấp muốn thiết kế, đánh giá hoặc triển khai các giải pháp dựa trên AI cho quản lý tài sản cá nhân hóa và dịch vụ tư vấn robo.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách AI được áp dụng trong quản lý tài sản và nền tảng tư vấn số hóa.
• Thiết kế các hệ thống thông minh cho gợi ý danh mục đầu tư cá nhân hóa.
• Tích hợp dữ liệu và sở thích về tài chính hành vi vào thuật toán tư vấn.
• Đánh giá các mối quan tâm về đạo đức và quy định trong lời khuyên đầu tư tự động hóa.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia tài chính muốn sử dụng ChatGPT để đơn giản hóa quy trình làm việc và cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và báo cáo của họ.

Kết thúc khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của ChatGPT và cách nó hoạt động.
• Sử dụng ChatGPT để tự động hóa các tác vụ tài chính như nhập dữ liệu và tạo báo cáo.
• Phân tích dữ liệu tài chính với ChatGPT để thu được thông tin và đưa ra quyết định sáng suốt.
• Phát triển mô hình tùy chỉnh ChatGPT cho các trường hợp sử dụng cụ thể trong lĩnh vực tài chính.

Generative AI là một lớp kỹ thuật trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tạo ra nội dung mới hoặc dự đoán từ dữ liệu hiện có, bao gồm Large Language Models (LLMs) và Generative Adversarial Networks (GANs).

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia tài chính cấp độ đầu vào trung cấp muốn áp dụng AI sinh thái cho dự báo, phát hiện bất thường và tuân thủ trong dịch vụ tài chính.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các khái niệm cơ bản đằng sau mô hình AI sinh thái.
• Áp dụng LLMs và GANs vào trường hợp sử dụng như phát hiện gian lận và tạo dữ liệu tổng hợp.
• Thiết kế lời nhắc hiệu quả cho dự báo tài chính và hỗ trợ báo cáo.
• Đánh giá các xem xét về đạo đức và quy định trong ứng dụng AI sinh thái.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Machine Learning là một phần của Trí tuệ Nhân tạo tập trung vào việc tạo ra hệ thống học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn nhằm vào các chuyên gia tài chính cấp trung muốn áp dụng kỹ thuật học máy và AI vào các vấn đề thực tế như phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng và mô hình hóa rủi ro.

Tới cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ các khái niệm học máy liên quan đến tài chính.
• Áp dụng thuật toán học giám sát và không giám sát lên tập dữ liệu tài chính.
• Xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán cho rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và phân tích thị trường.
• Sử dụng Python và scikit-learn để triển khai quy trình học máy.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này nhằm vào các chuyên gia tài chính cấp trung, nhà phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro và kỹ sư AI muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo đa chế độ để phân tích rủi ro và phát hiện gian lận.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách áp dụng AI đa chế độ trong quản lý rủi ro tài chính.
• Phân tích dữ liệu tài chính có cấu trúc và không có cấu trúc để phát hiện gian lận.
• Triển khai các mô hình AI để nhận diện bất thường và hoạt động đáng ngờ.
• Tận dụng NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và thị giác máy tính để phân tích tài liệu tài chính.
• Triển khai các mô hình phát hiện gian lận dựa trên AI trong hệ thống tài chính thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia tài chính và nhà phát triển fintech ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng các kỹ thuật thiết kế prompt bằng AI để nâng cao khả năng phân tích tài chính, quản lý rủi ro và đưa ra quyết định.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của thiết kế prompt trong các ứng dụng tài chính.
• Tận dụng các mô hình AI để dự báo tài chính và phân tích tâm lý thị trường.
• Tự động hóa báo cáo tài chính và trích xuất dữ liệu bằng các prompt AI.
• Phát triển các mô hình đánh giá rủi ro dựa trên AI thông qua các prompt được tối ưu hóa.
• Đảm bảo tuân thủ và các cân nhắc về đạo đức khi sử dụng AI trong tài chính.