LangGraph trong Y tế: Tổ chức Luồng Công việc trong Môi trường Được Quản lý Khóa Học Đào Tạo

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư nền tảng AI cấp cao, DevOps cho AI và kiến trúc sư ML muốn tối ưu hóa, gỡ lỗi, giám sát và vận hành hệ thống LangGraph sản xuất.

Tại cuối buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Lập kế hoạch và tối ưu hóa các mô hình phức tạp của LangGraph về tốc độ, chi phí và khả năng mở rộng.
• Lập trình độ tin cậy bằng cách sử dụng thử lại, thời gian chờ, idempotency và phục hồi dựa trên điểm kiểm tra.
• Gỡ lỗi và theo dõi việc thực thi đồ thị, xem xét trạng thái và lặp lại hệ thống sản xuất một cách có hệ thống.
• Cấp phép cho các đồ thị bằng nhật ký,指标和跟踪，部署到生产环境，并监控SLA和成本。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实现。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn triển khai các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

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

• Hiểu được vai trò của các đại diện AI trong chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán.
• Phát triển mô hình AI cho phân tích hình ảnh y tế và chẩn đoán dự đoán.
• Tích hợp AI với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và quy trình làm việc lâm sàng.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định về chăm sóc sức khỏe và thực hành AI có đạo đức.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các chuyên gia y tế cấp trung muốn áp dụng giải pháp AI và AR/VR vào đào tạo y khoa, mô phỏng phẫu thuật và phục hồi chức năng.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI trong việc nâng cao trải nghiệm AR/VR trong y tế.
• Sử dụng AR/VR cho mô phỏng phẫu thuật và đào tạo y khoa.
• Áp dụng công cụ AR/VR vào phục hồi chức năng và điều trị bệnh nhân.
• Khám phá các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư trong công cụ y tế được cải tiến bởi AI.

Khóa học trực tuyến do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia y tế có trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI để ứng dụng tiên tiến trong y tế bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các mô hình AI cho y tế sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để xây dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
• Phân tích hình ảnh y tế bằng các kỹ thuật được hỗ trợ bởi AI.
• Thăm dò các vấn đề đạo đức trong các giải pháp y tế dựa trên AI.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các chuyên gia y tế và nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp, mong muốn hiểu rõ và áp dụng công nghệ AI trong môi trường y tế.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Xác định các thách thức y tế quan trọng mà AI có thể giải quyết.
• Phân tích tác động của AI đối với chất lượng chăm sóc bệnh nhân, an toàn và nghiên cứu y khoa.
• Hiểu mối quan hệ giữa AI và mô hình kinh doanh y tế.
• Áp dụng các khái niệm cơ bản của AI vào các tình huống y tế.
• Phát triển mô hình học máy cho việc phân tích dữ liệu y tế.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia y tế và nhà nghiên cứu muốn tận dụng ChatGPT để cải thiện chăm sóc bệnh nhân, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao kết quả chăm sóc sức khỏe.

Cuối khóa học, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của ChatGPT và ứng dụng trong lĩnh vực y tế.
• Tận dụng ChatGPT để tự động hóa quy trình và tương tác y tế.
• Cung cấp thông tin y tế chính xác và hỗ trợ cho bệnh nhân sử dụng ChatGPT.
• Áp dụng ChatGPT trong nghiên cứu và phân tích y tế.

khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia y tế trung cấp, kỹ sư sinh y học và nhà phát triển AI mong muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu vai trò và lợi ích của Edge AI trong y tế.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên thiết bị edge cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI trong y tế.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia y tế, nhà phân tích dữ liệu và nhà hoạch định chính sách từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu và áp dụng AI sinh thành trong bối cảnh y tế.

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

• Giải thích nguyên lý và ứng dụng của AI sinh thành trong lĩnh vực y tế.
• Xác định các cơ hội để sử dụng AI sinh thành nâng cao việc phát hiện thuốc và y học cá nhân hóa.
• Sử dụng kỹ thuật AI sinh thành cho hình ảnh y tế và chẩn đoán.
• Đánh giá các tác động về đạo đức của AI trong môi trường y tế.
• Phát triển chiến lược để tích hợp công nghệ AI vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.

LangGraph là một khung để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa nhân vật dưới dạng các đồ thị có thể kết hợp với trạng thái bền vững và kiểm soát thực thi.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp tài chính dựa trên LangGraph với quản lý, khả năng quan sát và tuân thủ quy định thích hợp.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng làm việc LangGraph đặc biệt cho tài chính phù hợp với các yêu cầu quản lý và kiểm toán.
• Tích hợp các tiêu chuẩn và ontologies dữ liệu tài chính vào trạng thái đồ thị và công cụ.
• Triển khai các điều khiển an toàn, tin cậy và con người trong vòng lặp cho các quá trình quan trọng.
• Triển khai, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống LangGraph cho hiệu suất, chi phí và SLAs.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chỉnh khóa học

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

LangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển cấp độ sơ cấp, kỹ sư prompt và người làm việc với dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình LLM nhiều bước đáng tin cậy bằng LangGraph.

Bằng cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích các khái niệm cơ bản của LangGraph (nút, cạnh, trạng thái) và thời điểm sử dụng chúng.
• Xây dựng chuỗi prompt có nhánh, gọi công cụ và duy trì bộ nhớ.
• Tích hợp truy xuất và API bên ngoài vào quy trình đồ thị.
• Thử nghiệm, gỡ lỗi và đánh giá các ứng dụng LangGraph về độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hỗ trợ.
• Phòng thí nghiệm hướng dẫn và đi qua mã trong môi trường cát.
• Bài tập dựa trên kịch bản về thiết kế, thử nghiệm và đánh giá.

Tùy chỉnh Khóa Học

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

LangGraph là một khung công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng đồ thị có thể ghép nối với trạng thái cố định và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia trung cấp đến nâng cao, những người muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các kiểm soát tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.

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

• Thiết kế các quy trình làm việc LangGraph cụ thể cho pháp lý nhằm bảo đảm khả năng kiểm toán và tuân thủ.
• Tích hợp các bản đồ tri thức pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái đồ thị và quá trình xử lý.
• Triển khai các biện pháp kiểm soát, phê duyệt có sự can thiệp của con người và các đường quyết định có thể theo dõi.
• Triển khai, giám sát và duy trì dịch vụ LangGraph trong môi trường sản xuất với khả năng quan sát và kiểm soát chi phí.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

LangGraph là một khung làm việc để tạo ra các luồng công việc có cấu trúc đồ thị hỗ trợ nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho kỹ sư trung cấp và đội ngũ sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với vòng lặp của LLM agents để xây dựng các ứng dụng động, nhận thức về ngữ cảnh như hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và hệ thống thu thập thông tin.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng công việc dựa trên đồ thị để phối hợp LLM agents, công cụ và bộ nhớ.
• Triển khai định tuyến điều kiện, thử lại và cơ chế dự phòng cho thực thi robust.
• Tích hợp thu thập thông tin, API và đầu ra có cấu trúc vào vòng lặp của agents.
• Đánh giá, theo dõi và củng cố hành vi của agent để đảm bảo độ tin cậy và an toàn.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hướng dẫn.
• Lớp thực hành có hướng dẫn và xem qua mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá đồng nghiệp.

Tùy chỉnh Khóa học

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

LangGraph là một khung công tác dựa trên đồ thị cho phép tạo các quy trình làm việc đa bước và có điều kiện với LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) và các công cụ, lý tưởng để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những người làm marketing, chiến lược gia nội dung, và nhà phát triển tự động hóa ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến dịch email và đường ống nội dung có phân nhánh và động bằng LangGraph.

Cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế nội dung và quy trình làm việc email dựa trên đồ thị với lô-gic điều kiện.
• Tích hợp LLMs, API và nguồn dữ liệu cho tự động hóa cá nhân.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch nhiều bước.
• Đánh giá, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao hàng của quy trình làm việc.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Phòng thí nghiệm thực hành triển khai quy trình làm việc email và đường ống nội dung.
• Bài tập dựa trên kịch bản về cá nhân hóa, phân khúc và lô-gic phân nhánh.

Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu y học và phát triển AI ở cấp độ trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng AI đa phương thức trong chẩn đoán y khoa và ứng dụng chăm sóc sức khỏe.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI đa phương thức trong y tế hiện đại.
• Tích hợp dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc cho chẩn đoán dựa trên AI.
• Áp dụng kỹ thuật AI để phân tích hình ảnh y khoa và hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Phát triển mô hình dự đoán cho việc chẩn đoán bệnh và đề xuất điều trị.
• Triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói để ghi chép y tế và tương tác với bệnh nhân.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI ở mức trung cấp muốn áp dụng kỹ thuật công trình đề xuất (prompt engineering) để cải thiện quy trình làm việc y tế, hiệu quả nghiên cứu và kết quả điều trị bệnh nhân.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ nguyên lý cơ bản của công trình đề xuất trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Sử dụng các gợi ý AI cho việc ghi chép lâm sàng và tương tác với bệnh nhân.
• Khai thác AI để nghiên cứu y tế và đánh giá tài liệu.
• Tăng cường khám phá thuốc và đưa ra quyết định lâm sàng bằng cách sử dụng các gợi ý do AI dẫn dắt.
• Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và đạo đức trong AI chăm sóc sức khỏe.