Kursus Pelatihan LangGraph di Kesehatan: Pengorbitasi Alur Kerja untuk Lingkungan yang Terregulasi

LangGraph adalah sebuah framework untuk membangun aplikasi LLM yang memiliki keadaan (stateful) dan beraktor banyak (multi-actor) sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan keadaan yang permanen dan kendali atas eksekusi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dapat dilakukan dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur platform AI tingkat lanjut, DevOps untuk AI, dan arsitek ML yang ingin mengoptimalkan, mendebug, memantau, dan mengoperasikan sistem LangGraph tingkat produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain dan mengoptimalkan topologi LangGraph yang kompleks untuk kecepatan, biaya, dan skalabilitas.
• Menyusun ketahanan dengan retries, timeouts, idempotensi, dan pemulihan berdasarkan checkpoint.
• Mendebug dan menelusuri eksekusi grafik, memeriksa keadaan, dan secara sistematis mereproduksi masalah produksi.
• Menginstrumentasikan grafik dengan log, metrik, dan trace, mendistribusikan ke produksi, dan memantau SLA dan biaya.

Format Kursus

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mengimplementasikan solusi kesehatan yang didukung oleh AI.

Dengan akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami peran agen AI dalam kesehatan dan diagnostik.
• Mengembangkan model AI untuk analisis gambar medis dan diagnostik prediktif.
• Mengintegrasikan AI dengan rekam medis elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
• Memastikan kompatibilitas dengan peraturan kesehatan dan praktik etika AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR untuk pelatihan medis, simulasi operasi, dan rehabilitasi.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI dalam meningkatkan pengalaman AR/VR di bidang kesehatan.
• Menggunakan AR/VR untuk simulasi operasi dan pelatihan medis.
• Menerapkan alat-alat AR/VR dalam rehabilitasi pasien dan terapi.
• Menjelajahi masalah etika dan privasi di alat kesehatan yang ditingkatkan dengan AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan canggih menggunakan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
• Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
• Menganalisis citra medis dengan teknik yang didorong oleh AI.
• Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknologi AI dalam lingkungan kesehatan.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengenali tantangan kesehatan utama yang dapat ditangani oleh AI.
• Dengan Analisis dampak AI pada perawatan pasien, keselamatan, dan penelitian medis.
• Memahami hubungan antara AI dan model bisnis kesehatan.
• Menerapkan konsep dasar AI pada skenario kesehatan.
• Membangun model pembelajaran mesin untuk analisis data medis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional kesehatan dan peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT untuk meningkatkan perawatan pasien, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan hasil kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar ChatGPT dan aplikasinya dalam bidang kesehatan.
• Menggunakan ChatGPT untuk memperotomatisasi proses dan interaksi di sektor kesehatan.
• Memberikan informasi medis yang akurat dan dukungan kepada pasien menggunakan ChatGPT.
• Mengaplikasikan ChatGPT untuk penelitian dan analisis medis.

Ini pelatihan yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi kesehatan inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam kesehatan.
• Mengembangkan dan men-deploy model AI pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
• Mengimplementasikan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
• Merancang dan men-deploy sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
• Mempertimbangkan permasalahan etis dan peraturan dalam aplikasi AI kesehatan.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan, analis data, dan pembuat kebijakan tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan menerapkan generative AI dalam konteks kesehatan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menjelaskan prinsip-prinsip dan aplikasi generative AI dalam kesehatan.
• Mengidentifikasi kesempatan untuk generative AI meningkatkan penemuan obat dan medisin personal.
• Menggunakan teknik generative AI untuk imaji medis dan diagnostik.
• Menganalisis implikasi etis AI dalam pengaturan medis.
• Mengembangkan strategi untuk mengintegrasikan teknologi AI dalam sistem kesehatan.

LangGraph adalah sebuah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis multi-actor dan stateful sebagai graf komposabel dengan state yang dapat dipertahankan dan kontrol atas eksekusi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi keuangan berbasis LangGraph dengan pengawasan, pengawasan, dan kelengkapan yang benar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mendesain alur kerja LangGraph khusus keuangan yang sesuai dengan persyaratan regulasi dan audit.
• Mengintegrasikan standar dan ontologi data keuangan ke dalam state graf dan peralatan.
• Mengimplementasikan kontrol keterandalan, keselamatan, dan human-in-the-loop untuk proses kritis.
• Meng-deploy, memantau, dan mengoptimalkan sistem LangGraph untuk kinerja, biaya, dan SLAs.

Format Kursus

• Kuliah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis grafik yang mendukung perencanaan, cabang, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikontrol.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) bertujuan untuk pemrogram penganjur dan praktisi data pemula yang ingin merancang dan membangun alur kerja LLM yang andal dan berlangkah berganda menggunakan LangGraph.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerangkan konsep dasar LangGraph (node, tepi, dan keadaan) dan kapan menggunakan mereka.
• Membangun rantai promt yang cabang, memanggil alat, dan mempertahankan memori.
• Mengintegrasikan pengambilan dan API eksternal ke dalam alur kerja grafik.
• Menguji, memeriksa kesalahan, dan mengevaluasi aplikasi LangGraph untuk kehandalan dan keamanan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi yang difasilitasi.
• Laboratorium terarahkan dan penjelasan kode di lingkungan sandbox.
• Latihan berdasarkan skenario tentang desain, pengujian, dan penilaian.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM multi-aktor yang stateful sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan state persisten dan kontrol tepat atas eksekusi.Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi legal berbasis LangGraph dengan kontrol keterangan, ketelusuran, dan tata kelola yang diperlukan.Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja LangGraph yang spesifik legal yang mempertahankan auditabilitas dan kelayakan.
• Mengintegrasikan ontologi legal dan standar dokumen ke dalam state dan pemrosesan graf.
• Mengimplementasikan pembatasan, persetujuan human-in-the-loop, dan jalur keputusan yang dapat ditelusuri.
• Menyebarkan, memantau, dan memelihara layanan LangGraph di produksi dengan observabilitas dan kontrol biaya.

Format Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangani dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah sebuah framework untuk mengkomposisi alur kerja LLM berbasis grafik yang mendukung percabangan, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikendalikan.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur dan tim produk tingkat menengah yang ingin menggabungkan logika grafik LangGraph dengan loop agent LLM untuk membangun aplikasi dinamis yang memahami konteks seperti agen dukungan pelanggan, pohon keputusan, dan sistem pengambilan informasi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja berbasis grafik yang mengkoordinasikan agent LLM, alat, dan memori.
• Menerapkan pengaliran kondisional, ulang percobaan, dan penanganan kesalahan untuk eksekusi yang kuat.
• Mengintegrasikan pengambilan, API, dan output terstruktur ke dalam loop agent.
• Menilai, memantau, dan memperkuat perilaku agent untuk keandalan dan keselamatan.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi yang dipandu.
• Lab yang dipandu dan penjelajahan kode dalam lingkungan sandbox.
• Latihan desain berbasis skenario dan ulasan teman.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah kerangka kerja orkestrasi berbasis graf yang memungkinkan alur kerja LLM dan alat multi-langkah secara kondisional, ideal untuk mengotomatisasi dan memersonalisasi pipa konten.

Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk marketer, strategis konten, dan pengembang otomatisasi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan kampanye email dan pipa generasi konten dinamis yang bercabang menggunakan LangGraph.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja email dan konten berbentuk graf dengan logika kondisional.
• Mengintegrasikan LLM, API, dan sumber data untuk pemersonalisasi otomatis.
• Mengelola status, memori, dan konteks di seluruh kampanye multi-langkah.
• Menevaluasi, memantau, dan mengoptimalkan kinerja alur kerja dan hasil pengiriman.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi kelompok.
• Latihan praktis mengimplementasikan alur kerja email dan pipa konten.
• Latihan berdasarkan skenario pada pemersonalisasi, segmentasi, dan logika percabangan.

Opsi Pengubahan Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI dalam diagnostik medis dan aplikasi kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran multimodal AI dalam kesehatan modern.
• Mengintegrasikan data medis terstruktur dan tidak terstruktur untuk diagnostik berbasis AI.
• Menerapkan teknik AI untuk menganalisis gambar medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit dan rekomendasi perawatan.
• Mengimplementasikan speech dan natural language processing (NLP) untuk transkripsi medis dan interaksi pasien.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan teknik prompt engineering untuk meningkatkan alur kerja medis, efisiensi penelitian, dan hasil pasien.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami dasar-dasar prompt engineering dalam kesehatan.
• Menggunakan prompt AI untuk dokumen klinis dan interaksi pasien.
• Memanfaatkan AI untuk penelitian medis dan tinjauan literatur.
• Meningkatkan penemuan obat dan pengambilan keputusan klinis dengan prompt yang didukung AI.
• Memastikan kelangsungan dengan standar peraturan dan etika dalam AI kesehatan.