LangGraph 금융 응용 교육 과정

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 트레이닝으로, 재무 자동화 및 사기 탐지 솔루션을 개발하고 배포하려는 중급 재무 전문가, 리스크 분석가 및 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 재무 자동화 및 사기 탐지에서 AI의 역할을 이해합니다.
• 사기 거래를 탐지하기 위한 AI 모델을 구축합니다.
• 실시간 리스크 평가에 머신러닝을 활용합니다.
• AI 기반 금융 모니터링 시스템을 배포합니다.

인공지능은 금융 기관이 신용도를 평가하고 위험을 가격화하며 대출 결정을 최적화하는 방식을 변혁하고 있습니다.

이 강의는 인공지능을 활용하여 신용 점수 모델을 개선하고 위험을 더 효과적으로 관리하며 대출 운영을 향상시키기를 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 신용 점수와 위험 예측에 사용되는 주요 AI 방법 이해.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 신용 점수 모델을 구축하고 평가.
• 규제 준수와 투명성을 위해 모델 출력 해석.
• AI 기법을 활용하여 신용 승인, 대출 승인 및 포트폴리오 관리 개선.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주십시오.

재무서비스 분야에서 AI는 위험 감소를 위한 전략적 동력이자, 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이 강좌는 재무 서비스 업계의 고위 임원, 핀테크 관리자, 그리고 규제 준수 담당자들을 대상으로 하며, 이들은 AI에 대한 이전 경험이 제한적이지만 AI 솔루션을 책임감 있고 효과적으로 기관에 도입하고자 합니다.이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:- 재무 서비스 분야에서 AI의 전략적 가치를 이해합니다.- AI 모델과 관련된 윤리적 위험을 식별하고 완화합니다.- 금융 분야에서 AI에 대한 규제 환경을 탐색합니다.- 책임감 있는 AI의 운영과 구현 프레임워크를 설계합니다.강좌 형식- 상호작용 강의 및 토론- 사례 분석 및 그룹 연습- 실제 금융 시나리오에 윤리적 프레임워크를 적용강좌 맞춤화 옵션- 이 강좌에 맞춤화된 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 신청해주시기 바랍니다.필요한 사전 지식- 재무 서비스 운영에 대한 이해- 기본적인 디지털 전환 개념에 대한 익숙함- AI의 전략적 및 윤리적 함의를 이해하고자 하는 관심대상 독자- 은행 및 금융 업계의 고위 임원- Fintech 관리자 및 변혁 담당자- 규제 준수 및 운영 전문가AI는 재무 서비스 분야의 전략적 자산- 현대 금융 생태계에서 AI의 역할- 사기 탐지, 신용 평가, 고객 인사이트를 위한 AI 기능- Business 가치 대 AI 도입의 운영 복잡성책임감 있는 AI: 금융 애플리케이션에서의 윤리와 공정성- 윤리적 AI란 무엇인가? 핵심 원칙 및 산업 표준- 알고리즘적 의사 결정에서 편견 및 차별 위험- 공정성, 투명성, 책임성 전략재무서비스 분야에서 AI의 규제 환경- 글로벌 AI 규제 개요 (EU AI Act, US 지침 등)- 설명 가능성과 모델 검증에 대한 규제 기대- AI 시스템의 준수 보고 및 감사 준비AI Go 운영 및 Risk Management- AI를 위한 내부 운영 프레임워크 구축- 역할 및 책임: 데이터 소유자, 모델 위험 관리자, 준수 리더- 제3자 위험 관리 및 공급업체 책임AI 도입에 대한 도전 과제 및 성공 요인- AI 도입을 위한 전략적 계획 및 변화 관리- 금융 기관의 기술, 인프라 및 문화적 준비- 글로벌 금융업의 초기 채택자에서 얻은 교훈금융 기관에서 책임감 있는 AI의 사례 연구- Fintech 대출 및 부채 기술에서 AI를 책임감 있게 사용하는 사례- AI로 리스크 관리 현대화하는 전통적인 은행- 윤리적 실수 및 공공 신뢰의 함의윤리와 규제를 고려한 AI 로드맵 설계- 전략적 및 준수 목표에 맞는 AI 목표 설정- 기관에서 윤리적 AI 배포를 위한 로드맵 작성- 내부 커뮤니케이션 및 이해관계자 참여 전략요약 및 다음 단계

인공지능은 시장의 데이터를 분석하고 예측하며 전략을 자율적으로 실행하는 지능적인 거래 시스템을 개발하기 위해 사용되는 강력한 기술 집합입니다.이 강의는 신호 생성, 포트폴리오 최적화 및 알고리즘 전략에 중점을 두어 거래 및 자산 관리에서 AI 기술을 적용하려는 중급 금융 전문가를 대상으로 합니다.이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 현대 금융 시장에서 AI의 역할 이해하기.
• Python을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략을 구축하고 백테스트하기.
• 금융 데이터를 위한 지도 학습 및 비지도 학습 모델 적용하기.
• AI 주도 기술을 사용하여 포트폴리오 최적화하기.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현하기.

커스텀 교육 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 조율하기 위해 문의하십시오.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 ChatGPT을 사용하여 업무 흐름을 간소화하고 데이터 분석 및 보고 기능 향상을 원하는 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• ChatGPT의 기본 개념과 작동 원리를 이해합니다.
• ChatGPT을 사용하여 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 금융 작업을 자동화합니다.
• ChatGPT을 사용하여 금융 데이터를 분석하고 통찰력을 얻으며 정보에 기반한 결정을 내립니다.
• 특정 금융 사용 사례를 위한 사용자 정의 ChatGPT 모델을 개발합니다.

Generative AI은 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 예측을 생성하는 인공지능 기술을 의미하며, Large Language Models (LLMs)와 생성적 적대 신경망(GANs)이 포함됩니다.

이 강의는 금융 전문가들이 금융 서비스에서 예측, 이상 탐지, 준수 등을 위해 생성형 AI를 적용하고자 하는 초급자부터 중급자까지를 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 생성형 AI 모델의 기본 개념을 이해합니다.
• LLMs와 GANs를 사기 탐지 및 합성 데이터 생성과 같은 사용 사례에 적용합니다.
• 금융 예측 및 보고 지원용 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 생성형 AI 응용 프로그램의 윤리적 및 규제 고려 사항을 평가합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습 및 연습
• 실습 환경에서 직접 구현

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰하기 위해 연락 주시기 바랍니다.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

LangGraph는 상태를 유지하고, 다중 액터를 가진 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 만들 수 있는 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반의 법률 솔루션을 설계하고, 구현하며, 운영하고자 하며, 필요한 규정 준수, 추적 가능성, 그리고 관리 제어 기능을 포함하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 감사 가능성과 규정 준수를 보존하는 법률 전문 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태와 처리에 통합합니다.
• 가이드레일, 인간-루프 승인, 그리고 추적 가능한 결정 경로를 구현합니다.
• 감시 가능성과 비용 제어를 포함한 LangGraph 서비스를 생산 환경에서 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

강의 형식

• 상호작용 있는 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 준비해 주십시오.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인 자동화와 개인화에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 하며, LangGraph를 사용하여 동적 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 합니다. (온라인 또는 오프라인)

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조 콘텐츠와 이메일 워크플로우를 설계합니다.
• 자동 개인화를 위한 LLMs, APIs, 데이터 소스를 통합합니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리합니다.
• 워크플로우 성능과 전달 결과의 평가, 모니터링 및 최적화를 수행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우와 콘텐츠 파이프라인 구현 실습
• 개인화, 세분화, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 안내를 위해 문의하세요.

Machine Learning는 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 시스템을 만드는 데 중점을 두는 인공지능의 하위 분야입니다.

이 강사는 금융 전문가들이 사기 탐지, 신용 점수 평가 및 위험 모델링과 같은 실세계 문제에 머신러닝 및 AI 기법을 적용하는 방법을 배우기 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 하는 강사 주도형 실시간(온라인 또는 현장) 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 금융에 관련된 핵심 머신러닝 개념을 이해합니다.
• 감독 및 비감독 학습 알고리즘을 금융 데이터셋에 적용합니다.
• 신용 위험, 사기 탐지 및 시장 분석을 위한 예측 모델을 구축하고 평가합니다.
• Python와 scikit-learn을 사용하여 머신러닝 파이프라인을 구현합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강의와 토론
• 많은 연습 문제와 연습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 위해 저희에게 문의해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, 중급 금융 전문가, 데이터 분석가, 리스크 관리자 및 AI 엔지니어가 금융 리스크 분석 및 사기 탐지에 멀티모달 AI를 활용하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 멀티모달 AI가 금융 리스크 관리에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 구조화된 및 비구조화된 금융 데이터를 사기 탐지를 위해 분석합니다.
• 비정상 및 의심스러운 활동을 식별하기 위해 AI 모델을 구현합니다.
• NLP와 컴퓨터 비전을 금융 문서 분석에 활용합니다.
• AI 기반 사기 탐지 모델을 실제 금융 시스템에 배포합니다.

이 강사는 실시간으로 진행하는 대한민국 (온라인 또는 현장) 교육은 AI 기반 프롬프트 엔지니어링 기술을 사용하여 금융 분석, 리스크 관리, 그리고 의사결정을 향상시키고자 하는 중급 금융 전문가와 핀테크 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 금융 응용 프로그램에서 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 모델을 활용하여 금융 예측과 시장 감성 분석을 수행합니다.
• AI 프롬프트를 사용하여 재무 보고서와 데이터 추출을 자동화합니다.
• 최적화된 프롬프트를 통해 AI 기반 리스크 평가 모델을 개발합니다.
• 금융 분야에서 AI를 사용할 때 준법성과 윤리적 고려사항을 보장합니다.