LangGraph in Healthcare: 규제 환경에서의 워크플로우 오케스트레이션 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 온라인 또는 현장에서 제공하는 라이브 강좌로, 중간 수준부터 고급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자들을 대상으로 합니다. 이들은 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 및 진단에서의 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 의료 이미지 분석 및 예측 진단을 위한 AI 모델을 개발합니다.
• AI를 전자 건강 기록(EHR)과 임상 워크플로우에 통합합니다.
• 의료 규제 및 윤리적 AI 관행 준수를 보장합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 중심의 라이브 트레이닝은 의료 교육, 수술 시뮬레이션, 재활을 위한 AI 및 AR/VR 솔루션을 적용하고자 하는 중급 수준의 의료 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI가 의료에서 AR/VR 경험을 향상시키는 역할 이해
• 수술 시뮬레이션 및 의료 교육을 위한 AR/VR 활용
• 환자 재활 및 치료를 위한 AR/VR 도구 적용
• AI 강화된 의료 도구에서 제기되는 윤리 및 개인정보 보호 문제 탐구

이 온라인 또는 현장 강의는 중급 수준의 데이터 과학자 및 의료 전문가를 대상으로 Google Colab을 활용하여 AI를 활용한 고급 의료 응용 프로그램을 개발하고자 하는 사람들에게 제공됩니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 사용하여 의료용 AI 모델을 구현합니다.
• 의료 데이터에서 AI를 활용하여 예측 모델링을 수행합니다.
• AI 기반 기술을 활용하여 의료 이미지를 분석합니다.
• AI 기반 의료 솔루션의 윤리적 고려 사항을 탐구합니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 중간 수준의 의료 전문가와 데이터 과학자들을 대상으로 AI 기술을 의료 환경에서 이해하고 적용하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• AI가 해결할 수 있는 주요 의료 문제를 식별할 수 있습니다.
• AI가 환자 치료, 안전 및 의료 연구에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.
• AI와 의료 비즈니스 모델 간의 관계를 이해할 수 있습니다.
• 기본 AI 개념을 의료 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 의료 데이터 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)은 ChatGPT을 활용하여 환자 치료를 향상시키고, 작업 흐름을 간소화하며, 의료 결과를 개선하고자 하는 의료 전문가와 연구자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ChatGPT의 기본 원리와 의료 분야에서의 응용을 이해합니다.
• ChatGPT을 사용하여 의료 과정을 자동화하고, 상호작용을 자동화합니다.
• ChatGPT을 사용하여 환자에게 정확한 의료 정보를 제공하고 지원을 합니다.
• ChatGPT을 사용하여 의료 연구와 분석을 수행합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 의료 전문가, 생체공학자, AI 개발자가 에지 AI를 활용한 혁신적인 의료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 에지 AI의 역할과 혜택을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션을 위한 에지 장치에 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치와 진단 도구에 에지 AI 솔루션을 구현합니다.
• 에지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 처리합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 진행되며, 의료 전문가, 데이터 분석가 및 정책 입안자 중 의료 분야에서 생성형 AI를 이해하고 적용하고자 하는 초급자부터 중급자 수준의 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 의료 분야에서 생성형 AI의 원칙과 응용을 설명할 수 있습니다.
• 생성형 AI를 통해 약물 개발 및 맞춤형 의료를 향상시킬 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.
• 의료 이미징 및 진단에 생성형 AI 기술을 활용할 수 있습니다.
• 의료 환경에서 AI의 윤리적 함의를 평가할 수 있습니다.
• AI 기술을 의료 시스템에 통합할 전략을 개발할 수 있습니다.

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

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

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

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 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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 중급부터 고급 수준의 의료 전문가, 의학 연구자, 그리고 의료 진단 및 의료 응용 프로그램에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 현대 의료에서 멀티모달 AI의 역할을 이해합니다.
• AI 주도 진단에 구조화된 및 비구조화된 의료 데이터를 통합합니다.
• 의료 이미지와 전자 건강 기록을 분석하기 위해 AI 기법을 적용합니다.
• 질병 진단 및 치료 권장 사항을 위한 예측 모델을 개발합니다.
• 의료 전사 및 환자 상호작용을 위한 음성 및 자연어 처리(NLP)를 구현합니다.

이 강사는 직접 교육하는 라이브 교육 (온라인 또는 현장) 프로그램은 중급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자들이 의료 워크플로우, 연구 효율성, 그리고 환자 결과 개선을 위해 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하기를 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 프롬프트를 의료 문서 작성과 환자 상호작용에 활용합니다.
• AI를 활용하여 의료 연구와 문헌 리뷰를 수행합니다.
• AI 기반 프롬프트로 약물 발견과 임상 결정을 강화합니다.
• 의료 AI에서 규제 및 윤리 기준을 준수합니다.