LangGraph Applications in Financeのトレーニングコース

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、リスクアナリスト、AIエンジニア向けです。これらの参加者は、金融自動化と不正検出のためのAI駆動ソリューションを開発および展開することを目指します。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• 金融自動化と不正検出におけるAIの役割を理解する。
• 不正取引の検出に使用するAIモデルを構築する。
• リアルタイムのリスク評価に機械学習を利用する。
• AI駆動の金融監視システムを展開する。

AIは金融機関が信用力を評価し、リスクをプライシングし、融資決定を最適化する方法を変革しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人工知能を活用して信用スコアリングモデルを向上させ、リスク管理をより効果的に行い、融資業務を改善したい中級レベルの金融専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• 信用スコアリングとリスク予測に使用される主要なAI手法を理解する。
• 機械学習アルゴリズムを使用して信用スコアリングモデルを作成し評価する。
• レギュラトリーコンプライアンスと透明性のために、モデルの出力を解釈する。
• AI技術を活用して、審査、融資承認、ポートフォリオ管理を改善する。

コース形式

• 双方向の講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、ご連絡ください。

金融サービスにおけるAIは、リスク軽減、顧客体験向上、および運用効率化のための戦略的エンablerです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人工知能にこれまであまり触れていない金融サービスの幹部、フィンテック管理者、コンプライアンス担当者向けに設計されています。彼らが自社でAIソリューションを責任を持って効果的に実装する方法を理解することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 金融サービスにおけるAIの戦略的価値を理解する。
• AIモデルに関連する倫理的リスクを識別し、軽減する。
• 金融におけるAIの規制環境をナビゲートする。
• 責任あるAIガバナンスと実装フレームワークを設計する。

コースの形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• ケーススタディ分析とグループ演習。
• 実際の金融シナリオへの倫理的フレームワークの適用。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

人工知能は、市場データを分析し、予測を行い、自律的に戦略を実行するelligentな取引システムを開発するために使用される強力な技術のセットです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIテクニックを取引と資産管理に応用したい中級レベルの金融専門家向けで、特にシグナル生成、ポートフォリオ最適化、およびアルゴリズミック戦略に焦点を当てます。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 現代の金融市場におけるAIの役割を理解する。
• Pythonを使用してアルゴリズミック取引戦略を構築し、バックテストを行う。
• 監督学習と非監督学習のモデルを金融データに適用する。
• AI駆動技術を使用してポートフォリオを最適化する。

コースの形式

• 双方向の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ChatGPTを使ってワークフローを効率化し、データ分析やレポート作成能力を向上させたい金融プロフェッショナル向けです。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことをできるようになります：

• ChatGPTの基本とその仕組みを理解する。
• データ入力やレポート作成などの金融業務をChatGPTを使って自動化する。
• ChatGPTを使って金融データを分析し、洞察を得て意思決定を行う。
• 特定の金融ユースケース向けにカスタムChatGPTモデルを開発する。

生成AIは、既存のデータから新しいコンテンツや予測を生成するための人工知能技術のクラスで、大規模言語モデル（LLMs）や生成対抗ネットワーク（GANs）などが含まれます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、金融サービスにおける予測、異常検知、コンプライアンスに生成AIを適用することを目指す初級から中級レベルの金融プロフェッショナル向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 生成AIモデルの基本概念を理解する。
• 不正検知や合成データ生成などのユースケースにLLMsとGANsを適用する。
• 金融予測と報告サポートのための効果的なプロンプトを設計する。
• 生成AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項を評価する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

LangGraphは、計画、分岐、ツールの使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LangGraphを使用して信頼性の高い複数ステップのLLMワークフローを設計および構築したい初心者の開発者、プロンプトエンジニア、データ実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• LangGraphの基本概念（ノード、エッジ、状態）を説明し、使用するタイミングを理解します。
• 分岐、ツールの呼び出し、メモリの維持を行うプロンプトチェーンを構築します。
• グラフワークフローに検索と外部APIを統合します。
• 信頼性と安全性を評価するためにLangGraphアプリケーションをテスト、デバッグ、および評価します。

コースの形式

• 対話型の講義とファシリテートされた議論。
• サンドボックス環境でのガイドルームとコードウォークスルー。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

LangGraphは、LLMによって駆動される状態保持型のマルチアクター・ワークフローを可能にし、実行パスと状態永続性に対する精密な制御を提供します。医療分野では、これらの機能はコンプライアンス、相互運用性、および医療ワークフローに準拠した意思決定支援システムの構築において重要な役割を果たします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、中級者から上級者向けで、LangGraphベースの医療ソリューションの設計、実装、管理を行いながら、規制、倫理的、および運用上の課題に対処したい専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• コンプライアンスと監査可能性に配慮した医療特化型のLangGraphワークフローを設計します。
• LangGraphアプリケーションを医療オントロジーと基準（FHIR、SNOMED CT、ICD）に統合します。
• 信頼性、追跡可能性、説明可能性のベストプラクティスを感度の高い環境で適用します。
• 医療生産環境でのLangGraphアプリケーションの展開、監視、検証を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のケーススタディを使用した手動演習。
• ライブラボ環境での実装練習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの LLM アプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行の正確な制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを組み立てるためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象としており、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントループを組み合わせて、動的でコンテキストに応じたアプリケーション（顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなど）を構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• LLMエージェント、ツール、およびメモリを調整するグラフベースのワークフローを設計します。
• 堅牢な実行のために条件付きルーティング、リトライ、およびフォールバックを実装します。
• 検索、API、および構造化出力をエージェントループに統合します。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化します。

コース形式

• 対話型講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイド付きラボとコード解説。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、条件付きマルチステップのLLMとツールワークフローを可能にするグラフベースのオーケストレーションフレームワークで、コンテンツパイプラインの自動化とパーソナライズに最適です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのマーケッター、コンテンツストラテジスト、および自動化開発者を対象としており、LangGraphを使用して動的な分岐型メールキャンペーンとコンテンツ生成パイプラインを実装したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 条件付きロジックを使用してグラフ構造のコンテンツとメールワークフローを設計します。
• LLM、API、およびデータソースを統合して自動化されたパーソナライズを行います。
• 複数ステップのキャンペーン全体で状態、メモリ、およびコンテキストを管理します。
• ワークフローのパフォーマンスと配信結果を評価、監視、最適化します。

コース形式

• 交互的な講義とグループディスカッション。
• メールワークフローとコンテンツパイプラインの実装を手がけるラボ。
• パーソナライゼーション、セグメンテーション、および分岐ロジックに関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

機械学習は、データから学習し予測や決定を行うシステムを作成することに焦点を当てた人工知能の一分野です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、詐欺検出、信用スコアリング、リスクモデリングなどの実際の問題に機械学習とAI技術を適用したい中級レベルの金融専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 金融に関連する主要な機械学習概念を理解します。
• 監督学習と非監督学習のアルゴリズムを金融データセットに適用します。
• 信用リスク、詐欺検出、市場分析のための予測モデルを構築し評価します。
• Pythonとscikit-learnを使用して機械学習パイプラインを実装します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家、データアナリスト、リスクマネージャー、AIエンジニア向けです。彼らはマルチモーダルAIを活用してリスク分析と不正検知を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• マルチモーダルAIが金融リスク管理にどのように応用されるかを理解する。
• 構造化された金融データと非構造化された金融データを不正検知のために分析する。
• 異常や疑わしい活動を特定するためのAIモデルを実装する。
• NLPとコンピュータビジョンを金融文書分析に活用する。
• AI駆動の不正検知モデルを実際の金融システムに展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの金融専門家やフィンテック開発者がAI駆動型プロンプトエンジニアリング技術を活用して、金融分析、リスク管理、意思決定を強化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 金融アプリケーションにおけるプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
• AIモデルを活用して財務予測と市場センチメント分析を行う。
• AIプロンプトを使用して財務報告書の作成とデータ抽出を自動化する。
• 最適なプロンプトを通じてAI駆動型リスク評価モデルを開発する。
• 金融におけるAI使用のコンプライアンスと倫理的考慮を確保する。