Curso de Aplicações de LangGraph na Finanças

LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
• Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
• Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
• Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a profissionais financeiros intermediários, analistas de risco e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implementar soluções impulsionadas por IA para automação financeira e detecção de fraudes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA na automação financeira e na detecção de fraudes.
• Construir modelos de IA para detectar transações fraudulentas.
• Utilizar aprendizado de máquina para avaliação de riscos em tempo real.
• Implementar sistemas de monitoramento financeiro impulsionados por IA.

A IA está transformando como as instituições financeiras avaliam a solvência, calculam o risco e otimizam decisões de empréstimos.

Este treinamento presidido por instrutor (online ou no local) é direcionado a profissionais financeiros intermediários que desejam aplicar inteligência artificial para melhorar modelos de pontuação de crédito, gerenciar riscos mais efetivamente e aprimorar as operações de empréstimos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os métodos de IA usados na pontuação de crédito e previsão de riscos.
• Construir e avaliar modelos de pontuação de crédito utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
• Interpretar as saídas dos modelos para conformidade regulatória e transparência.
• Aplicar técnicas de IA para melhorar a subscrição, aprovação de empréstimos e gestão de carteiras.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

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A Inteligência Artificial (IA) nos Serviços Financeiros é um elemento estratégico para reduzir riscos, melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência operacional.

Esta formação presencial ou online, ministrada por instrutor, destina-se a executivos de serviços financeiros, gerentes de fintech e oficiais de compliance com pouca familiaridade prévia com inteligência artificial que desejam compreender como implementar soluções de IA de forma responsável e eficaz em suas instituições.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o valor estratégico da IA nos serviços financeiros.
• Identificar e mitigar riscos éticos associados a modelos de IA.
• Navegar pelo cenário regulatório para IA na finança.
• Desenhar estruturas de governança e implementação responsáveis de IA.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Análise de estudos de caso e exercícios em grupo.
• Aplicação de estruturas éticas a cenários financeiros realistas.

Opções de Personalização do Curso

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A Inteligência Artificial é um conjunto poderoso de técnicas usadas para desenvolver sistemas de negociação inteligentes que analisam dados do mercado, fazem previsões e executam estratégias de forma autônoma.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais financeiros de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA na negociação e gestão de ativos, com foco na geração de sinais, otimização de portfólio e estratégias algorítmicas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA nos mercados financeiros modernos.
• Usar Python para construir e backtestear estratégias de negociação algorítmicas.
• Aplicar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado a dados financeiros.
• Otimizar portfólios usando técnicas baseadas em IA.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial ou online, ministrada por instrutor em Brasil, destina-se a profissionais de finanças que desejam usar ChatGPT para simplificar seus fluxos de trabalho e melhorar suas capacidades de análise e relatórios de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases do ChatGPT e como ele funciona.
• Usar o ChatGPT para automatizar tarefas financeiras, como entrada de dados e geração de relatórios.
• Analisar dados financeiros com o ChatGPT para obter insights e tomar decisões informadas.
• Desenvolver modelos personalizados do ChatGPT para casos específicos de uso financeiro.

Generative AI é uma classe de técnicas de inteligência artificial utilizadas para gerar novos conteúdos ou previsões a partir de dados existentes, incluindo Large Language Models (LLMs) e Redes Neurais Adversariais Geradoras (GANs).

Esta formação presencial conduzida por um instrutor (online ou em local próprio) é direcionada a profissionais financeiros de nível iniciante a intermediário que desejam aplicar IA gerativa para previsão, detecção de anomalias e conformidade no setor financeiro.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais por trás dos modelos de IA gerativa.
• Aplicar LLMs e GANs a casos como detecção de fraude e geração de dados sintéticos.
• Projetar prompts eficazes para previsão financeira e suporte à elaboração de relatórios.
• Avaliar considerações éticas e regulatórias nas aplicações de IA gerativa.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
• Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
• Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
• Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.

Opções de Personalização do Curso

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• Projetar fluxos de trabalho específicos da saúde com LangGraph, considerando conformidade e auditoria.
• Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplique as melhores práticas para confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.

• Aulas interativas e discussões.
• Exercícios práticos com estudos de caso reais.
• Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

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LangGraph é um framework para construir aplicativos LLM (Modelos de Linguagem Grandes) com estado persistente e controle preciso sobre a execução, como gráficos compostos por múltiplos atores.

Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para o setor legal que preservem a auditoria e a conformidade.
• Integrar ontologias legais e padrões de documentos no estado do gráfico e no processamento.
• Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
• Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
• Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
• Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
• Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.

Formato da Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
• Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.

Opções de Personalização do Curso

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LangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multietapas com LLMs (linguagem de modelo grande) e ferramentas, ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.

Este treinamento conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando o LangGraph.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
• Gerenciar estado, memória e contexto em campanhas multietapas.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho e os resultados de entrega dos fluxos de trabalho.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões em grupo.
• Laboratórios práticos implementando fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
• Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.

Opções de Customização do Curso

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Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial focado em criar sistemas que aprendem com dados e fazem previsões ou decisões sem serem programados explicitamente.

Este treinamento direcionado pelo instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais financeiros de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina e IA a problemas do mundo real, como detecção de fraudes, pontuação de crédito e modelagem de risco.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos fundamentais de aprendizado de máquina relevantes para finanças.
• Aplicar algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada a conjuntos de dados financeiros.
• Construir e avaliar modelos preditivos para risco de crédito, detecção de fraudes e análise de mercado.
• Usar Python e scikit-learn para implementar pipelines de aprendizado de máquina.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Esta formação presencial (online ou no local) ministrada por instrutor está direcionada a profissionais financeiros de nível intermediário, analistas de dados, gerentes de risco e engenheiros de IA que desejam utilizar AI multimodal para análise de riscos e detecção de fraudes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender como a IA multimodal é aplicada na gestão de riscos financeiros.
• Analisar dados financeiros estruturados e não estruturados para detecção de fraudes.
• Implementar modelos de AI para identificar anomalias e atividades suspeitas.
• Utilizar NLP (Processamento de Linguagem Natural) e visão computacional para análise de documentos financeiros.
• Deployar modelos de detecção de fraudes baseados em IA em sistemas financeiros do mundo real.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutores em Brasil (online ou no local), é voltado para profissionais de finanças e desenvolvedores de fintech de nível intermediário que desejam usar técnicas de engenharia de prompts alimentadas por IA para melhorar a análise financeira, gestão de riscos e tomada de decisões.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da engenharia de prompts em aplicações financeiras.
• Utilizar modelos de IA para previsão financeira e análise do sentimento do mercado.
• Automatizar relatórios financeiros e extração de dados usando prompts de IA.
• Desenvolver modelos de avaliação de risco alimentados por IA através de prompts otimizados.
• Garantir a conformidade e considerações éticas ao usar IA em finanças.