LangGraph Applications in Finance Training Cursus

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI verandert hoe financiële instellingen de kredietwaardigheid beoordelen, risico's prijzen en leningsbeslissingen optimaliseren.

Deze instructeurgeleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor financiële professionals op intermediair niveau die kunstmatige intelligentie willen toepassen om kredietwaardigheidsscores te verbeteren, risico's effectiever te beheren en leningsoperaties te optimaliseren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Belangrijke AI-methoden begrijpen die worden gebruikt bij kredietwaardigheidsscores en risicopredicties.
• Kredietwaardigheidsscores bouwen en evalueren met behulp van machine learning-algoritmen.
• Modeluitvoeren interpreteren voor naleving van voorschriften en transparantie.
• AI-technieken toepassen om het onderhandelen, het goedkeuren van leningen en het portfoliobeheer te verbeteren.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem contact met ons op om te regelen.

AI in Financial Services is een strategische stimulator voor risicoreductie, klantervaring en operationele efficiëntie.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op executives van financiële diensten, fintech-managers en compliance-officieren met beperkte voorafgaande kennis van kunstmatige intelligentie, die willen begrijpen hoe ze AI-oplossingen verantwoordelijk en effectief in hun instellingen kunnen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De strategische waarde van AI in financiële diensten te begrijpen.
• Ethische risico's geassocieerd met AI-modellen te identificeren en te verminderen.
• De regulerende landschap voor AI in de financiële sector te navigeren.
• Verantwoordelijke AI-governance en implementatiekaders te ontwerpen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Analyse van casestudies en groepsopdrachten.
• Toepassing van ethische kaders op realistische financiële scenario's.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Kunstmatige Intelligentie is een krachtig set van technieken dat wordt gebruikt om intelligente handelsystemen te ontwikkelen die marktgegevens analyseren, voorspellingen doen en strategieën zelfstandig uitvoeren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op financiële professionals op intermediair niveau die AI-technieken willen toepassen in trading en vermogensbeheer, met de focus op signaalgeneratie, portefeuilleoptimalisatie en algoritmische strategieën.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Het belang van AI in moderne financiële markten begrijpen.
• Python gebruiken om algoritmische handelsstrategieën te bouwen en backtesten.
• Toegezichte en niet-toegezichte leermodellen toepassen op financiële gegevens.
• Portefeuilles optimaliseren met behulp van AI-gestuurde technieken.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handmatige implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

AI verandert WealthTech door gepersonaliseerde financiële diensten, intelligente adviesplatformen en verbeterde gebruikerservaringen mogelijk te maken.

Deze door de instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op professionals op tussenniveau in de financiële en technologie-sector die AI-gedreven oplossingen voor gepersonaliseerd vermogensbeheer en robo-advisory diensten willen ontwerpen, evalueren of implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Te begrijpen hoe AI wordt toegepast in vermogensbeheer en digitale adviesplatformen.
• Intelligente systemen te ontwerpen voor gepersonaliseerde portefeuilleaanbevelingen.
• Gedragseconomische gegevens en voorkeuren te integreren in adviesalgorithmen.
• Ethische en regelgevende zorgpunten in geautomatiseerd belegingsadvies te evalueren.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Aanpassingsopties voor de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op financiële professionals die ChatGPT willen gebruiken om hun werkprocessen te stroomlijnen en hun capaciteiten voor gegevensanalyse en rapportage te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van ChatGPT en hoe het werkt te begrijpen.
• ChatGPT te gebruiken om financiële taken zoals gegevensinvoer en rapportage te automatiseren.
• Financiële gegevens te analyseren met ChatGPT om inzichten te verkrijgen en geïnformeerde beslissingen te nemen.
• Aangepaste ChatGPT modellen te ontwikkelen voor specifieke financiële toepassingen.

Generative AI is een klasse kunstmatige-intelligentietechnieken die worden gebruikt om nieuwe inhoud of voorspellingen te genereren uit bestaande gegevens, inclusief Large Language Models (LLMs) en Generative Adversarial Networks (GANs).

Deze docent-geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende tot gemiddelde financiële professionals die generatieve AI willen toepassen voor voorspellingen, anomalie-detectie en naleving in financiële diensten.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisconcepten achter generatieve AI-modellen begrijpen.
• LLMs en GANs toepassen op toepassingsgebieden zoals fraudedetectie en synthese van gegevens.
• Effectieve prompts ontwerpen voor financiële voorspellingen en ondersteuning bij het maken van rapporten.
• Ethische en regelgevende overwegingen in toepassingen van generatieve AI evalueren.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hand-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursus Aanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Machine Learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op het creëren van systemen die leren van data en voorspellingen doen of beslissingen nemen zonder expliciet te worden geprogrammeerd.

Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is gericht op financiële professionals op tussenniveau die machine learning en AI-technieken willen toepassen op real-world problemen zoals fraude detectie, credit scoring en risicomodellering.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De kernconcepten van machine learning die relevant zijn voor de financiële wereld begrijpen.
• Gebruik maken van toezichtgehouden en onbeheerde leeralgoritmes op financiële datasets.
• Voorspellende modellen bouwen en evalueren voor creditrisico, fraude detectie en marktanalyse.
• Python en scikit-learn gebruiken om machine learning pijplijnen te implementeren.

Formaat van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hand-on implementatie in een live-lab omgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem contact met ons op om te regelen.

Deze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor financieel professionals, data-analisten, risicobeheerders en AI-ingenieurs op intermediair niveau die multimodaal AI willen inzetten voor risicoanalyse en fraudedetectie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Begrijpen hoe multimodaal AI wordt toegepast in financieel risicobeheer.
• Structuur en niet-structuur financiële gegevens analyseren voor fraudedetectie.
• AI-modellen implementeren om afwijkingen en verdachte activiteiten te identificeren.
• NLP en computer vision inzetten voor de analyse van financiële documenten.
• AI-gestuurde fraudedetectiemodellen in real-world financiële systemen implementeren.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor financeprofessionals op intermediate niveau en fintech-ontwikkelaars die AI-gestuurde prompt-engineeringstechnieken willen gebruiken om financiële analyse, risicobeheer en besluitvorming te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van promptengineering in financiële toepassingen te begrijpen.
• AI-modellen te benutten voor financiële forecasting en analyse van marktsentiment.
• Financiële rapportage en data-extractie te automatiseren met behulp van AI-prompts.
• AI-gestuurde modellen voor risicobeoordeling te ontwikkelen via geoptimaliseerde prompts.
• Zorg te dragen voor compliance en ethische overwegingen bij het gebruik van AI in de financiën.