Curso de Aplicações de LangGraph na Finanças
LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
- Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
- Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
- Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).
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 uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Fundamentos de LangGraph para Finanças
- Atualização sobre a arquitetura do LangGraph e execução stateful.
- Casos de uso em finanças: copilotos de pesquisa, suporte ao comércio, agentes de atendimento ao cliente.
- Restrições regulatórias e considerações sobre auditoria.
Padrões e Ontologias de Dados Financeiros
- Básicos do ISO 20022, FpML e FIX.
- Mapeamento de esquemas e ontologias para o estado do gráfico.
- Qualidade dos dados, linhagem e gerenciamento de PII.
Orquestração de Fluxos de Trabalho para Processos Financeiros
- Fluxos de trabalho de onboarding KYC e AML.
- Ciclo de vida das negociações, exceções e gerenciamento de casos.
- Avaliação de crédito e caminhos decisórios.
Conformidade, Risco e Controles
- Aplicação de políticas e gestão de riscos de modelos.
- Barras laterais, aprovações e etapas com intervenção humana.
- Histórico de auditoria, retenção e explicabilidade.
Integração e Implantação
- Conexão com sistemas principais, lagos de dados e APIs.
- Contêinerização, segredos e gerenciamento de ambiente.
- Pipes CI/CD, implantações escalonadas e canários.
Observabilidade e Desempenho
- Logs estruturados, métricas, rastreamentos e monitoramento de custos.
- Testes de carga, SLOs e orçamentos de erros.
- Resposta a incidentes, roolback e padrões de resiliência.
Qualidade, Avaliação e Segurança
- Harnesses unitários, cenário e automatizados para avaliação.
- Esterilização vermelha, prompts adversariais e verificações de segurança.
- Curação de conjuntos de dados, monitoramento de deriva e melhoria contínua.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de Python e desenvolvimento de aplicações LLM
- Experiência com APIs, contêineres ou serviços em nuvem
- Familiaridade básica com domínios financeiros ou modelos de dados
Público-alvo
- Tecnólogos de domínio
- Arquitetos de soluções
- Consultores construindo agentes LLM em indústrias reguladas
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Aplicações de LangGraph na Finanças - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (1)
Apreciei muito a maneira como o instrutor apresentou tudo. Entendi tudo, mesmo Finance não sendo minha área, ele se certificou de que todos os participantes estavam na mesma página, enquanto mantinha o controle do tempo restante. Os exercícios foram colocados em intervalos adequados. Communication com os participantes sempre esteve presente. O material foi perfeito, nem muito, nem pouco. Ele explicou muito bem assuntos um pouco mais complicados para que todos pudessem entender.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Máquina Traduzida
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- 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.
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Formato do Curso
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- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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- 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.
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- Construir e avaliar modelos de pontuação de crédito utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
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Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
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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.
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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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Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) destina-se a profissionais financeiros intermediários que desejam aplicar técnicas de IA em negociações e gestão de ativos, com foco na geração de sinais, otimização de carteiras e estratégias algorítmicas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel da IA nos mercados financeiros modernos.
- Utilizar Python para construir e testar retroativamente estratégias de negociação algorítmicas.
- Aplicar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado a dados financeiros.
- Otimizar carteiras 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
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- Compreender as bases do ChatGPT e como ele funciona.
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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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Fundamentos do LangGraph: Prompting e Encadeamento Baseado em Grafos
14 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
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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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LangGraph na Saúde: Orquestração de Fluxos de Trabalho para Ambientes Regulamentados
35 Horas- 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 para Aplicações Legais
35 HorasLangGraph é um framework para criar aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle preciso sobre a execução.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), destina-se 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.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para fins legais no LangGraph que preservem a auditoria e a conformidade.
- Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado e processamento do gráfico.
- 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 práticas.
- 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.
Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph 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
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
LangGraph para Automatização de Marketing
14 HorasEste treinamento ao vivo (online ou presencial), orientado por instrutor, destina-se a marketers intermediários, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de e-mail dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projeto fluxos de trabalho condicionais estruturados em grafos para conteúdo e e-mails.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto ao longo de campanhas multistep.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho do fluxo de trabalho e os resultados da entrega.
Formato do Curso
- Aulas interativas e discussões em grupo.
- Labs práticos implementando fluxos de trabalho de e-mail e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica de ramificação.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento customizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
Machine Learning & AI for Finance Profissionais
21 HorasMachine 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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Multimodal AI para Finance
14 HorasEsta 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.
Engenharia de Prompt para Finanças
14 HorasEste treinamento presencial, conduzido por instrutores em Portugal (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.