LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Training Course

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé zdravotnické odborníky a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat zdravotnická řešení řízená AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli agentů AI ve zdravotnictví a diagnostice.
• Vyvíjet modely umělé inteligence pro analýzu lékařského obrazu a prediktivní diagnostiku.
• Integrujte AI s elektronickými zdravotními záznamy (EHR) a klinickými pracovními postupy.
• Zajistěte soulad se zdravotnickými předpisy a etickými postupy AI.

Tento instruktorovsky vedený živý trénink na místě nebo online je zaměřen na středně pokročilé profesionály z oblasti zdravotnických služeb, kteří chtějí aplikovat řešení AI a AR/VR pro výuku medicíny, simulace operací a reabilitaci.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Porozumět roli AI v zlepšování AR/VR zážitků v oblasti zdravotnictví.
• Používat AR/VR pro simulace operací a medicínskou výuku.
• Aplikovat nástroje AR/VR ve rehabilitaci a terapii pacientů.
• Průzkumně zkoumat etické a dotazy ohledně soukromí v AI-zpečetěných medicínských nástrojích.

Tento instruktorově provázený živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto školení umožní účastníkům:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Využít AI pro prediktivní modelování v datech z oblasti zdravotnictví.
• Analýzuji medicínské snímky s technikami podporovanými umělou inteligencí.
• Prozkoumávání etických aspektů v AI-založených řešeních pro zdravotnictví.

Toto školení vedené instruktorem, ať už online nebo prezenčně, je určeno zdravotnickým pracovníkům a datovým vědcům střední úrovně, kteří chtějí porozumět a aplikovat technologie umělé inteligence (AI) ve zdravotnickém prostředí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové výzvy ve zdravotnictví, které může AI řešit.
• Analyzovat dopad AI na péči o pacienty, bezpečnost a lékařský výzkum.
• Porozumět vztahu mezi AI a obchodními modely ve zdravotnictví.
• Aplikovat základní koncepty AI na scénáře ve zdravotnictví.
• Vyvíjet modely strojového učení pro analýzu lékařských dat.

Tento instruktorův kurz (čeloveký nebo online) je určen pro zdravotnické profesionály a vědců, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, usměrňování pracovních postupů a zlepšení výsledků v oblasti zdravotnictví.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy ChatGPT a jeho aplikace v oblasti zdravotnictví.
• Využít ChatGPT k automatizaci procesů a interakcí ve zdravotnictví.
• Poskytovat přesné lékařské informace a podporu pacientům pomocí ChatGPT.
• Využít ChatGPT pro lékařský výzkum a analýzy.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé zdravotnické odborníky, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnická řešení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli a výhody Edge AI ve zdravotnictví.
• Vyvíjejte a nasazujte modely umělé inteligence na okrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
• Implementujte řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
• Navrhněte a nasaďte systémy monitorování pacientů pomocí Edge AI.
• Zaměřte se na etické a regulační aspekty v aplikacích umělé inteligence ve zdravotnictví.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé zdravotnické odborníky, datové analytiky a politiky, kteří chtějí porozumět a aplikovat generativní umělou inteligenci v kontextu zdravotní péče.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit principy a aplikace generativní umělé inteligence ve zdravotnictví.
• Identifikujte příležitosti pro generativní umělou inteligenci ke zlepšení objevování léků a personalizované medicíny.
• Využijte generativní techniky umělé inteligence pro lékařské zobrazování a diagnostiku.
• Posuďte etické důsledky umělé inteligence v lékařském prostředí.
• Vyvinout strategie pro integraci technologií umělé inteligence do systémů zdravotní péče.

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 intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

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

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

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 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 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé zdravotnické odborníky, lékařské výzkumníky a vývojáře AI, kteří chtějí aplikovat multimodální AI v lékařské diagnostice a zdravotnických aplikacích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli multimodální umělé inteligence v moderní zdravotní péči.
• Integrujte strukturovaná a nestrukturovaná lékařská data pro diagnostiku řízenou umělou inteligencí.
• Použijte techniky AI k analýze lékařských snímků a elektronických zdravotních záznamů.
• Vyvinout prediktivní modely pro diagnostiku onemocnění a doporučení léčby.
• Implementujte zpracování řeči a přirozeného jazyka (NLP) pro lékařský přepis a interakci s pacientem.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé zdravotnické odborníky a vývojáře AI, kteří chtějí využít rychlé inženýrské techniky ke zlepšení pracovních postupů v lékařství, účinnosti výzkumu a výsledků pacientů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy rychlého inženýrství ve zdravotnictví.
• Používejte výzvy AI pro klinickou dokumentaci a interakce s pacientem.
• Využijte umělou inteligenci pro lékařský výzkum a přehled literatury.
• Vylepšete objevování léků a klinické rozhodování pomocí výzev řízených umělou inteligencí.
• Zajistěte soulad s regulačními a etickými standardy ve zdravotnické umělé inteligenci.