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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte des Gesundheitswesens und KI-Entwickler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die KI-gesteuerte Gesundheitslösungen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen.
• KI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnostik zu entwickeln.
• KI in elektronische Gesundheitsakten (EHR) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.
• die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischen KI-Praktiken zu gewährleisten.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die AI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgiesimulationen und Reha einsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von AI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Chirurgiesimulationen und medizinische Ausbildung nutzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Patientenreha und -therapie anwenden.
• Die ethischen und Datenschutzbedenken bei AI-gestützten medizinischen Werkzeugen erkunden.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
• Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
• Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.

Diese instructor-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte und Datenwissenschaftler mit mittleren Kenntnissen, die KI-Technologien in Gesundheitsumgebungen verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Wichtige Herausforderungen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die KI adressieren kann.
• Die Auswirkungen von KI auf die Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung zu analysieren.
• Den Zusammenhang zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anzuwenden.
• Machine-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Daten zu entwickeln.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsprofessionelle und Forscher, die ChatGPT einsetzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Prozesse zu vereinfachen und die Ergebnisse im Bereich der Gesundheit zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Prozessen und Interaktionen im Gesundheitswesen einsetzen.
• Genauere medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mithilfe von ChatGPT bieten.
• ChatGPT zur medizinischen Forschung und Analyse anwenden.

Diese Live-Schulung unter Anleitung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, biomedizinische Ingenieure und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in tragbaren Geräten und Diagnosetools zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu entwickeln und einzusetzen.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen anstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene im Gesundheitswesen, Datenanalysten und politische Entscheidungsträger, die generative KI im Kontext des Gesundheitswesens verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die Prinzipien und Anwendungen der generativen KI im Gesundheitswesen zu erklären.
• Möglichkeiten der generativen KI zur Verbesserung der Arzneimittelforschung und der personalisierten Medizin zu erkennen.
• Generative KI-Techniken für die medizinische Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
• die ethischen Implikationen von KI in der Medizin zu beurteilen.
• Entwicklung von Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme.

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.

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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.

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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

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Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, medizinische Forscher und KI-Entwickler, die multimodale KI in der medizinischen Diagnostik und bei Anwendungen im Gesundheitswesen einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Rolle der multimodalen KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
• strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für KI-gesteuerte Diagnostik zu integrieren.
• KI-Techniken zur Analyse medizinischer Bilder und elektronischer Krankenakten anwenden.
• Entwicklung prädiktiver Modelle für Krankheitsdiagnosen und Behandlungsempfehlungen.
• Implementierung von Sprach- und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) für medizinische Transkription und Patienteninteraktion.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal und KI-Entwickler auf mittlerem Niveau, die Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der medizinischen Arbeitsabläufe, der Forschungseffizienz und der Patientenergebnisse nutzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen des Prompt-Engineering im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Prompts für die klinische Dokumentation und die Interaktion mit Patienten zu nutzen.
• KI für die medizinische Forschung und Literaturrecherche zu nutzen.
• die Medikamentenentwicklung und klinische Entscheidungsfindung mit KI-gesteuerten Prompts zu verbessern.
• Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer und ethischer Standards bei KI im Gesundheitswesen.