LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung in regulierten Umgebungen Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbasierter LLM-Anwendungen mit mehreren Aktoren. Dabei werden diese Anwendungen als komposable Graphen realisiert, die einen dauerhaften Zustand sowie Kontrolle über den Ausführungsablauf bieten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps-Spezialisten für KI sowie ML-Architekten, die produktionsreife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und verwalten möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Komplexe LangGraph-Topologien hinsichtlich Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu gestalten und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Zeitüberschreitungen, Idempotenz sowie Recovery-Verfahren auf Basis von Checkpoints sicherzustellen.
• Ausführungsvorgänge der Graphen zu debuggen und nachzuverfolgen, deren Zustand zu analysieren sowie Probleme in Produktivumgebungen systematisch zu reproduzieren.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Tracing-Daten auszustatten, erfolgreich in die Produktion zu implementieren sowie SLAs und Kosten fortlaufend zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahe Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Agentische KI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, logisch schließen sowie mittels Werkzeugen Aktionen ausführen, um innerhalb definierter Grenzen Ziele zu erreichen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen und Datenanalysten auf mittlerem Niveau, die agentische KI-Lösungen für klinische sowie operative Anwendungsfälle entwickeln, bewerten und steuern möchten.

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

• Die Konzepte sowie Einschränkungen agentischer KI im medizinischen Kontext zu erklären.
• Sichere Arbeitsabläufe für Agenten zu entwerfen, die Planung, Gedächtnisfunktion und Werkzeugeinbindung umfassen.
• Retrieval-Augmented Agents auf Basis medizinischer Dokumente sowie Wissensdatenbanken zu erstellen.
• Das Verhalten von Agenten mithilfe von Schutzmechanismen sowie Kontrollprozessen unter Einbeziehung des Menschen zu bewerten, überwachen und regulieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie moderierte Diskussionen.
• Anleitete Laborübungen und Code-Beispiele in einer simulierten Umgebung.
• Szenario-basierte Aufgaben zu Sicherheit, Bewertung und Governance.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Schulung? Kontaktieren Sie uns gerne, um Einzelheiten zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen sowie KI-Entwickler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisniveaus, die KI-basierte Lösungen im Gesundheitsbereich umsetzen möchten.

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

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und bei Diagnosen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilder sowie prädiktive Diagnosen zu entwickeln.
• KI mit elektronischen Patientenakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu verknüpfen.
• Die Einhaltung gesundheitsrechtlicher Vorgaben sowie ethischer Grundsätze bei KI-Anwendungen sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Wissenstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, chirurgische Simulationen sowie Rehabilitation nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Rolle von KI bei der Verbesserung von AR/VR-Anwendungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für chirurgische Simulationen und medizinische Ausbildung einzusetzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Rehabilitation und Therapie von Patienten anzuwenden.
• Die ethischen sowie datenschutzrechtlichen Herausforderungen bei KI-gestützten medizinischen Werkzeugen zu erkennen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittlerem Kenntnisstand sowie Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsversorgung mit Google Colab zu entwickeln.

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

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mithilfe von Google Colab zu implementieren.
• KI zur Erstellung prädiktiver Modelle auf Basis gesundheitsbezogener Daten einzusetzen.
• Medizinische Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz zu analysieren.
• Die ethischen Aspekte bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen zu erkennen und zu verstehen.

Dieses Live-Training unter Leitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal sowie Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die KI-Technologien im Gesundheitsumfeld verstehen und einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die wichtigsten Herausforderungen im Gesundheitswesen erkennen, bei denen KI eine Hilfe sein kann.
• Die Auswirkungen von KI auf die Patientenversorgung, Sicherheit sowie medizinische Forschung analysieren.
• Das Zusammenspiel zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
• Grundlegende Konzepte der KI auf konkrete Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
• Maschinelle Lernalgorithmen zur Auswertung medizinischer Daten entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte und Forscher im Gesundheitswesen, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren sowie bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundlagen von ChatGPT sowie dessen Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen zu verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung medizinischer Prozesse und Interaktionen einzusetzen.
• Mithilfe von ChatGPT korrekte medizinische Informationen an Patienten weiterzugeben und sie zu unterstützen.
• ChatGPT zur Durchführung von medizinischen Forschungsarbeiten sowie Analysen anzuwenden.

Dieses vom Kursleiter moderierte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem Niveau, Biomedical Engineers sowie KI-Entwickler, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für gesundheitliche Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables sowie Diagnosegeräten umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und einzuführen.
• Die ethischen sowie rechtlichen Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitsbereich zu berücksichtigen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich Medizinische KI sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die Modelle für die klinische Diagnose, Vorhersage von Erkrankungen und Prognose der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter sowie unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle anhand von Gesundheitsdaten zu feinabstimmen – einschließlich elektronischer Patientenakten, Bilddaten sowie zeitbasierten Datensätzen.
• Transferlernen, domänenspezifische Adaption sowie Modellkomprimierung in medizinischen Anwendungsfällen anzuwenden.
• Aspekte wie Datenschutz, Verzerrungen in den Daten und regulatorische Vorgaben bei der Entwicklung von Modellen zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen medizinischen Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative KI ist eine Technologie, die auf Grundlage von Prompts und Daten neue Inhalte wie Texte, Bilder sowie Empfehlungen erzeugt.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf Anfänger- und Mittelstufe, das Generative KI sowie Prompt Engineering nutzen möchte, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation im medizinischen Umfeld zu verbessern.

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

• Die Grundlagen von Generativem KI sowie Prompt Engineering zu verstehen.
• KI-Tools zur Vereinfachung klinischer, administrativer und Forschungsaufgaben einzusetzen.
• Den ethischen, sicheren und gesetzeskonformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
• Prompts so zu optimieren, dass konsistente und präzise Ergebnisse erzielt werden.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen sowie Fallstudien.
• Hands-on-Erfahrungen mit KI-Tools.

Optionen zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbehafteter, mehraktiger LLM-Anwendungen in Form komponierbarer Graphen mit persistentem Zustand und vollständiger Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die LangGraph-basierte Finanzlösungen unter Einhaltung von Governance-Richtlinien, Überwachungsvorgaben und Compliance-Vorschriften entwerfen, implementieren sowie betreiben möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows gemäß regulatorischen und prüfungstechnischen Anforderungen zu entwerfen.
• Finanzdatenstandards sowie Ontologien in den Graphenzustand und die zugehörigen Werkzeuge zu integrieren.
• Für kritische Prozesse Zuverlässigkeit, Sicherheit sowie Kontrollmechanismen mit menschlicher Beteiligung umzusetzen.
• LangGraph-Systeme hinsichtlich Leistung, Kosten und SLAs zu implementieren, zu überwachen sowie zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Gestaltung dieses Trainings kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen, die auf Graphen basieren und Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicherverwaltung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.

Dieses praxisorientierte Training wird von einem Instruktor geleitet – entweder online oder vor Ort – und richtet sich an Entwickler mit ersten Erfahrungen, Prompt-Ingenieure sowie Datenfachkräfte, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mithilfe von LangGraph entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die zentralen Konzepte von LangGraph – Knoten, Kanten und Zustand – sowie deren Anwendungsfälle verstehen.
• Prompt-Ketten erstellen können, die Verzweigungen aufweisen, externe Werkzeuge nutzen und den Zustand beibehalten.
• Suchmechanismen sowie externe APIs nahtlos in graphbasierte Workflows integrieren.
• LangGraph-Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit testen, debuggen sowie bewerten können.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge kombiniert mit moderierten Diskussionen.
• Geführte Übungen und schrittweises Durchlaufen von Code-Beispielen in einer isolierten Testumgebung.
• Szenariobasiertes Training zu Konzeptdesign, Tests sowie Bewertungsmethoden.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren, die als komponierbare Graphen strukturiert sind. Es gewährleistet einen dauerhaften Zustand sowie präzise Kontrolle über den Ablauf der Verarbeitung.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die rechtliche Lösungen auf Basis von LangGraph entwerfen, implementieren und betreiben möchten – dabei werden Compliance-Vorgaben, Nachverfolgbarkeit sowie Governance-Standards berücksichtigt.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Der Entwicklung von auf rechtliche Anforderungen zugeschnittenen LangGraph-Workflows, die Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherstellen.
• Der Integration juristischer Ontologien sowie Dokumentstandards in den Graphenzustand und -prozess.
• Der Implementierung von Schutzmechanismen, menschlichen Genehmigungsschritten sowie nachvollziehbaren Entscheidungspfaden.
• Dem Bereitstellen, Überwachen und Pflegen von LangGraph-Diensten im Produktivbetrieb unter Berücksichtigung der Beobachtbarkeit sowie Kostenkontrolle.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierter Workflows für LLMs, die Verzweigungen, den Einsatz von Werkzeugen, Speicherfunktionen sowie eine kontrollierbare Ausführung ermöglichen.

Dieses praxisorientierte Trainingsprogramm unter Anleitung eines Instructors (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Produktteams mit mittlerer Erfahrung, die LangGraphs grafische Logik gemeinsam mit Agentenlogiken von LLMs nutzen möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen zu entwickeln – etwa Kundenservice-Agenten, Entscheidungsabläufe oder Informationsabrufsysteme.

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

• Grafbasierte Workflows zu entwerfen, die LLM-Agenten, externe Werkzeuge und Speichersysteme koordinieren.
• Bedingte Verzweigungen, automatische Neuversuche sowie Ersatzmechanismen zur robusten Ausführung zu implementieren.
• Retrieval-Funktionen, REST-APIs sowie strukturierte Ausgaben nahtlos in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie moderierte Diskussionen.
• Angeleitete Übungen und Codierexkursionen in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Entwurfsaufgaben sowie peer-reviews durch die Teilnehmer.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu besprechen.

LangGraph ist ein auf Graphen basierendes Orchestrierungs-Framework, das es ermöglicht, bedingte sowie mehrstufige Workflows mit großen Sprachmodellen und Tools zu erstellen – ideal zur Automatisierung und Individualisierung von Content-Prozessen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Marketingfachkräfte, Content-Strategen sowie Entwickler im mittleren Kenntnisniveau, die dynamische und differenzierte E-Mail-Kampagnen sowie automatisierte Content-Erstellungsprozesse mit LangGraph implementieren möchten.

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

• Das Entwerfen von graphisch strukturierten Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik.
• Die Integration von großen Sprachmodellen, APIs sowie Datenquellen zur automatisierten Personalisierung.
• Das Verwalten von Zuständen, Speichern und Kontextinformationen in mehrstufigen Marketingkampagnen.
• Die Bewertung, Überwachung sowie Optimierung der Leistungsfähigkeit und Ergebnisse der eingesetzten Workflows.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Praktische Übungen zur Umsetzung von E-Mail-Workflows sowie Content-Pipelines.
• Szenario-basierte Aufgaben zu Personalisierung, Segmentierung und bedingter Entscheidungslogik.

Optionen zur Kursanpassung

• Für Anfragen zu individuell angepassten Schulungen setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um die Details abzustimmen.