Budowanie Agentów Konwersacyjnych z LangChain - Plan Szkolenia

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.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą zautomatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania obszernego kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować i wdrażać złożone przepływy pracy przy użyciu wizualnego interfejsu programowania n8n.
• Zintegrować możliwości AI z przepływami pracy przy użyciu LangChain.
• Tworzyć niestandardowe chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych przypadków użycia.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych za pomocą agentów AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i inżynierów automatyzacji, którzy chcą zrozumieć, jak używać LangChain i interfejsów API do automatyzacji powtarzalnych zadań i przepływów pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy integracji API z LangChain.
• Zautomatyzować powtarzalne przepływy pracy przy użyciu LangChain i Python.
• Wykorzystywać LangChain do łączenia różnych interfejsów API w celu zapewnienia wydajnych procesów biznesowych.
• Tworzyć i automatyzować niestandardowe przepływy pracy przy użyciu interfejsów API i możliwości automatyzacji LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i decydentów, którzy chcą zbadać etyczne implikacje rozwoju sztucznej inteligencji i dowiedzieć się, jak stosować wytyczne etyczne podczas tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji z LangChain.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zidentyfikować kluczowe kwestie etyczne w rozwoju AI z LangChain.
• Zrozumieć wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo i procesy decyzyjne.
• Opracować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć wytyczne dotyczące etycznej sztucznej inteligencji w projektach opartych na LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów internetowych i projektantów UX, którzy chcą wykorzystać LangChain do tworzenia intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika aplikacji internetowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia LangChain i jego rolę w zwiększaniu doświadczenia użytkownika w sieci.
• Wdrażać LangChain w aplikacjach internetowych w celu tworzenia dynamicznych i responsywnych interfejsów.
• Zintegrować interfejsy API z aplikacjami internetowymi w celu poprawy interaktywności i zaangażowania użytkowników.
• Optymalizacja doświadczenia użytkownika przy użyciu zaawansowanych funkcji dostosowywania LangChain.
• Analizuj dane o zachowaniu użytkowników, aby dostosować wydajność i doświadczenie aplikacji internetowych.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and software engineers who wish to build AI-powered applications using the LangChain framework.

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

• Understand the fundamentals of LangChain and its components.
• Integrate LangChain with large language models (LLMs) like GPT-4.
• Build modular AI applications using LangChain.
• Troubleshoot common issues in LangChain applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów danych i DevOps specjalistów, którzy chcą wykorzystać możliwości LangChain, integrując go z różnymi usługami w chmurze.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zintegrować LangChain z głównymi platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud.
• Korzystać z interfejsów API i usług opartych na chmurze w celu ulepszenia aplikacji opartych na LangChain.
• Skalowanie i wdrażanie agentów konwersacyjnych w chmurze w celu interakcji w czasie rzeczywistym.
• Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać LangChain do zwiększenia swoich możliwości analizy i wizualizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować pobieranie i czyszczenie danych przy użyciu LangChain.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę danych przy użyciu Python i LangChain.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib i innych bibliotek Python zintegrowanych z LangChain.
• Wykorzystanie LangChain do generowania wniosków z analizy danych w języku naturalnym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers and software engineers who wish to learn the core concepts and architecture of LangChain and gain the practical skills for building AI-powered applications.

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

• Grasp the fundamental principles of LangChain.
• Set up and configure the LangChain environment.
• Understand the architecture and how LangChain interacts with large language models (LLMs).
• Develop simple applications using LangChain.

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 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.