LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments - 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
• Opracować modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Zintegrować sztuczną inteligencję z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) i klinicznymi przepływami pracy.
• Zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych zawodowców z branży opieki zdrowotnej, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
• Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkolenia medycznego.
• Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
• Badać etyczne i prywatnościowe zagadnienia związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi AI.

Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
• Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do doświadczonych specjalistów z branży opieki zdrowotnej oraz analityków danych, którzy chcą zrozumieć i wykorzystać technologie AI w środowiskach opieki zdrowotnej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Określić kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, które może rozwiązać AI.
• Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
• Zrozumieć związek między AI a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
• Zastosować podstawowe koncepcje AI do scenariuszy z zakresu opieki zdrowotnej.
• Opracowywać modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do pracowników służby zdrowia i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia procesów pracy i poprawy wyników zdrowotnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
• Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w opiece zdrowotnej.
• Dostarczać pacjentom dokładne informacje medyczne i wsparcie za pomocą ChatGPT.
• Zastosować ChatGPT w badaniach medycznych i analizach.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.

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

• Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
• Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
• Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
• Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level healthcare professionals, data analysts, and policy makers who wish to understand and apply generative AI in the context of healthcare.

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

• Explain the principles and applications of generative AI in healthcare.
• Identify opportunities for generative AI to enhance drug discovery and personalized medicine.
• Utilize generative AI techniques for medical imaging and diagnostics.
• Assess the ethical implications of AI in medical settings.
• Develop strategies for integrating AI technologies into healthcare systems.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia, badaczy medycznych i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej i aplikacjach opieki zdrowotnej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Zintegrować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane medyczne do diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznej dokumentacji medycznej.
• Opracowanie modeli predykcyjnych do diagnozowania chorób i zaleceń dotyczących leczenia.
• Wdrożenie przetwarzania mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych pracowników służby zdrowia i programistów AI, którzy chcą wykorzystać szybkie techniki inżynieryjne w celu poprawy medycznych przepływów pracy, wydajności badań i wyników pacjentów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy inżynierii podpowiedzi w opiece zdrowotnej.
• Korzystać z podpowiedzi AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
• Wykorzystać sztuczną inteligencję do badań medycznych i przeglądu literatury.
• Usprawnić proces odkrywania leków i podejmowania decyzji klinicznych za pomocą podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji.
• Zapewnienie zgodności ze standardami regulacyjnymi i etycznymi w zakresie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.