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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни професионалисти от средно до напреднало ниво и разработчици на AI, които желаят да внедрят здравни решения, управлявани от AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на AI агентите в здравеопазването и диагностиката.
• Разработете AI модели за анализ на медицински изображения и предсказуема диагностика.
• Интегрирайте AI с електронни здравни досиета (EHR) и клинични работни процеси.
• Осигурете съответствие със здравните разпоредби и етичните практики за ИИ.

Този инструкторски ръководен, жив обучение (онлайн или на място) е насочено към медицински специалисти с среден ниво, които желаят да приложат решения с AI и AR/VR за медицинско обучение, хирургически симулации и реабилитация.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI в подобряването на AR/VR преживяванията в здравеопазването.
• Прилагат AR/VR за хирургически симулации и медицинско обучение.
• Прилагат инструменти с AR/VR за реабилитация и терапия на пациенти.
• Разгледат етичните и конфиденциалността на проблеми в инструменти с AI-обогатено медицинско оборудване.

Товата обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за средно-равни данни науки и здравни професионалисти, които искат да използват Искусствен Интелигент (ИИ) за напреднали приложения в здравеопазването с използване на Google Colab.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират ИИ модели за здравеопазването с използване на Google Colab.
• Използват ИИ за предвиждащи модели в данните за здравеопазване.
• Анализират медицински изображения с ИИ-движени техники.
• Разглеждат етични разсъждения за решения за здравеопазване, базирани на ИИ.

Този практически, водещ се от инструктор курс (онлайн или на място) е предназначен за здравни специалисти и специалисти по данни от средно ниво, които желаят да разберат и прилагат AI технологии в здравни среди.

В края на този курс участниците ще могат да:

• Идентифицират ключови предизвикателства в здравеопазването, които AI може да разреши.
• Анализират въздействието на AI върху грижите за пациентите, безопасността и медицинските изследвания.
• Разберат връзката между AI и бизнес моделите в здравеопазването.
• Приложат основни AI концепции към здравни сценарии.
• Разработят модели за машинно обучение за анализ на медицински данни.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е направен за професионалисти от здравеопазването и изследователи, които искат да използват ChatGPT за подобряване на грижите за пациентите, оптимизиране на работите процеси и подобряване на резултатите в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на ChatGPT и нейните приложения в здравеопазването.
• Използват ChatGPT за автоматизация на процесите и взаимодействията в здравеопазването.
• Предоставят точна медицинска информация и подкрепа за пациентите, използвайки ChatGPT.
• Прилагат ChatGPT за медицински изследвания и анализ.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
• Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за приложения в здравеопазването.
• Внедряване на Edge AI решения в носими устройства и инструменти за диагностика.
• Проектирайте и внедрявайте системи за наблюдение на пациенти с помощта на Edge AI.
• Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в приложенията на AI в здравеопазването.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на здравеопазването от начинаещи до средно ниво, анализатори на данни и създатели на политики, които желаят да разберат и прилагат генеративен ИИ в контекста на здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обяснете принципите и приложенията на генеративния AI в здравеопазването.
• Идентифицирайте възможностите за генеративен AI за подобряване на откриването на лекарства и персонализираната медицина.
• Използвайте генеративни AI техники за медицински изображения и диагностика.
• Оценете етичните последици от ИИ в медицинските заведения.
• Разработване на стратегии за интегриране на AI технологии в здравните системи.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти от средно до напреднало ниво, медицински изследователи и разработчици на AI, които желаят да прилагат мултимодален AI в медицинска диагностика и здравни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на мултимодалния AI в съвременното здравеопазване.
• Интегрирайте структурирани и неструктурирани медицински данни за диагностика, управлявана от AI.
• Прилагайте AI техники за анализиране на медицински изображения и електронни здравни досиета.
• Разработване на прогнозни модели за диагностика на заболяването и препоръки за лечение.
• Приложете обработка на реч и естествен език (NLP) за медицинска транскрипция и взаимодействие с пациента.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти на средно ниво и разработчици на AI, които желаят да използват бързи инженерни техники за подобряване на медицинските работни потоци, ефективността на изследванията и резултатите за пациентите.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на бързото инженерство в здравеопазването.
• Използвайте AI подкани за клинична документация и взаимодействия с пациенти.
• Използвайте AI за медицински изследвания и преглед на литература.
• Подобрете откриването на лекарства и вземането на клинични решения с подкани, управлявани от AI.
• Осигурете съответствие с регулаторните и етични стандарти в ИИ в здравеопазването.