LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Képzés

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű egészségügyi szakembereknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik mesterséges intelligencia által vezérelt egészségügyi megoldásokat kívánnak megvalósítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI-ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• AI modellek fejlesztése orvosi képelemzés és prediktív diagnosztika számára.
• Integrálja a mesterséges intelligenciát az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Biztosítsa az egészségügyi előírásoknak és az etikus mesterséges intelligencia gyakorlatának betartását.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azokat a középfokú egészségügyi szakembereket célozza meg, akik kíváncsiak arra, hogy alkalmazzák az AI és AR/VR megoldásokat orvosi kiképzésre, műtét szimulációkra és rehabilitációra.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI szerepét az AR/VR élmény javításában az egészségügyben.
• Használni az AR/VR műtétszimulációkhoz és orvosi kiképzésre.
• Alkalmazni az AR/VR eszközöket betegek rehabilitációjára és terápiájára.
• Kutatni az AI-javított orvosi eszközök etikai és adatvédelmi kérdéseit.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célja, hogy középfokú adat tudósai és egészségügyi szakemberek AI-t használjanak előrehaladott egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modelleket valósítanak meg az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI-t használnak az egészségügyi adatok előrejelző modelljeihez.
• Orvosi képeket elemzik AI meghajtott technikákkal.
• Etikai szempontokat vizsgálnak AI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés tapasztalt egészségügyi szakembereknek és adatelemzőknek szól, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a mesterséges intelligencia (AI) technológiáit az egészségügyi környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani a kulcsfontosságú egészségügyi kihívásokat, amelyekre az AI megoldást nyújthat.
• Elemezni az AI hatását a betegellátásra, a biztonságra és az orvosi kutatásokra.
• Megérteni az AI és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alkalmazni az alapvető AI koncepciókat az egészségügyi forgatókönyvekre.
• Gépi tanulási modelleket fejleszteni az orvosi adatok elemzéséhez.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan egészségügyi szakembereknek és kutatóknak szól, akik szeretnék felhasználni a ChatGPT-t a betegek ellátásának javítására, a munkafolyamatok optimalizálására és az egészségügyi eredmények javítására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a ChatGPT alapjait és alkalmazását az egészségügyben.
• Használják a ChatGPT-t az egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtanak a betegeknek a ChatGPT használatával.
• Alkalmaznak ChatGPT-t orvosi kutatások és elemzések végrehajtásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek, orvosbiológiai mérnököknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése egészségügyi alkalmazások szélső eszközein.
• Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat hordható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezze meg és telepítse az Edge AI-t használó páciensfigyelő rendszereket.
• Vegye figyelembe az egészségügyi mesterséges intelligencia-alkalmazások etikai és szabályozási szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügy kontextusában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismertesse a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítsa a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvoslás fokozása érdekében.
• Használjon generatív mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képalkotáshoz és diagnosztikához.
• Mérje fel az AI etikai vonatkozásait az orvosi környezetben.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák egészségügyi rendszerekbe történő integrálására.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvoskutatóknak és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia alkalmazását kívánják alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia szerepét a modern egészségügyben.
• Integrálja a strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat a mesterséges intelligencia által vezérelt diagnosztikához.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képek és elektronikus egészségügyi feljegyzések elemzésére.
• Prediktív modellek kidolgozása a betegségek diagnosztizálásához és a kezelési javaslatokhoz.
• A beszéd- és természetes nyelvi feldolgozás (NLP) megvalósítása az orvosi átírás és a betegek interakciója érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek és mesterséges intelligencia-fejlesztőknek szól, akik az orvosi munkafolyamatok, a kutatás hatékonyságának és a betegek eredményeinek javítása érdekében gyors mérnöki technikákat kívánnak alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a gyors tervezés alapjait az egészségügyben.
• Használjon mesterséges intelligencia felszólításokat a klinikai dokumentációhoz és a betegek interakciójához.
• Használjon mesterséges intelligenciát az orvosi kutatásokhoz és az irodalom áttekintéséhez.
• Fokozza a gyógyszerkutatást és a klinikai döntéshozatalt mesterséges intelligencia által vezérelt utasításokkal.
• Az egészségügyi mesterséges intelligencia szabályozási és etikai normáinak való megfelelés biztosítása.