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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τον ρόλο των πρακτόρων AI στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
• Αναπτύξτε μοντέλα AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και προγνωστικά διαγνωστικά.
• Ενσωματώστε την τεχνητή νοημοσύνη με ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHR) και κλινικές ροές εργασιών.
• Διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγειονομικής περίθαλψης και τις ηθικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον ηγετικό ρόλο εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαπρoσωπικά ή διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικούς επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις AI και AR/VR για την εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας, τις αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και τη διευθετητική.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της AI στην ενίσχυση των AR/VR εμπειριών στη υγειονομία.
• Χρησιμοποιήσουν AR/VR για αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας.
• Εφαρμόζουν εργαλεία AR/VR στη διευθετητική και επέμβαση των ασθενών.
• Εξετάζουν τις ηθικές και προστασίες της ιδιωτικότητας στα ενισχυμένα με AI υγειονομικά εργαλεία.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμόρφωση σε χώρο Ελλάδα (online ή ανύψωμα) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου ειδικούς των δεδομένων και υγειονομικούς φορείς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την AI για προχωρημένες εφαρμογές υγειονομικών χρηστηρίων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• εφαρμόζουν AI μοντέλα για υγειονομικά χρηστήρια χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• χρησιμοποιούν AI για πρόβλεψη στα δεδομένα υγειονομικών.
• αναλύζουν ιατρικά εικονίδια με τεχνικές AI.
• εξετάζουν τις αξιοθετηματικές προσανατολιστικές συμβουλές για υγειονομικές λύσεις βασιζόμενες στην AI.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, είτε διαδικτυακή είτε δια ζώσης, απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) σε περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντοπίζουν τις βασικές προκλήσεις στον τομέα της υγείας που μπορεί να αντιμετωπίσει η Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Αναλύουν τον αντίκτυπο της Τεχνητής Νοημοσύνης στην φροντίδα των ασθενών, την ασφάλεια και την ιατρική έρευνα.
• Κατανοούν τη σχέση μεταξύ της Τεχνητής Νοημοσύνης και των επιχειρηματικών μοντέλων στον τομέα της υγείας.
• Εφαρμόζουν θεμελιώδεις έννοιες Τεχνητής Νοημοσύνης σε σενάρια υγειονομικής περίθαλψης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανάλυση ιατρικών δεδομένων.

Αυτό το εξειδικευμένο διαλεγόμενο, ζωντανό διάθεσμα στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβάσιμο για ανώτατους επαγγελματίες υγειονομικής και έρευνης, στόχος του οποίου είναι να εκμεταλλευθούν το ChatGPT για να βελτιώσουν την περίθαλψη των ασθενών, να ρυθμίσουν τις διαδικασίες και να ενισχύσουν τα αποτελέσματα στην υγειονομική περίθαλψη.

Με το τέλος αυτού του διαθέσματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τις βασικές αρχές του ChatGPT και τις εφαρμογές του στη υγειονομική.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες και επικοινωνίες υγειονομικής.
• Παρέχουν ακριβείς μελετηματικές πληροφορίες και υποστήριξη στους ασθενείς χρησιμοποιώντας το ChatGPT.
• Εφαρμόζουν το ChatGPT για μελέτες και ανάλυση στη υγειονομική.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης μεσαίου επιπέδου, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις υγειονομικής περίθαλψης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και αναπτύξτε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετώπιση ηθικών και ρυθμιστικών ζητημάτων σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) με καθοδήγηση εκπαιδευτών απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου, σε αναλυτές δεδομένων και σε υπεύθυνους χάραξης πολιτικής που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εξηγήστε τις αρχές και τις εφαρμογές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
• Προσδιορίστε ευκαιρίες για γενετική τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση της ανακάλυψης φαρμάκων και της εξατομικευμένης ιατρικής.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για ιατρική απεικόνιση και διαγνωστικά.
• Αξιολογήστε τις ηθικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικά περιβάλλοντα.
• Ανάπτυξη στρατηγικών για την ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, ιατρικούς ερευνητές και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη σε ιατρικές διαγνωστικές εφαρμογές και εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τον ρόλο της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης στη σύγχρονη υγειονομική περίθαλψη.
• Ενσωματώστε δομημένα και μη δομημένα ιατρικά δεδομένα για διαγνωστικά που βασίζονται σε AI.
• Εφαρμόστε τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών αρχείων υγείας.
• Αναπτύξτε προγνωστικά μοντέλα για τη διάγνωση της νόσου και τις συστάσεις θεραπείας.
• Εφαρμογή επεξεργασίας ομιλίας και φυσικής γλώσσας (NLP) για ιατρική μεταγραφή και αλληλεπίδραση με τον ασθενή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν άμεσες τεχνικές μηχανικής για τη βελτίωση της ροής ιατρικών εργασιών, της αποτελεσματικότητας της έρευνας και των αποτελεσμάτων των ασθενών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της άμεσης μηχανικής στην υγειονομική περίθαλψη.
• Χρησιμοποιήστε προτροπές AI για κλινική τεκμηρίωση και αλληλεπιδράσεις με ασθενείς.
• Αξιοποιήστε το AI για ιατρική έρευνα και ανασκόπηση βιβλιογραφίας.
• Βελτιώστε την ανακάλυψη φαρμάκων και τη λήψη κλινικών αποφάσεων με προτροπές που βασίζονται στο AI.
• Διασφαλίστε τη συμμόρφωση με ρυθμιστικά και ηθικά πρότυπα στην τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.