LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Träningskurs

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.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till sjukvårdspersonal och AI-utvecklare på medelnivå till avancerad nivå som vill implementera AI-drivna lösningar för sjukvården.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen som AI-agenter inom vård och diagnostik.
• Utveckla AI-modeller för medicinsk bildanalys och prediktiv diagnostik.
• Integrera AI med elektroniska journaler (EHR) och kliniska arbetsflöden.
• Säkerställa regelefterlevnad inom vården och etiska AI-praxis.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå sjukvårdsprofessionella som vill tillämpa AI och AR/VR-lösningar för medicinsk utbildning, kirurgiska simuleringar och rehabilitering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI:s roll i att förbättra AR/VR-upplevelser inom sjukvården.
• Använda AR/VR för kirurgiska simuleringar och medicinsk utbildning.
• Tillämpa AR/VR-verktyg för patientrehabilitering och terapi.
• Undersöka etiska och integritetsfrågor i AI-förstärkta medicinska verktyg.

Denna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till datavetare och hälsovårdspersonal på mellan-nivå som vill utnyttja AI för avancerade hälsovårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för hälsovård med hjälp av Google Colab.
• Använda AI för prediktiv modellering i hälsovårdsdata.
• Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
• Undersöka etiska överväganden i AI-baserade hälsovårdslösningar.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till sjukvårdspersonal och dataforskare på mellannivå som vill förstå och tillämpa AI-teknologier i sjukvårdsmiljöer.

I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera viktiga utmaningar inom sjukvården som AI kan hantera.
• Analysera AI:s inverkan på patientsäkerhet, vård och medicinsk forskning.
• Förstå sambandet mellan AI och affärsmodeller inom sjukvården.
• Tillämpa grundläggande AI-koncept på sjukvårdsscenarier.
• Utveckla maskininlärningsmodeller för analys av medicinska data.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal och forskare som vill utnyttja ChatGPT för att förbättra patientvården, strömlinjeforma arbetsflöden och förbättra hälso- och sjukvårdsresultat.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i ChatGPT och dess tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
• Använda ChatGPT för att automatisera hälso- och sjukvårdsprocesser och interaktioner.
• Ge exakt medicinsk information och stöd till patienter med hjälp av ChatGPT.
• Tillämpa ChatGPT för medicinsk forskning och analys.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på mellannivå, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvården.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för hälso- och sjukvårdsprogram.
• Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostikverktyg.
• Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i AI-tillämpningar för hälso- och sjukvård.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på nybörjarnivå till mellannivå, dataanalytiker och beslutsfattare som vill förstå och tillämpa generativ AI i samband med hälso- och sjukvård.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förklara principerna och tillämpningarna av generativ AI inom hälso- och sjukvården.
• Identifiera möjligheter för generativ AI för att förbättra läkemedelsupptäckt och personlig medicin.
• Använd generativa AI-tekniker för medicinsk bildbehandling och diagnostik.
• Bedöma de etiska implikationerna av AI i medicinska miljöer.
• Utveckla strategier för att integrera AI-teknik i hälso- och sjukvårdssystemen.

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.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på mellanliggande till avancerad nivå, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI inom medicinsk diagnostik och hälso- och sjukvård.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för multimodal AI inom modern sjukvård.
• Integrera strukturerad och ostrukturerad medicinsk data för AI-drivna diagnoser.
• Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska patientjournaler.
• Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnos och behandlingsrekommendationer.
• Implementera tal- och natural language processing (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.

Den här instruktörledda, genomförda utbildningen i Sverige (online eller på plats) är inriktad på vårdpersonal och AI-utvecklare på medelnivå som vill utnyttja tekniker för promptingenjörskap för att förbättra medicinska arbetsflöden, forsknings effektivitet och patientutfall.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i promptteknik inom vården.
• Använda AI-promptar för klinisk dokumentation och patientinteraktioner.
• Utnyttja AI för medicinsk forskning och litteraturgranskning.
• Förbättra läkemedelsupptäckten och kliniskt beslutsfattande med AI-drivna uppmaningar.
• Säkerställa efterlevnad av regelverk och etiska standarder inom vården AI.