LangGraph in der Gesundheitsversorgung: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Agentic AI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, argumentieren und tätigkeitsbezogene Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Grenzen zu erreichen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheits- und Datenteams, die Agentic AI-Lösungen für klinische und operationale Anwendungsfälle entwerfen, evaluieren und steuern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Agentic AI-Konzepte und -Grenzen in Gesundheitskontexten zu erklären.
• Sicherheitsbewusste Agentenabläufe mit Planung, Speicher und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
• Retrieval-verstärkte Agenten über klinische Dokumente und Wissensbasen zu bauen.
• Agentenverhalten mit Sicherheitsmaßnahmen und menschlichen Kontrollen zu evaluieren, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und geführte Diskussion.
• Begleitende Laborübungen und Code-Erklärungen in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zur Sicherheit, Evaluation und Steuerung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsdienstleistungsprofessionelle und AI-Entwickler, die AI-gestützte Gesundheitslösungen umsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von AI-Agenten in der medizinischen Diagnostik und Versorgung zu verstehen.
• AI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnose zu entwickeln.
• AI mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu integrieren.
• Der Einhaltung von gesundheitsbezogenen Vorschriften und ethisch korrekten AI-Praktiken sicherzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsfachkräfte, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgie-Simulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Chirurgie-Simulationen und medizinische Ausbildung einzusetzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Patientenrehabilitation und Therapie anzuwenden.
• Die ethischen und Datenschutzbedenken bei KI-gestützten medizinischen Werkzeugen zu erkunden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Fachleute des Gesundheitswesens, die KI für fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI zur prädiktiven Modellierung in Gesundheitsdaten zu verwenden.
• Medizinische Bilder mit künstlich-intelligent gestützten Techniken zu analysieren.
• Ethische Überlegungen in KI-basierten Gesundheitslösungen zu erkunden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsberufe und Datenwissenschaftler, die AI-Technologien im Gesundheitsbereich verstehen und anwenden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Schlüssige Herausforderungen des Gesundheitssektors identifizieren, die durch AI gelöst werden können.
• Die Auswirkungen von AI auf Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung analysieren.
• Das Verhältnis zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
• Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
• Maschinelles Lernen für die Analyse medizinischer Daten entwerfen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Formation in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte und Forscher, die ChatGPT nutzen möchten, um den Patientenbetreuung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und gesundheitliche Ergebnisse zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von ChatGPT und dessen Anwendungen im Gesundheitsbereich zu verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und -interaktionen einzusetzen.
• genaue medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mit ChatGPT bereitzustellen.
• ChatGPT für medizinische Forschung und Analyse anzuwenden.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsfachkräfte, Biomedizintechniker und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen anzusprechen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnostik, Krankheitsprognose und Prognose der Patientenoutcome mit strukturierten und unstrukturierten medizinischen Daten anpassen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle auf gesundheitsspezifische Datensätze, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, anzupassen.
• Transfer Learning, Domänenanpassung und Modellkompression in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrungen und regulatorische Vorgaben bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Anangepasste Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative AI ist eine Technologie, die auf Befehle und Daten basierend neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen erstellt.

Diese von Dozenten geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Healthcare-Professionals mit Grundkenntnissen bis zur fortgeschrittenen Stufe, die Generative AI und Prompt Engineering einsetzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation in medizinischen Kontexten zu verbessern.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Generative AI und Prompt Engineering zu verstehen.
• AI-Werkzeuge einsetzen, um klinische, administrative und forschungsbezogene Aufgaben zu vereinfachen.
• Ethisch, sicher und konformen Gebrauch von AI in der Gesundheitsversorgung zu gewährleisten.
• Befehlszeilen zu optimieren, um einheitliche und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Praxisübungen mit AI-Werkzeugen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies in Absprache vorzunehmen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit beständigen Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis anspruchsvollste Fachleute, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Finanzspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe zu gestalten, die den regulatorischen und auditbedingten Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und -ontologien in den Graphen-Zustand und -Tooling zu integrieren.
• Zuverlässigkeit, Sicherheit und menschliche Schaltstellenkontrolle für kritische Prozesse umzusetzen.
• LangGraph-Systeme zur Leistung, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Abschlussform des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-im-Code-Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierte LLM-Anwendungen, die Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler, Prompt-Ingenieure und Datenpraktiker, die Reliable, mehrstufige LLM-Arbeitsabläufe mit LangGraph entwerfen und erstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und wann sie eingesetzt werden sollten.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die verzweigen, Tools aufrufen und den Speicher beibehalten.
• Abfragefunktionen und externe APIs in graphbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin testen, debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Diskussion.
• Führung durch Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zum Entwurf, Testen und Evaluieren.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von zustandsbehafteten, mehrbenutzer-LLM-Anwendungen als komponierbare Graphen mit persistenter Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenförmige Fachkräfte, die LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachvollziehbarkeits- und Governance-Kontrollen gestalten, implementieren und betreiben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Rechtsspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die Nachvollziehbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphen-Zustand und -Verarbeitung zu integrieren.
• Schutzvorrichtungen, menschliche Genehmigungsprozesse und nachvollziehbare Entscheidungspfade umzusetzen.
• LangGraph-Dienste in der Produktion bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, unter Berücksichtigung von Nachverfolgbarkeit und Kostenkontrolle.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Einzelheiten zu besprechen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphstrukturierter LLM-Arbeitsabläufe, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure und Produktteams, die LangGraphs graphlogische Strukturen mit LLM-Agentenschleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextabhängige Anwendungen wie Kundensupportagenten, Entscheidungsbäume und Informationsabrufsysteme zu erstellen.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphbasierte Arbeitsabläufe zu entwerfen, die LLM-Agenten, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Bedingte Routenführung, Wiederholungen und Fallbacks umzusetzen, um eine robuste Ausführung sicherzustellen.
• Abrufe, APIs und strukturierte Ausgaben in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten zu bewerten, zu überwachen und zu verhärten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Geführte Laborübungen und Code-Throughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Designübungen und Peer Reviews.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns um die Vorhaben abzustimmen.

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungsframework, das bedingte, mehrstufige Abläufe von LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Diese vom Trainer geführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Marketing-Experten, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungsabläufe mit LangGraph umsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphbasierte Content- und E-Mail-Abläufe mit bedingter Logik zu entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Workflow-Performance und -Auslieferungsergebnisse zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Gruppengespräche.
• Praktische Übungen zur Implementierung von E-Mail-Abläufen und Content-Pipelines.
• Szenariobasierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Terminierung zu vereinbaren.