LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung in regulierten Umgebungen Schulung

LangGraph ist ein Framework zum Erstellen zustandsbehafteter LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren als composables Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Diese von Instruktoren geleitete, live Veranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche KI-Plattform-Ingenieure, DevOps für KI und ML-Architekten, die Produktions-reife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit entwerfen und optimieren.
• Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und Checkpoint-basierte Wiederherstellung gewährleisten.
• Graph-Ausführungen debuggen und zurückverfolgen, Zustände inspizieren und Produktionsprobleme systematisch reproduzieren.
• Graphen mit Logs, Metriken und Traces instrumentieren, in Produktion deployen sowie SLAs und Kosten überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Agentic AI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, Schlussfolgerungen ziehen und werkzeugbasierte Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Einschränkungen zu erreichen.

Diese von einer instruktionsleitenden Person durchgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT- und Datenexperten im Gesundheitswesen auf mittlerem Niveau, die agentic AI-Lösungen für klinische und betriebliche Anwendungsfälle entwerfen, bewerten und steuern möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Agentic-AI-Konzepte und deren Einschränkungen im Gesundheitskontext zu erklären.
• Sichere Agent-Workflows mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
• Auf klinischen Dokumenten und Wissensdatenbanken basierende retrieval-augmentierte (abrufgestützte) Agenten zu entwickeln.
• Das Verhalten von Agenten mittels Guardrails (Sicherheitsgrenzen) und Human-in-the-Loop-Kontrollen (Mensch im Steuerkreis) zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und moderierte Diskussion.
• Geführte Labs und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Governance (Steuerung).

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser Dozenten-gesteuerte, Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte und KI-Entwickler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die KI-gestützte Lösungen für das Gesundheitswesen implementieren möchten.

Abschliessend werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen.
• KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilder und prädiktive Diagnostik zu entwickeln.
• KI in elektronische Krankenakten (EHR) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischen KI-Richtlinien sicherzustellen.

Diese live durchgeführte, instruktionsgeleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Schulungen, Operationsimulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Rolle der KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Operationsimulationen und medizinische Schulungen zu nutzen.
• AR/VR-Tools in der Rehabilitation und Therapie von Patientinnen und Patienten anzuwenden.
• Ethische und datenschutzrechtliche Aspekte bei KI-ergänzten medizinischen Tools zu erkunden.

Diese vom Trainer geleitete, interaktive Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen mit mittlerem Kenntnisstand, die KI für fortschrittliche Gesundheitsanwendungen mit Google Colab nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI zur prädiktiven Modellierung von Gesundheitsdaten einzusetzen.
• Medizinische Bilder mit KI-gestützten Techniken zu analysieren.
• Ethische Aspekte von KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu beleuchten.

Diese live geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte des Gesundheitswesens und Data Scientists auf mittlerem Niveau, die sich KI-Technologien in klinischen Umgebungen aneignen und praktisch anwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Kernherausforderungen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die durch KI adressiert werden können.
• Die Auswirkungen von KI auf Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung zu analysieren.
• Den Zusammenhang zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anzuwenden.
• Machine-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Daten zu entwickeln.

Diese instructor-led-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen und Forschende, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu steigern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von ChatGPT und dessen Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und -interaktionen nutzen können.
• Patienten mit genauen medizinischen Informationen und Unterstützung durch ChatGPT versorgen können.
• ChatGPT für medizinische Forschung und Analysen einsetzen können.

Diese Dozent:in-gestützte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Niveau, Biomedizintechniker:innen und KI-Entwickler:innen, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für das Gesundheitswesen zu entwickeln.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für Gesundheitsanwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables und Diagnosegeräten zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Data Scientists mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und die Prognose von Patientenergebnissen mithilfe strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen feinabstimmen, darunter EMRs (Elektronische Patientenakten), Bilddaten und Zeitreihendaten.
• Transferlernen, Domänenanpassung und Modellkomprimierung in medizinischen Kontexten anwenden.
• Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellementwicklung berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Umgebungen des Gesundheitswesens bereitstellen und überwachen.

Generative KI ist eine Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen basierend auf Eingabeaufforderungen (Prompts) und Daten erstellt.

Diese von einer Lehrperson geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Gesundheitswesen, die generative KI und Prompt Engineering einsetzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation in medizinischen Kontexten zu verbessern.

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

• Die Grundlagen der generativen KI und des Prompt Engineerings zu verstehen.
• KI-Tools zur Optimierung klinischer, administrativer und Forschungsarbeiten einzusetzen.
• Den ethischen, sicheren und konformitätskonformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
• Eingabeaufforderungen zu optimieren, um konsistente und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Hands-on-Experimente mit KI-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Diese dozentengestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die darauf abzielen, auf LangGraph basierende Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance zu entwerfen, zu implementieren und zu betreiben.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die den regulatorischen und Audit-Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und Ontologien in Graphzustände und Tools zu integrieren.
• Zuverlässigkeits-, Sicherheits- und Human-in-the-Loop-Kontrollen für kritische Prozesse zu implementieren.
• LangGraph-Systeme für Performance, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von graphstrukturierten LLM-Anwendungen, das Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführungsabläufe unterstützt.

Diese live dozierende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler auf Einstiegsniveau, Prompt-Engineering-Fachleute sowie Datenexpertinnen und -experten, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Konzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und den passenden Einsatzzweck zu erläutern.
• Prompt-Ketten mit Verzweigungen, Werkzeugaufrufen und persistierendem Speicher aufzubauen.
• Retrieval-Funktionalität sowie externe APIs in graphbasierte Workflows zu integrieren.
• LangGraph-Anwendungen im Hinblick auf Zuverlässigkeit und Sicherheit zu testen, zu debuggen und zu evaluieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge gefolgt von moderierten Diskussionen.
• Angeleitete Labore und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Design, Testing und Evaluation.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und präziser Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem bis erfahrenem Niveau, die LangGraph-basierte Rechtslösungen unter Einhaltung der erforderlichen Compliance-, Nachverfolgbarkeits- und Governance-Anforderungen entwerfen, implementieren und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Rechtsspezifische LangGraph-Workflows entwerfen, die Auditierbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphenzustand und die Verarbeitung integrieren.
• Guardrails, Freigabeprozesse mit menschlicher Beteiligung und nachvollziehbare Entscheidungswege implementieren.
• LangGraph-Dienste in der Produktionsumgebung bereitstellen, überwachen und warten, wobei Observability und Kostenkontrolle gewährleistet sind.

Form des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ist ein Framework zur Komposition von graphstrukturierten LLM-Workflows, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieur:innen und Produktteams mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die LangGraphs Graphlogik mit LLM-Agent-Schleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundensupport-Agents, Entscheidungsbaumsysteme und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Graphbasierte Workflows entwerfen, die LLM-Agents, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Konditionales Routing, Wiederholungsversuche und Fallbacks für eine robuste Ausführung implementieren.
• Datenabruf, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Schleifen integrieren.
• Agent-Verhalten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit sowie Sicherheit härten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung mit moderierter Diskussion.
• Geführte Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungs-Framework, das bedingte, mehrstufige Workflows mit LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich ideal zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Diese instruktorgeleitete, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer auf fortgeschrittenem Niveau, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Generierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graph-strukturierte Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik zu entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen für automatisierte Personalisierung zu integrieren.
• State, Memory und Context über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Die Workflow-Performance und Auslieferungsergebnisse zu evaluieren, zu überwachen und zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Praxisübungen zur Implementierung von E-Mail-Workflows und Content-Pipelines.
• Szenario-basierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für die Anfrage einer maßgeschneiderten Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.