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.

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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die AI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgiesimulationen und Reha einsetzen möchten.

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

• Die Rolle von AI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Chirurgiesimulationen und medizinische Ausbildung nutzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Patientenreha und -therapie anwenden.
• Die ethischen und Datenschutzbedenken bei AI-gestützten medizinischen Werkzeugen erkunden.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.

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

• Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
• Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
• Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.

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.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsprofessionelle und Forscher, die ChatGPT einsetzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Prozesse zu vereinfachen und die Ergebnisse im Bereich der Gesundheit zu optimieren.

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

• Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Prozessen und Interaktionen im Gesundheitswesen einsetzen.
• Genauere medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mithilfe von ChatGPT bieten.
• ChatGPT zur medizinischen Forschung und Analyse anwenden.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
• Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Gesundheitswesen, Datenanalysten und Politikgestalter, die Generative KI im Kontext der Medizin verstehen und anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Anwendungen von generativer KI im Gesundheitswesen zu erläutern.
• Chancen für generative KI zur Verbesserung der Arzneimittelforschung und personalisierten Medizin zu identifizieren.
• Generative KI-Techniken für medizinische Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
• Die ethischen Implikationen von KI in medizinischen Umgebungen zu bewerten.
• Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme zu entwickeln.

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.

< p >LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistenter Zustandsverwaltung und präziser Kontrolle über die Ausführung.< /p > < p >Dieses unterrichtete Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis erfahrene Fachkräfte, die gern LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachverfolgungs- und Governancekontrollen entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.< /p > < p >Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:< /p> < ul > < li >Rechtsspezifische LangGraph-Abläufe zu gestalten, die Überprüfbarkeit und Compliance gewährleisten.< /li > < li >rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphzustand und -verarbeitung zu integrieren.< /li > < li >Schienen, human-in-the-loop-Bestätigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege umzusetzen.< /li > < li >LangGraph-Dienste in der Produktion unter Nutzung von Beobachtbarkeit und Kostengrenzwerten bereitzustellen, zu überwachen und zu pflegen.< /li >< /ul> < p >< strong >Kursformat< /strong>< /p> < ul > < li >Interaktive Vorlesung und Diskussion.< /li > < li >Viele Übungen und Praxis.< /li > < li >Hand-on-Implementation in einer Live-Lab-Umgebung.< /li >< /ul> < p >< strong >Optionen zur Anpassung des Kurses< /strong>< /p> < ul > < li >Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin auszumachen.< /li >< /ul> < br />

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 grafenbasierter Orchestrierungsrahmen, der bedingte, mehrstufige LLM- und Werkzeuggeschäftsprozesse ermöglicht, ideal für die Automatisierung und Personalisierung von Inhaltspipelines.

Dieses durch Lehrkräfte geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Marketer, Inhalt-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Inhaltsgenerierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

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

• Grafstrukturierte Inhalts- und E-Mail-Geschäftsprozesse mit bedingter Logik zu gestalten.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Leistung und Lieferergebnisse von Geschäftsprozessen zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Gruppenbesprechungen.
• Händische Labore zur Implementierung von E-Mail-Geschäftsprozessen und Inhaltspipelines.
• Szenarienbasierte Übungen zur Personalisierung, Segmentierung und verzweigten Logik.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu klären.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle, medizinische Forscher und AI-Entwickler, die Multimodal-KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen anwenden möchten.

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

• Die Rolle von multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für kuenstliche-intelligenz-gestützte Diagnostik zu integrieren.
• KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Patientendossiers anzuwenden.
• Vorhersagemodelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
• Spracherkennung und Naturlichsprachverarbeitung (NLP) zur medizinischen Transkription und Patienteninteraktion umzusetzen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle und AI-Entwickler, die Prompt Engineering-Techniken nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe, Forschungseffizienz und Patientenergebnisse zu verbessern.

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

• Grundlagen von Prompt Engineering im Gesundheitswesen verstehen.
• AI-Prompts für klinische Dokumentation und Patienteninteraktionen einsetzen.
• AI zur medizinischen Forschung und Literaturrecherche nutzen.
• Die Erkundung neuer Medikamente und die klinische Entscheidungsfindung mit AI-gestützten Prompts verbessern.
• Der Einhaltung von regulatorischen und ethischen Standards im Bereich Gesundheits-AI sicherstellen.