Cursuri de pregatire LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments

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.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul asistenței medicale de nivel mediu până la avansat și dezvoltatorilor AI care doresc să implementeze soluții de asistență medicală bazate pe AI.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul agenților AI în asistența medicală și diagnosticare.
• Să dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
• Să integreze IA în înregistrările medicale electronice (EHR) și în fluxurile de lucru clinice.
• Să asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și cu practicile etice ale IA.

Acest curs interactiv, condus de instrucțurator (online sau la sediu) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul sănătății care doresc să aplică soluțiile AI și AR/VR pentru antrenament medical, simulări chirurgicale și reabilitare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în domeniul sănătății.
• Utilizeze AR/VR pentru simulări chirurgicale și antrenament medical.
• Aplice instrumentele AR/VR în reabilitare și terapie a pacienților.
• Explorați preocupările etice și de confidențialitate în器械干扰了翻译的流畅性，我将从文本中移除它并继续翻译剩下的部分。但由于提供的文本似乎在结尾处不完整，并且包含了一些可能不应该被直接翻译的技术标记（如AI and AR/VR in Healthcare），为了保持信息的完整性，我会尽量按照要求进行翻译：

  Acest curs interactiv, condus de instrucțurator (online sau la sediu) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul sănătății care doresc să aplică soluțiile AI și AR/VR pentru antrenament medical, simulări chirurgicale și reabilitare.

  La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în domeniul sănătății.
  • Utilizeze AR/VR pentru simulări chirurgicale și antrenament medical.
  • Aplice instrumentele AR/VR în reabilitare și terapie a pacienților.
  • Explorați preocupările etice și de confidențialitate în instrumentele medicale îmbunătățite prin AI.

  Tehnologiile AI și AR/VR revoluționează sănătatea, oferindu-le instrumente de antrenament îmbunătățite și rezultate mai bune pentru pacienți. Acest curs acoperă conceptele de bază, aplicațiile și implicațiile etice ale utilizării AR/VR îmbunătățită prin AI în mediul sănătății, de la antrenamentul profesionistilor din domeniul sănătății până la terapie pentru pacienți.

  Acest curs interactiv, condus de instrucțurator (online sau la sediu) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul sănătății care doresc să aplică soluțiile AI și AR/VR pentru antrenament medical, simulări chirurgicale și reabilitare.

  La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în domeniul sănătății.
  • Utilizeze AR/VR pentru simulări chirurgicale și antrenament medical.
  • Aplice instrumentele AR/VR în reabilitare și terapie a pacienților.
  • Explorați preocupările etice și de confidențialitate în instrumentele medicale îmbunătățite prin AI.

  Formatul cursului:

  • Lecturi interactive și discuții.
  • Multe exerciții și practică.
  • Implementare directă într-un mediu de laborator activ.

  Opțiuni pentru Personalizarea Cursului:

  • Pentru a solicita un training personalizat, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Acest training guițat de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) este destinat specialistilor intermediari în domeniul datelor și profesionalilor din domeniul sănătății care doresc să folosească IA pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, utilizând Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele IA pentru domeniul sănătății folosind Google Colab.
• Utiliza IA pentru modelare predictivă în datele din domeniul sănătății.
• Analiza imaginile medicale cu tehnici drivene de IA.
• Explora considerente etice în soluțiile bazate pe IA pentru sănătate.

Această sesiune de training, condusă de un instructor, live (online sau la sediul clientului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologiile AI în mediile de asistență medicală.

La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Identifice principalele provocări din domeniul sănătății pe care AI le poate aborda.
• Analizeze impactul AI asupra îngrijirii pacienților, a siguranței și a cercetării medicale.
• Înțeleagă relația dintre AI și modelele de afaceri din domeniul sănătății.
• Aplice concepte fundamentale de AI la scenarii din domeniul sănătății.
• Dezvolte modele de învățare automată pentru analiza datelor medicale.

Acest training sub conducerea unui instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionalilor din domeniul sănătății și cercetătorilor care doresc să folosească ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a optimiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în domeniul sănătății.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele ChatGPT și aplicările sale în domeniul sănătății.
• Utiliza ChatGPT pentru a automate procesele și interacțiunile din domeniul sănătății.
• A furniza informații medicale precise și suport pacienților folosind ChatGPT.
• Aplica ChatGPT în cercetarea și analiza medicală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel mediu, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de inteligență artificială care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în domeniul sănătății.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul și beneficiile Edge AI în domeniul sănătății.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații în domeniul sănătății.
• Să implementeze soluții Edge AI în dispozitive purtabile și instrumente de diagnosticare.
• Să proiecteze și să implementeze sisteme de monitorizare a pacienților utilizând Edge AI.
• Abordarea considerațiilor etice și de reglementare în aplicațiile AI în domeniul sănătății.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și factorilor de decizie care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul asistenței medicale, de la nivel începător până la nivel intermediar.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Explice principiile și aplicațiile IA generativă în domeniul asistenței medicale.
• Identificați oportunitățile pentru IA generativă pentru a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
• să utilizeze tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistică și diagnosticare medicală.
• Să evalueze implicațiile etice ale IA în mediul medical.
• Elaborarea de strategii de integrare a tehnologiilor IA în sistemele de sănătate.

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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel mediu până la avansat, cercetătorilor din domeniul medical și dezvoltatorilor AI care doresc să aplice AI multimodal în diagnosticarea medicală și în aplicațiile din domeniul sănătății.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă rolul inteligenței artificiale multimodale în asistența medicală modernă.
• Să integreze date medicale structurate și nestructurate pentru diagnostice bazate pe IA.
• Să aplice tehnici de IA pentru a analiza imagini medicale și fișe medicale electronice.
• Dezvoltarea de modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
• Implementarea procesării vorbirii și a limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel mediu și dezvoltatorilor AI care doresc să utilizeze tehnici de inginerie promptă pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pentru pacienți.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ingineriei promptelor în domeniul asistenței medicale.
• Să utilizeze AI prompts pentru documentația clinică și interacțiunile cu pacienții.
• Să utilizeze IA pentru cercetarea medicală și revizuirea literaturii de specialitate.
• Să îmbunătățească descoperirea medicamentelor și luarea deciziilor clinice cu ajutorul prompterelor bazate pe IA.
• Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etice în domeniul IA în domeniul sănătății.