LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Training Cursus

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.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en AI-ontwikkelaars van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die AI-gedreven gezondheidsoplossingen willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen voor medische beeldanalyse en voorspellende diagnostiek.
• AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische workflows.
• Zorgen voor naleving van de gezondheidszorgregelgeving en ethische AI-praktijken.

Deze door instructeurs geleide, live training op locatie of online is gericht op gezondheidsprofessionals op intermediair niveau die AI en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De rol van AI in het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AR/VR te gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
• AR/VR-tools toe te passen in de revalidatie en therapie van patiënten.
• De ethische en privacy-kwesties bij AI-versterkte medische hulpmiddelen te verkennen.

Dit door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
• AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en datawetenschappers van gemiddeld niveau die AI-technologieën willen begrijpen en toepassen in zorgomgevingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Belangrijke uitdagingen in de zorg te identificeren die AI kan aanpakken.
• De impact van AI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
• Het verband tussen AI en zorgbedrijfsmodellen te begrijpen.
• Fundamentele AI-concepten toe te passen op zorgscenario's.
• Machine learning-modellen te ontwikkelen voor medische data-analyse.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen gebruiken om de patiëntenzorg te verbeteren, workflows te stroomlijnen en gezondheidsuitkomsten te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van ChatGPT en de toepassingen in de gezondheidszorg begrijpen.
• ChatGPT gebruiken om gezondheidsprocessen en interacties te automatiseren.
• Accuraat medisch informatie en ondersteuning aan patiënten leveren met behulp van ChatGPT.
• ChatGPT toepassen voor medisch onderzoek en analyse.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
• Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
• Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals op beginners- tot gemiddeld niveau, data-analisten en beleidsmakers die generatieve AI in de context van de gezondheidszorg willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leg de principes en toepassingen van generatieve AI in de gezondheidszorg uit.
• Identificeer mogelijkheden voor generatieve AI om de ontdekking van geneesmiddelen en gepersonaliseerde geneeskunde te verbeteren.
• Gebruik generatieve AI-technieken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
• Beoordeel de ethische implicaties van AI in medische omgevingen.
• Ontwikkel strategieën voor de integratie van AI-technologieën in gezondheidszorgsystemen.

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.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die multimodale AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van multimodale AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
• Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens te integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
• AI-technieken toe te passen om medische beelden en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
• Voorspellende modellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandelingsaanbevelingen.
• Spreek- en natuurlijke taalverwerking (NLP) te implementeren voor medische transcriptie en interactie met patiënten.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is gericht op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die technieken voor promptengineering willen benutten om medische workflows, onderzoeksefficiëntie en patiëntresultaten te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• de basisprincipes van promptengineering in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-prompts te gebruiken voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
• AI te gebruiken voor medisch onderzoek en literatuuronderzoek.
• AI-gestuurde prompts te gebruiken om de medicijnontdekking en het klinische besluitvormingsproces te verbeteren.
• Te zorgen voor naleving van regelgeving en ethische normen in de gezondheidszorg-AI.