LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen Schulung

LangGraph ist ein Framework zum Aufbau zustandsfähiger Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als komposable Graphen mit persistentem Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Plattform-Ingenieure, DevOps-Fachkräfte für KI und ML-Architekten, die Produktionsgrade-LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

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

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praktiken.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Agentic AI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, schlussfolgern und Werkzeugnutzungsaktionen ausführen, um Ziele innerhalb definierter Einschränkungen zu erreichen.

Dieses von einer Lehrkraft geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an durchschnittlich fortgeschrittene Teams im Gesundheitswesen und in der Datenanalyse, die agentic AI-Lösungen für klinische und operative Anwendungsfälle entwerfen, bewerten und steuern möchten.

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

• Konzepte und Einschränkungen von agentic AI im Gesundheitskontext zu erläutern.
• Sichere Agent-Workflows mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung zu gestalten.
• retrieval-verstärkte (retrieval-augmented) Agenten über klinische Dokumente und Wissensdatenbanken aufzubauen.
• Das Verhalten von Agenten mit Sicherheitsgrenzen und menschlichen Überwachungskontrollen zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und moderierte Diskussionen.
• Angeleitete Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Steuerung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

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

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte und KI-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissensstand, die KI-gestützte Gesundheitslösungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen.
• KI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnostik zu entwickeln.
• KI in elektronische Patientenakten (EHR) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischen KI-Praktiken sicherzustellen.

Diese instruktorgeführte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte mit mittlerem Wissensstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für die medizinische Ausbildung, Operationssimulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.

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

• Die Rolle der KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erlebnissen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Operationssimulationen und die medizinische Ausbildung zu nutzen.
• AR/VR-Tools in der Rehabilitation und Therapie von Patientinnen und Patienten anzuwenden.
• Ethische Bedenken und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit KI-gestützten medizinischen Tools zu erkunden.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datennaturwissenschaftler und Gesundheitsfachkräfte auf mittlerem Niveau, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab zu entwickeln.

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

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

Dieses praxisorientierte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen und Datenwissenschaftler mit mittlerem Erfahrungsgrad, die KI-Technologien in ihrem beruflichen Umfeld verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Wesentliche Herausforderungen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die durch KI adressiert werden können.
• Die Auswirkungen der KI auf Patientenversorgung, Patientensicherheit und medizinische Forschung zu analysieren.
• Das Zusammenspiel zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• Grundlagen der KI-Konzepte auf konkrete Gesundheitsszenarien anzuwenden.
• Machine-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Daten zu entwickeln.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen und Forscher, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Gesundheitsergebnisse zu steigern.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und Interaktionen nutzen.
• Patienten mithilfe von ChatGPT präzise medizinische Informationen und Unterstützung bieten.
• ChatGPT für die medizinische Forschung und Analyse einsetzen.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachleute, Biomedizintechniker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntniselevel, die Edge AI für innovative Gesundheitslösungen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für Edge-Geräte zur Anwendung im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables und diagnostischen Werkzeugen zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme unter Nutzung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und Prognosen der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

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

• KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich Elektronische Krankenakten (EMR), Bildgebungsdaten und Zeitreihendaten, feinabzustimmen.
• Transferlernen, Domain-Adaption und Modellschrumpfung in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative KI ist eine Technologie, die basierend auf Prompts und Daten neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen erzeugt.

Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an angehende bis fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die generative KI und Prompt Engineering nutzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation im medizinischen Kontext zu verbessern.

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

• Die Grundlagen der generativen KI und des Prompt Engagements zu verstehen.
• KI-Tools zur Optimierung klinischer, administrativer und Forschungsprozesse einzusetzen.
• Den ethischen, sicheren und konformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
• Prompts zu optimieren, um konsistente und präzise Ergebnisse zu erzielen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Hands-on-Experimente mit KI-Tools.

Maßschneiderungsoptionen für den Kurs

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

LangGraph ist ein Framework zum Aufbau zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammenfügbare Graphen mit persistentem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von Instructors geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit (Observability) und Compliance entwerfen, implementieren und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die den regulatorischen und audittechnischen 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 Leistung, Kosten und Service Level Agreements (SLAs) bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

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

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen in Graphstruktur, die Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese live angebotene Schulung mit Instruktoren (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit grundlegenden Kenntnissen, Prompt-Ingenieure und Datennutzer, die zuverlässige mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erläutern und den passenden Einsatzzeitpunkt zu verstehen.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die Verzweigungen ermöglichen, Werkzeuge aufrufen und den Speicher pflegen.
• Retrieval-Funktionen und externe APIs in Graph-Workflows zu integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin zu testen, zu debuggen und zu evaluieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge mit moderierter Diskussion.
• Angeleitete Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zu Design, Testung und Evaluation.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbehafteter, multi-agent-basierter LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Intermediate- bis Advanced-Level-Fachkräfte, die LangGraph-basierte Lösungen im Rechtsbereich entwerfen, implementieren und betreiben möchten, unter Einhaltung der erforderlichen Compliance-, Nachverfolgbarkeits- und Governance-Anforderungen.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:

• Rechtsspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe entwerfen, die Auditierbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtsontologien und Dokumentstandards in den Graph-Zustand und die Verarbeitung integrieren.
• Guardrails, Human-in-the-Loop-Genehmigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege implementieren.
• LangGraph-Dienste in der Produktivumgebung bereitstellen, überwachen und mit Observability- und Kostenkontrollmechanismen warten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Umfangreiche Übungen und Praxistraining.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für einen maßgeschneiderten Trainingskurs zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zum Erstellen von graphbasierten LLM-Workflows, die Verzweigungen, Tool-Nutzung, Speichermanagement und kontrollierte Ausführung unterstützen.

Diese Dozentengestützte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure und Produktteams auf fortgeschrittenem Niveau, die die Graph-Logik von LangGraph mit LLM-Agent-Loops kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundenunterstützungsagenten, Entscheidungsbaume und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.

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

• Grafikbasierte Workflows zu entwerfen, die LLM-Agenten, Tools und Speicher koordinieren.
• Konditionale Routings, Wiederholungen und Fallbacks für eine robuste Ausführung implementieren.
• Abruf, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Loops integrieren.
• Agent-Verhalten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit und Sicherheit härten.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und moderierte Diskussion.
• Geführte Labore und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.

Kursanpassungsoptionen

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

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungs-Framework, das bedingte und mehrstufige Workflows für Large Language Models (LLMs) und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Dieser live stattfindende Kurs mit Dozent:innen (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer:innen, Content-Strategiker:innen und Automatisierungs-Entwickler:innen mit mittlerem Kenntnisstand, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Graphstrukturierte Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen für automatisierte Personalisierung integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg verwalten.
• Workflow-Leistung und Lieferergebnisse bewerten, überwachen und optimieren.

Kursformat

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

Optionen zur Kursanpassung

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