LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Training Course

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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn triển khai các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của các tác nhân AI trong chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán.
• Phát triển các mô hình AI để phân tích hình ảnh y tế và chẩn đoán dự đoán.
• Tích hợp AI với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và quy trình lâm sàng.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định chăm sóc sức khỏe và các thực hành AI có đạo đức.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các chuyên gia y tế cấp trung muốn áp dụng giải pháp AI và AR/VR vào đào tạo y khoa, mô phỏng phẫu thuật và phục hồi chức năng.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI trong việc nâng cao trải nghiệm AR/VR trong y tế.
• Sử dụng AR/VR cho mô phỏng phẫu thuật và đào tạo y khoa.
• Áp dụng công cụ AR/VR vào phục hồi chức năng và điều trị bệnh nhân.
• Khám phá các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư trong công cụ y tế được cải tiến bởi AI.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để tạo模型输出在中途被打断，以下是根据上下文补全的翻译：

  Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

  Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
  • Sử dụng AI để tạo dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
  • Phân tích ảnh y tế với các kỹ thuật hướng dẫn bởi AI.
  • Khám phá những cân nhắc về đạo đức trong giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và ứng dụng các công nghệ AI trong môi trường chăm sóc sức khỏe.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định các thách thức chính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe mà AI có thể giải quyết.
• Phân tích tác động của AI đối với việc chăm sóc bệnh nhân, an toàn và nghiên cứu y học.
• Hiểu mối quan hệ giữa AI và các mô hình kinh doanh chăm sóc sức khỏe.
• Áp dụng các khái niệm AI cơ bản vào các tình huống chăm sóc sức khỏe.
• Phát triển các mô hình học máy để phân tích dữ liệu y tế.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia y tế và nhà nghiên cứu muốn tận dụng ChatGPT để cải thiện chăm sóc bệnh nhân, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao kết quả chăm sóc sức khỏe.

Cuối khóa học, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của ChatGPT và ứng dụng trong lĩnh vực y tế.
• Tận dụng ChatGPT để tự động hóa quy trình và tương tác y tế.
• Cung cấp thông tin y tế chính xác và hỗ trợ cho bệnh nhân sử dụng ChatGPT.
• Áp dụng ChatGPT trong nghiên cứu và phân tích y tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế, kỹ sư y sinh và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai các giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống giám sát bệnh nhân bằng cách sử dụng Edge AI.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế, nhà phân tích dữ liệu và những người hoạch định chính sách ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn hiểu và ứng dụng AI tạo sinh trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích các nguyên tắc và ứng dụng của AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe.
• Xác định các cơ hội để AI tạo sinh nâng cao việc khám phá thuốc và y học cá nhân hóa.
• Sử dụng các kỹ thuật AI tạo sinh cho chẩn đoán hình ảnh và chẩn đoán y khoa.
• Đánh giá các tác động đạo đức của AI trong môi trường y tế.
• Phát triển các chiến lược tích hợp công nghệ AI vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.

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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu y học và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn ứng dụng AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế và các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò của AI đa phương thức trong y học hiện đại.
• Tích hợp dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc để chẩn đoán dựa trên AI.
• Áp dụng các kỹ thuật AI để phân tích hình ảnh y tế và hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Phát triển các mô hình dự đoán cho chẩn đoán bệnh và đề xuất điều trị.
• Triển khai xử lý giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho việc phiên âm y tế và tương tác với bệnh nhân.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia y tế và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng các kỹ thuật thiết kế lời nhắc (prompt engineering) để cải thiện quy trình làm việc y tế, hiệu quả nghiên cứu và kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của thiết kế lời nhắc trong lĩnh vực y tế.
• Sử dụng lời nhắc AI cho việc ghi chép hồ sơ bệnh án và tương tác với bệnh nhân.
• Tận dụng AI cho nghiên cứu y học và đánh giá tài liệu.
• Nâng cao khả năng phát triển thuốc và đưa ra quyết định lâm sàng với các lời nhắc được hỗ trợ bởi AI.
• Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và đạo đức trong lĩnh vực AI y tế.