Formation 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.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire à avancé et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de soins de santé basées sur l'IA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans les soins de santé et les diagnostics.
• Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
• Intégrer l'IA aux dossiers médicaux électroniques (DME) et aux flux de travail cliniques.
• Assurer la conformité avec les réglementations en matière de soins de santé et les pratiques éthiques en matière d'IA.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux professionnels de santé intermédiaires qui souhaitent appliquer des solutions basées sur l'IA et la réalité augmentée/virtuelle (AR/VR) pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la réadaptation.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences AR/VR en santé.
• Utiliser l'AR/VR pour les simulations chirurgicales et la formation médicale.
• Appliquer les outils d'AR/VR à la réadaptation et au traitement des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité dans les outils médicaux assistés par l'IA.

Ce cours en direct, encadré par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé qui souhaitent exploiter l'IA pour des applications avancées dans le secteur de la santé à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
• Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
• Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels de la santé et aux spécialistes des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies d'IA dans les environnements de soins de santé.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les principaux défis des soins de santé auxquels l'IA peut répondre.
• Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, la sécurité et la recherche médicale.
• Comprendre la relation entre l'IA et les modèles économiques des soins de santé.
• Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA aux scénarios de soins de santé.
• Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de la santé et aux chercheurs qui souhaitent utiliser ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, optimiser les flux de travail et améliorer les résultats en matière de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le domaine de la santé.
• Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et interactions en matière de santé.
• Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients à l'aide de ChatGPT.
• Appliquer ChatGPT à la recherche médicale et à l'analyse.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau débutant à intermédiaire, aux analystes de données et aux décideurs qui souhaitent comprendre et appliquer l'IA générative dans le contexte des soins de santé.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les principes et les applications de l'IA générative dans les soins de santé.
• Identifier les opportunités de l'IA générative pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
• Utiliser les techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et les diagnostics.
• Évaluer les implications éthiques de l'IA dans le domaine médical.
• élaborer des stratégies d'intégration des technologies d'IA dans les systèmes de soins de santé.

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

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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

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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

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Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans les soins de santé modernes.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers médicaux électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
• Mettre en œuvre le traitement de la parole et du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti des techniques d'ingénierie rapide pour améliorer les flux de travail médicaux, l'efficacité de la recherche et les résultats pour les patients.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie des messages-guides dans le domaine de la santé.
• Utiliser l'IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
• Exploiter l'IA pour la recherche médicale et l'analyse documentaire.
• Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce à des messages-guides pilotés par l'IA.
• Garantir le respect des normes réglementaires et éthiques en matière d'IA dans le secteur de la santé.