LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Eğitimi

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli sağlık çözümleri uygulamak isteyen orta ve ileri düzeydeki sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ajanlarının sağlık hizmetleri ve teşhislerdeki rolünü anlayabilecektir.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörülü teşhis için yapay zeka modelleri geliştirebilecektir.
• Yapay zekayı elektronik sağlık kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik yapay zeka uygulamalarına uyumu sağlayabilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerel), tıbbi eğitim, cerrahi simulasyonlar ve rehabilitasyon için AI ve AR/VR çözümlerini uygulamayı isteyen orta düzeyde sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sağlık sektöründe AR/VR deneyimlerini geliştirmenin AI'nin rolünü anlayacaklar.
• Cerrahi simulasyonlarda ve tıbbi eğitimde AR/VR'yi kullanabilecekler.
• Hastaların rehabilitasyonu ve tedavisi için AR/VR araçlarını uygulayabilecekler.
• AI ile güçlendirilmiş tıbbi araçlardaki etik ve gizlilik sorunlarına bakacaklar.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için AI'yı kullanmaya istekli orta düzeyde veri bilimcileri ve sağlık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık için Google Colab kullanarak AI modellerini uygulayabilmek.
• Sağlık verileri için tahminsel modellemeye AI'yi kullanabilmek.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz etmek.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik düşünceleri keşfetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka teknolojilerini sağlık ortamlarında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki sağlık profesyonelleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın çözebileceği temel sağlık sorunlarını belirlemek.
• Yapay zekanın hasta bakımı, güvenliği ve tıbbi araştırmalar üzerindeki etkisini analiz etmek.
• Yapay zeka ile sağlık iş modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel yapay zeka kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizi için makine öğrenimi modelleri geliştirmek.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitimde, sağlık sektöründeki profesyoneller ve araştırmacılar ChatGPT kullanarak hasta bakımını iyileştirme, iş akışlarını hızlandırma ve sağlık hizmetlerinin sonuçlarını geliştirme amacına ulaşabilir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu becerileri edinebilecekler:

• Sağlık sektöründeki ChatGPT temellerini ve uygulamalarını anlayabilmek.
• Sağlık süreçlerini ve etkileşimleri otomatikleştirmek için ChatGPT'i kullanmak.
• Hasta bakımında ChatGPT kullanarak doğru tıbbi bilgi ve destek sağlamak.
• Tıbbi araştırma ve analizler için ChatGPT'i uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki sağlık profesyonelleri, biyomedikal mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Edge AI'in rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Sağlık uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini giyilebilir cihazlarda ve teşhis araçlarında uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlayabilecek ve dağıtabilecekler.
• Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sağlık profesyonelleri, veri analistleri ve politika yapıcıların, üretken yapay zekayı sağlık alanında anlamaları ve uygulamaları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zekanın sağlık alanındaki prensiplerini ve uygulamalarını açıklayabilecek.
• İlaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıpta üretken yapay zekanın fırsatlarını belirleyebilecek.
• Tıbbi görüntüleme ve teşhis için üretken yapay zeka tekniklerini kullanabilecek.
• Tıbbi ortamlarda yapay zekanın etik etkilerini değerlendirebilecek.
• Yapay zeka teknolojilerini sağlık sistemlerine entegre etmek için stratejiler geliştirebilecek.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu yapay zekayı tıbbi teşhisler ve sağlık hizmetleri uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar sağlık profesyonelleri, tıp araştırmacıları ve yapay zeka geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde çok modlu yapay zekanın rolünü anlamak.
• Yapay zeka destekli teşhisler için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık teşhisi ve tedavi önerileri için tahmine dayalı modeller geliştirmek.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimi için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamalarını hayata geçirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tıbbi iş akışlarını iyileştirmek, araştırma verimliliğini artırmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için istem mühendisliği tekniklerini kullanmak isteyen orta düzeydeki sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında istem mühendisliğinin temellerini anlayabilecektir.
• Klinik dokümantasyon ve hasta etkileşimleri için yapay zeka istemlerini kullanabilecektir.
• Yapay zekayı tıbbi araştırma ve literatür taraması için kullanabilecektir.
• İlaç keşfi ve klinik karar verme süreçlerini yapay zeka destekli istemlerle geliştirebilecektir.
• Sağlık alanında yapay zeka kullanımında düzenleyici ve etik standartlara uyumu sağlayabilecektir.