Curso de 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário a avançado e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções de saúde orientadas por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos agentes de IA nos cuidados de saúde e nos diagnósticos.
• Desenvolver modelos de IA para análise de imagens médicas e diagnósticos preditivos.
• Integrar a IA com registos de saúde electrónicos (EHR) e fluxos de trabalho clínicos.
• Garantir a conformidade com os regulamentos de saúde e práticas éticas de IA.

Este treinamento presencial (online ou em local físico) é direcionado a profissionais de saúde intermediários que desejam aplicar soluções de IA e AR/VR para treinamento médico, simulações cirúrgicas e reabilitação.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA em melhorar as experiências AR/VR na saúde.
• Utilizar AR/VR para simulações cirúrgicas e treinamento médico.
• Aplicar ferramentas de AR/VR no tratamento e reabilitação do paciente.
• Explorar as preocupações éticas e de privacidade em ferramentas médicas aprimoradas por IA.

Esta formação ao vivo e presidida por um instrutor (online ou em local físico) é direcionada a cientistas de dados intermediários e profissionais da saúde que desejam utilizar IA para aplicativos avançados na área de saúde usando Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para a saúde utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas impulsionadas por IA.
• Explorar considerações éticas em soluções baseadas em IA na área da saúde.

Este treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a profissionais de saúde e cientistas de dados de nível intermediário que desejam compreender e aplicar tecnologias de IA em ambientes de saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar os principais desafios da área de saúde que a IA pode resolver.
• Analisar o impacto da IA no atendimento ao paciente, segurança e pesquisa médica.
• Compreender a relação entre IA e modelos de negócios na área de saúde.
• Aplicar conceitos fundamentais de IA a cenários de saúde.
• Desenvolver modelos de aprendizado de máquina para análise de dados médicos.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) no local Portugal é direcionada a profissionais e pesquisadores de saúde que desejam utilizar ChatGPT para melhorar o atendimento aos pacientes, otimizar processos e melhorar os resultados na área da saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ChatGPT e suas aplicações na saúde.
• Utilizar o ChatGPT para automatizar processos e interações no setor de saúde.
• Proporcionar informações médicas precisas e suporte aos pacientes usando o ChatGPT.
• Aplicar o ChatGPT na pesquisa e análise médica.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos de saúde.
• Implementar soluções Edge AI em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Conceber e implementar sistemas de monitorização de doentes utilizando a IA de ponta.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações de IA na área da saúde.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível iniciante a intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas que desejam entender e aplicar IA generativa no contexto da saúde.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar os princípios e aplicações da IA generativa na área da saúde.
• Identificar oportunidades para a IA generativa para melhorar a descoberta de medicamentos e a medicina personalizada.
• Utilize técnicas de IA generativas para imagens e diagnósticos médicos.
• Avalie as implicações éticas da IA em ambientes médicos.
• Desenvolver estratégias para integrar tecnologias de IA nos sistemas de saúde.

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.

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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.

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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.

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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário a avançado, pesquisadores médicos e desenvolvedores de IA que desejam aplicar IA multimodal em diagnósticos médicos e aplicativos de saúde.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA multimodal nos cuidados de saúde modernos.
• Integrar dados médicos estruturados e não estruturados para diagnósticos orientados por IA.
• Aplique técnicas de IA para analisar imagens médicas e registros eletrônicos de saúde.
• Desenvolver modelos preditivos para o diagnóstico de doenças e recomendações de tratamento.
• Implementar o processamento da fala e da linguagem natural (PNL) para transcrição médica e interação com o paciente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar as técnicas de engenharia imediata para melhorar os fluxos de trabalho médicos, a eficiência da pesquisa e os resultados dos pacientes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da engenharia imediata nos cuidados de saúde.
• Use prompts de IA para documentação clínica e interações com pacientes.
• Aproveite a IA para pesquisa médica e revisão da literatura.
• Melhore a descoberta de medicamentos e a tomada de decisões clínicas com prompts orientados por IA.
• Garantir a conformidade com as normas regulamentares e éticas na IA dos cuidados de saúde.