LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environmentsのトレーニングコース

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級から上級レベルの医療専門家やAI開発者向けに、AI駆動型医療ソリューションを実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• 医療と診断におけるAIエージェントの役割を理解する。
• 医療画像解析と予測診断のためのAIモデルを開発する。
• 電子健康記録（EHR）や臨床フローにAIを統合する。
• 医療規制と倫理的なAI実践の遵守を確保する。

このオンラインまたはオンサイトで開催されるインストラクター主導の実践的なトレーニングは、AIとAR/VRソリューションを医療教育、手術シミュレーション、およびリハビリテーションに適用することを目指す中級レベルの医療専門家を対象としています。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことをできるようになります：

• 医療におけるAR/VR体験の向上におけるAIの役割を理解する。
• AR/VRを使用して手術シミュレーションと医療教育を行う。
• 患者のリハビリテーションと治療にAR/VRツールを適用する。
• AI強化型医療ツールにおける倫理的およびプライバシーの懸念について探る。

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルのデータサイエンティストや医療専門家向けで、Google Colab を使用して高度な医療アプリケーションに AI を活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• Google Colab を使用して医療向けの AI モデルを実装します。
• 医療データでの予測モデリングに AI を活用します。
• AI 駆動型の技術で医学画像を分析します。
• AI ベースの医療ソリューションにおける倫理的配慮を探ります。

本講座はオンラインまたは対面で行われる講師主導のライブトレーニングであり、中級レベルの医療専門家やデータサイエンティストを対象としています。AI技術を医療環境に応用したい方におすすめです。

本講座終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• AIが解決できる主要な医療課題を特定します。
• AIの患者ケア、安全性、および医学研究への影響を分析します。
• AIと医療ビジネスモデルの関係を理解します。
• 医療シナリオに基本的なAI概念を適用します。
• 医療データ分析用の機械学習モデルを開発します。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ChatGPTを活用して患者ケアの向上、ワークフローの効率化、医療結果の改善を目指す医療関係者や研究者のためのものです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ChatGPTの基本と医療分野での応用を理解する。
• ChatGPTを使用して医療プロセスや対話を自動化する。
• ChatGPTを使用して正確な医療情報とサポートを患者に提供する。
• ChatGPTを医学研究や分析に活用する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
• ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
• 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルの医療専門家、データアナリスト、および政策担当者を対象としており、医療分野での生成AIの理解と応用を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 医療における生成AIの原理と用途を説明する。
• 生成AIが薬物発見や個別化医療にどのように活用できるかを見出す。
• 医療画像診断に生成AI技術を活用する。
• 医療現場におけるAIの倫理的影響を評価する。
• AI技術を医療システムに統合する戦略を開発する。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。

このインストラクターリードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます：

• 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
• グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
• 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
• パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、計画、分岐、ツールの使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LangGraphを使用して信頼性の高い複数ステップのLLMワークフローを設計および構築したい初心者の開発者、プロンプトエンジニア、データ実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• LangGraphの基本概念（ノード、エッジ、状態）を説明し、使用するタイミングを理解します。
• 分岐、ツールの呼び出し、メモリの維持を行うプロンプトチェーンを構築します。
• グラフワークフローに検索と外部APIを統合します。
• 信頼性と安全性を評価するためにLangGraphアプリケーションをテスト、デバッグ、および評価します。

コースの形式

• 対話型の講義とファシリテートされた議論。
• サンドボックス環境でのガイドルームとコードウォークスルー。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの LLM アプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行の正確な制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを組み立てるためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象としており、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントループを組み合わせて、動的でコンテキストに応じたアプリケーション（顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなど）を構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• LLMエージェント、ツール、およびメモリを調整するグラフベースのワークフローを設計します。
• 堅牢な実行のために条件付きルーティング、リトライ、およびフォールバックを実装します。
• 検索、API、および構造化出力をエージェントループに統合します。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化します。

コース形式

• 対話型講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイド付きラボとコード解説。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、条件付きマルチステップのLLMとツールワークフローを可能にするグラフベースのオーケストレーションフレームワークで、コンテンツパイプラインの自動化とパーソナライズに最適です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのマーケッター、コンテンツストラテジスト、および自動化開発者を対象としており、LangGraphを使用して動的な分岐型メールキャンペーンとコンテンツ生成パイプラインを実装したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 条件付きロジックを使用してグラフ構造のコンテンツとメールワークフローを設計します。
• LLM、API、およびデータソースを統合して自動化されたパーソナライズを行います。
• 複数ステップのキャンペーン全体で状態、メモリ、およびコンテキストを管理します。
• ワークフローのパフォーマンスと配信結果を評価、監視、最適化します。

コース形式

• 交互的な講義とグループディスカッション。
• メールワークフローとコンテンツパイプラインの実装を手がけるラボ。
• パーソナライゼーション、セグメンテーション、および分岐ロジックに関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルまでの医療専門家、医学研究者、AI開発者を対象としており、医療診断とヘルスケアアプリケーションにマルチモーダルAIを適用することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 現代の医療におけるマルチモーダルAIの役割を理解する。
• AI駆動の診断のために構造化データと非構造化データを統合する。
• 医学画像と電子健康記録を分析するためにAI技術を適用する。
• 疾患診断と治療提案のための予測モデルを開発する。
• 医療転写と患者との対話のために音声認識と自然言語処理（NLP）を実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家やAI開発者を対象としており、プロンプトエンジニアリング技術を利用して医療ワークフロー、研究効率、患者アウトカムの向上を目指します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことを理解できます：

• 医療向けプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
• AIプロンプトを使用して臨床記録や患者とのやりとりを行う。
• 医療研究と文献レビューにAIを活用する。
• AI駆動のプロンプトを使用して新薬発見や臨床判断を強化する。
• 医療AIの規制と倫理基準に準拠する。