LangChain: AI-alapú alkalmazások fejlesztése Képzés

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik minden képzettségi szinten szeretnének automatizálni feladatokat és folyamatokat mesterséges intelligencia segítségével anélkül, hogy kiterjedt kódokat írnának.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Komplex munkafolyamatok tervezése és megvalósítása az n8n vizuális programozási felületével.
• Integrálja az AI-képességeket a munkafolyamatokba a LangChain segítségével.
• Készítsen egyedi chatbotokat és virtuális asszisztenseket a különféle felhasználási esetekhez.
• Végezzen fejlett adatelemzést és -feldolgozást AI-ügynökök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti elemzőknek és automatizálási mérnököknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan kell használni a LangChain-t és az API-kat az ismétlődő feladatok és munkafolyamatok automatizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az API-integráció alapjait a LangChain segítségével.
• Automatizálja az ismétlődő munkafolyamatokat a LangChain és Python segítségével.
• Használja a LangChain-t különböző API-k összekapcsolására a hatékony üzleti folyamatok érdekében.
• Egyéni munkafolyamatok létrehozása és automatizálása API-k és LangChain automatizálási képességei segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a beszélgetőpartnerek megértését, és alkalmazni szeretnék a LangChain-t a valós felhasználási esetekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapjait és alkalmazását a párbeszédes ágensek felépítésében.
• Beszélgetési ügynökök fejlesztése és üzembe helyezése a LangChain használatával.
• Integrálja a párbeszédes ügynököket API-kkal és külső szolgáltatásokkal.
• Alkalmazzon Natural Language Processing (NLP) technikákat a beszélgetőpartnerek teljesítményének javítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatóknak és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék feltárni a mesterségesintelligencia-fejlesztés etikai vonatkozásait, és megtanulják, hogyan kell alkalmazni az etikai irányelveket az AI-megoldások készítése során a [ 0].

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Határozza meg a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsfontosságú etikai kérdéseit a LangChain segítségével.
• Ismerje meg az AI hatását a társadalomra és a döntéshozatali folyamatokra.
• Stratégiák kidolgozása tisztességes és átlátható mesterségesintelligencia-rendszerek létrehozására.
• Alkalmazzon etikus mesterséges intelligencia irányelveket LangChain-alapú projektekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű webfejlesztőknek és UX-tervezőknek szól, akik a LangChain segítségével intuitív és felhasználóbarát webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapfogalmait és szerepét a webes felhasználói élmény javításában.
• A LangChain alkalmazása a webalkalmazásokban dinamikus és érzékeny felületek létrehozásához.
• Integrálja az API-kat a webalkalmazásokba az interaktivitás és a felhasználói elköteleződés javítása érdekében.
• Optimalizálja a felhasználói élményt a LangChain speciális testreszabási funkcióival.
• Elemezze a felhasználói viselkedési adatokat a webalkalmazások teljesítményének és élményének finomhangolásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű adatmérnököknek és DevOps szakembereknek szól, akik ki szeretnék használni a LangChain képességeit a különféle felhőszolgáltatásokkal való integrálásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálja a LangChain olyan fő felhőplatformokat, mint az AWS, Azure és Google Cloud.
• Használjon felhőalapú API-kat és szolgáltatásokat a LangChain-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.
• A valós idejű interakcióhoz méretezheti és telepítheti a beszélgetőpartnereket a felhőbe.
• A figyelési és biztonsági bevált gyakorlatok megvalósítása felhőkörnyezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik szeretnék használni a LangChain-t adatelemzési és vizualizációs képességeik fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja az adatok visszakeresését és tisztítását a LangChain segítségével.
• Végezzen fejlett adatelemzést az Python és LangChain használatával.
• Hozzon létre vizualizációkat a Matplotlib és más LangChain-ba integrált Python könyvtárak segítségével.
• Használja LangChain a természetes nyelvi betekintést az adatelemzésből.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapelveit.
• Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
• Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
• Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.

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 enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice 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 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.