Schița de curs
Introducere în AI Builder și AI Low-Code
- Capacitățile AI Builder și scenarii comune
- Licențiere, guvernanță și considerații la nivel de tenant
- Prezentare generală a integrărilor Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR și Procesarea Formularelor: Documente Structurate și Nestructurate
- Diferențe între șabloane structurate și documente libere
- Pregătirea datelor de antrenament: etichetarea câmpurilor, diversitatea probelor și ghiduri de calitate
- Construirea unui model de procesare a formularelor AI Builder și evaluarea acurateței extragerii
- Post-procesarea datelor extrase: validare, normalizare și gestionarea erorilor
- Laborator practic: extragere OCR din tipuri mixte de formulare și integrare într-un flux de procesare
Modele de Predicție: Clasificare și Regresie
- Definirea problemei: sarcini calitative (clasificare) vs cantitative (regresie)
- Pregătirea caracteristicilor și gestionarea datelor lipsă în fluxurile de lucru Power Platform
- Antrenarea, testarea și interpretarea metricilor modelului (acuratețe, precizie, recall, RMSE)
- Considerații de explicabilitate și corectitudine a modelului în cazurile de afaceri
- Laborator practic: construirea unui model de predicție personalizat pentru scoruri de abandon sau prognoze numerice
Integrare cu Power Apps și Power Automate
- Încorporarea modelelor AI Builder în aplicații canvas și model-driven
- Crearea de fluxuri automate pentru procesarea datelor extrase și declanșarea acțiunilor de afaceri
- Modele de design pentru aplicații scalabile și ușor de întreținut, bazate pe AI
- Laborator practic: scenariu de la un capăt la altul — încărcare document, OCR, predicție și automatizare a fluxului de lucru
Concepte Complementare de Process Mining (Opțional)
- Cum ajută Process Mining la descoperirea, analiza și îmbunătățirea proceselor folosind jurnale de evenimente
- Utilizarea rezultatelor Process Mining pentru a informa caracteristicile modelului și a automatiza bucle de îmbunătățire
- Exemplu practic: combinarea insight-urilor Process Mining cu AI Builder pentru a reduce excepțiile manuale
Considerații de Producție, Guvernanță și Monitorizare
- Guvernanța datelor, confidențialitatea și conformitatea la utilizarea AI Builder pe documente sensibile
- Ciclul de viață al modelului: reantrenare, versionare și monitorizare a performanței
- Operaționalizarea modelelor cu alerte, panouri de control și validare umană în buclă
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență cu Power Apps, Power Automate sau administrarea Power Platform
- Familiaritate cu concepte de date, idei de bază despre ML și evaluarea modelelor
- Confotabil cu lucrul cu seturi de date, exporturi Excel/CSV și curățarea de bază a datelor
Publicul Țintă
- Dezvoltatori și arhitecți de soluții Power Platform
- Analiști de date și proprietari de procese care caută automatizare prin AI
- Lideri de automatizare de afaceri concentrați pe cazuri de utilizare a procesării documentelor și predicției
Mărturii (3)
Laboratoare practice și interactive pentru dezvoltarea de rapoarte folosind Power BI Laboratoarele au fost excelente, iar trainerul a oferit sesiuni practice foarte bune
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Curs - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Tradus de catre o masina
Am făcut exemple destul de complexe, astfel încât să putem înțelege cum ar putea arăta munca reală cu Power Automate Desktop într-un scenariu din lumea reală.
Michal Strnad - MicroNova AG
Curs - Microsoft Flow/Power Automate
Tradus de catre o masina
Dinamic, adaptiv și informativ
Marcia - Complete Coherence
Curs - Microsoft Power Platform Fundamentals
Tradus de catre o masina