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
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite