Schița de curs

Introducere în AI Builder și Inteligență Artificială cu Scop Redus de Codificare

  • Capabilitățile AI Builder și scenarii comune
  • Licențiere, guvernanță și considerații la nivelul inquilinului
  • Prezentare a integrărilor Platformei Putere (Power Apps, Power Automate, Dataverse)

OCR și Procesarea Formularelor: Documente Structurate și Nestructurate

  • Diferențele între șabloane structurate și documente de formă liberă
  • Prepararea datelor de antrenament: etichetarea câmpurilor, diversitatea și calitatea campionului, linii directoare pentru calitate
  • Construirea unui model de procesare a formularului AI Builder și evaluarea preciziei extragerii
  • Post-procesarea datelor extrase: validare, normalizare și gestionarea erorilor
  • Laborator practic: extragerea OCR din tipuri mixte de formular și integrarea într-un flux de procesare

Modele de Predicție: Clasificare și Regresie

  • Framare a problemelor: sarcini calitative (clasificare) vs. cantitativă (regresie)
  • Prepararea caracteristicilor și gestionarea datelor lipsă în fluxurile de lucru ale Platformei Putere
  • Antrenament, testare și interpretarea metricilor modelului (precizie, acuratețe, recall, RMSE)
  • Explicabilitatea modelului și considerente de corectitudine în cazuri de utilizare de afaceri
  • Laborator practic: construirea unui model de predicție personalizat pentru churn/scor sau previziune numerică

Integrare cu Power Apps și Power Automate

  • Înlocuirea modelelor AI Builder în aplicațiile canvas și model-driven
  • Crearea de fluențe automate pentru a procesa datele extrase și declanșarea acțiunilor de afaceri
  • Păturuși de proiectare pentru aplicații AI-driven scalabile și susținibile
  • Laborator practic: scenariu de la capăt la capăt – încarcarea documentelor, OCR, predicție și automatizarea fluxurilor de lucru

Concepte Complementare de Miniere de Proces (Opțional)

  • Cum Minierele de Proces ajută la descoperirea, analiza și îmbunătățirea proceselor folosind jurnale de evenimente
  • Utilizarea iesirilor Mineriei de Proces pentru a informa caracteristicile modelului și a automatiza ciclurile de îmbunătățiri
  • Exemplu practic: combinarea înștiințăturilor din Minierele de Proces cu AI Builder pentru reducerea excepțiilor manuale

Considerente de Produs, Guvernanță și Monitorizare

  • Guvernanța datelor, confidențialitatea și conformitatea atunci când se folosește AI Builder pe documente senzitive
  • Ciclul de viață al modelului: reantrenament, versiionare și monitorizarea performanței
  • Operationalizarea modelelor cu alerte, panouri instrumentale și validare aici-la-om

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Experiență cu Power Apps, Power Automate sau administrarea Power Platform
  • Cunoștințe despre concepute de date, idei de bază ale ML și evaluare a modelelor
  • Comoditatea în lucru cu seturi de date, Excel/CSV exports și curățarea datelor de bază

Public țintă

  • Dezvoltatori ai Power Platform și arhitecți de soluții
  • Analizați de date și proprietari ai proceselor care caută automatizare prin intermediul IA
  • Business lideri de automatizare concentrându-se pe procesarea documentelor și cazurile de utilizare ale prevederilor
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite