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 (2)
M-am gândit că instrucționistul a fost cu adevărat atrăgător și a răspuns foarte repede la întrebările legate de muncă, adaptând învățarea nevoilor noastre. A mers mult mai departe pentru a satisface aceste nevoi. Nu l-aș putea recomanda prea mult pe Shaun!
Tom King - Complete Coherence
Curs - Microsoft Power Platform Fundamentals
Tradus de catre o masina
Admirez cu adevărat răbdarea Trainerului pentru toți cei care îl întrebau să-și repete ceva de 4-5 ori. De asemenea, cred că are o cunoștință profundă a subiectului, dar, ca și cum s-a spus mai sus, nu am petrecut suficient timp cu acest lucru. De asemenea, a fost bine că a fost un antrenament practic, unde am putut să ne exercităm în timp real ceea ce ne-am învățat, dar din nou, aș vrea să mai afl mai multe despre PowerApps, nu despre SharePoint, deoarece sunt cu adevărat familiarizat cu acesta, iar dacă aș fi vrut să învăț mai multe, probabil aș fi ales un antrenament specific pentru SharePoint, și nu pentru PowerApps.
Patrycja - EY GDS
Curs - Microsoft Flow/Power Automate
Tradus de catre o masina