Schița de curs

Introducere în AI Builder și AI cu Cod Scăzut

  • Capacitățile AI Builder și scenarii comune
  • Licențiere, guvernanță și considerente la nivel de tenant
  • Prezentare a integrărilor Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)

OCR și Procesarea Formularilor: Documente Structurate și Nestructurate

  • Diferențe între șabloane structurate și documente libere de formă
  • Prepararea datelor de instruire: etichetarea câmpurilor, diversitatea exemplelor și regulile de calitate
  • Construirea unui model de procesare a formularilor AI Builder și evaluarea acurateții extragerii
  • Post-procesarea datelor extrase: validare, normalizare și gestionarea erorilor
  • Laborator practic: extracție OCR din tipuri mixte de formulari și integrare într-un flux de procesare

Modele Predictive: Clasificare și Regresie

  • Definirea problemei: sarcini calitative (clasificare) vs. cantitative (regresie)
  • Prepararea caracteristicilor și gestionarea datelor lipsă în fluxurile de lucru Power Platform
  • Antrenament, testare și interpretarea metricilor modelului (acuratețe, precizie, recall, RMSE)
  • Explicabilitatea și considerentele legate de corectitudinea modelului în cazurile de utilizare ale afacerii
  • Laborator practic: construirea unui model predictive personalizat pentru churn/scor sau previziune numerică

Integrarea cu Power Apps și Power Automate

  • Integrezarea modelelor AI Builder în aplicațiile canvas și model-driven
  • Crearea de fluxuri automate pentru procesarea datelor extrase și declanșarea acțiunilor de afaceri
  • modele de proiectare pentru aplicații drivate de AI scalabile și menținute
  • Laborator practic: scenariu de cap la coadă — încărcarea documentelor, OCR, predicție și automatizarea fluxului de lucru

Concepte Complementare de Analiza Proceselor (Opțional)

  • Cum ajută Analiza Proceselor la descoperirea, analiza și îmbunătățirea proceselor folosind jurnalele de evenimente
  • Utilizarea rezultatelor Analizei Proceselor pentru a informa caracteristicile modelului și automatizarea buclelor de îmbunătățire
  • Exemplu practic: combinarea insights-urilor din Analiza Proceselor cu AI Builder pentru reducerea excepțiilor manuale

Considerente de Productie, Guvernanță și Monitorizare

  • Guvernanța datelor, confidențialitatea și conformitatea în utilizarea AI Builder pe documente sensibile
  • Ciclul de viață al modelului: antrenament, versiunare și monitorizarea performanței
  • Operationalizarea modelelor cu alerte, table de bord și validare cu interventia umană

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Experiență cu Power Apps, Power Automate sau administrarea Power Platform
  • Familiaritate cu conceptele de date, idei de ML de bază și evaluarea modelului
  • Confort în lucru cu seturi de date, exporturi Excel/CSV și curățare de date de bază

Audiență

  • Dezvoltatori Power Platform și arhitecți de soluții
  • Analizați date și proprietari de procese care caută automatizare prin AI
  • Lideri de automatizare a afacerilor concentrati pe cazuri de utilizare pentru procesarea documentelor și predicția
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite