Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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 integratărilor 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 eșantioanelor și ghiduri de calitate
- Construirea unui model de procesare a formularelor în AI Builder și evaluarea acurateței extracției
- Post-procesarea datelor extrase: validare, normalizare și gestionarea erorilor
- Laborator practic: extracție OCR din tipuri mixte de formulare și integrare într-un flux de procesare
Modele de Predicție: Clasificare și Regresie
- Cadrarea 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, reamintire, RMSE)
- Considerații privind explicabilitatea și echitatea modelului în cazuri de utilizare de afaceri
- Laborator practic: construirea unui model de predicție personalizat pentru abandon/scor sau prognoză numerică
Integrare cu Power Apps și Power Automate
- Încorporarea modelelor AI Builder în aplicații canvas și model-driven
- Crearea fluxurilor 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 flux 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, versiune și monitorizarea 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
- Confort în 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 responsabili de procese care caută automatizare prin AI
- Lideri de automatizare a afacerilor concentrați pe cazuri de utilizare a procesării documentelor și predicției
14 Ore
Mărturii (2)
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