Schița de curs
Introducere în AI Builder și AI low-code
- Capabilitățile AI Builder și scenariile comune
- Licențiere, guvernanță și considerații la nivel de tenant
- Prezentarea generală a integrărilor Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR și procesarea formularelor: documente structurate și nestructurate
- Diferențele dintre template-uri structurate și documente în format liber
- Pregătirea datelor de antrenare: etichetarea câmpurilor, diversitatea exemplelor și ghiduri de calitate
- Construirea unui model de procesare a formularelor cu AI Builder și evaluarea acurateței extracției
- Post-procesarea datelor extrase: validare, normalizare și gestionarea erorilor
- Laborator practic: extragere OCR din tipuri mixte de formulare și integrarea într-un flux de procesare
Modele de predicție: clasificare și regresie
- Formularea problemei: sarcini calitative (clasificare) vs cantitative (regresie)
- Pregătirea caracteristicilor și gestionarea datelor lipsă în cadrul fluxurilor Power Platform
- Antrenarea, testarea și interpretarea metricilor modelului (acuratețe, precizie, recall, RMSE)
- Explicabilitatea modelului și considerații de corectitudine în cazurile de utilizare de business
- Laborator practic: construiește un model de predicție personalizat pentru churn/scor sau prognoză numerică
Integrarea cu Power Apps și Power Automate
- Încorporarea modelelor AI Builder în aplicații canvas și model-driven
- Crearea de fluxuri automatizate pentru procesarea datelor extrase și declanșarea acțiunilor de business
- Pattern-uri de design pentru aplicații AI scalabile și ușor de întreținut
- Laborator practic: scenariu end-to-end — încărcarea documentului, OCR, predicție și automatizarea 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 buclele de îmbunătățire
- Exemplu practic: combină insight-urile Process Mining cu AI Builder pentru a reduce excepțiile manuale
Considerații de producție, guvernanță și monitorizare
- Guvernanța datelor, confidențialitate și conformitate atunci când folosești AI Builder pe documente sensibile
- Ciclul de viață al modelului: reantrenare, versionare și monitorizarea performanței
- Operaționalizarea modelelor cu alerte, dashboard-uri și validare cu human-in-the-loop
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Experiență cu Power Apps, Power Automate sau administrarea Power Platform
- Familiaritate cu conceptele de date, idei de bază de ML și evaluarea modelelor
- Confort în lucrul cu seturi de date, exporturi Excel/CSV și curățarea de bază a datelor
Public țintă
- Dezvoltatori Power Platform și arhitecți de soluții
- Analiști de date și proprietari de procese care caută automatizare prin AI
- Lideri în automatizarea business-ului axați pe cazuri de utilizare pentru procesarea documentelor și predicție
Mărturii (3)
Laboratoare practice și interactive pentru dezvoltarea de rapoarte folosind Power BI Laboratoarele au fost excelente, iar trainerul a oferit sesiuni practice foarte bune
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Curs - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Tradus de catre o masina
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
