Kursplan
Innføring i AI Builder og Low-Code AI
- AI Builder-funksjonalitet og vanlige scenerier
- Licensiering, governance og viktige hensyn på leietaker-nivå
- Oversikt over Power Platform-integrasjoner (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR og skjemaopprettelse: Strukturerte og ustrukturerte dokumenter
- Forskjeller mellom strukturerte maler og fritt skrevne dokumenter
- Forberede treningsdata: merking av felt, mangfold av eksempler og kvalitetsretningslinjer
- Bygge en AI Builder-modell for skjemaopprettelse og evaluere uttrekkingsnøyaktighet
- Etterbehandling av uttrukket data: validering, normalisering og feilhåndtering
- Håndprat lab: OCR-uttrekking fra blandede skjemaformer og integrering i en behandlingsflyt
Prediksjonsmodeller: Klassifisering og regresjon
- Problemanalyse: kvalitative (klassifisering) vs kvantitative (regresjon) oppgaver
- Forberedelse av funksjoner og håndtering av manglende data innen Power Platform-flyter
- Trene, teste og tolke modellmetriker (nøyaktighet, presisjon, recall, RMSE)
- Forklarbarhet av modeller og hensyn til rettferdighet i forretningsmessige brukstilfeller
- Håndprat lab: bygge en tilpasset prediksjonsmodell for oppsigelse/spoengsetting eller numerisk prognose
Integrering med Power Apps og Power Automate
- Innlemming av AI Builder-modeller i canvas- og modellstyrte apper
- Oppretting av automatiserte flyter for å behandle uttrukket data og utløse forretningsmessige handlinger
- Designmønstre for skalerbare, vedlikeholdbare KI-drevne apper
- Håndprat lab: end-til-end-scenarie — dokumentopplasting, OCR, prediksjon og flytautomatisering
Supplerende konsepter for prosessgraving (valgfritt)
- Hvordan prosessgraving hjelper med å oppdage, analysere og forbedre prosesser ved bruk av hendelseslogger
- Bruk av utdata fra prosessgraving for å informere om modellfunksjoner og automatisere forbedringsløyper
- Praktisk eksempel: kombiner innsikt fra prosessgraving med AI Builder for å redusere manuelle unntak
Hensyn til produksjon, governance og overvåking
- Datastyring, personvern og samsvar når AI Builder brukes på sensitive dokumenter
- Modellsyklus: retrening, versjonering og ytelsesovervåking
- Drift av modeller med varsler, dashboards og menneske-i-løpet-validering
Oppsummering og neste steg
Krav
- Erfaring med Power Apps, Power Automate eller administrasjon av Power Platform
- Kjenne til datakonsepter, grunnleggende ML-ideer og modellvurdering
- Behagelig med å jobbe med dataser, Excel/CSV-eksporter og grunnleggende datarensing
Målgruppe
- Utviklere og løsningsarkitekter innen Power Platform
- Dataanalytikere og prosesseiere som søker automatisering gjennom KI
- Ledere for forretningsautomatisering fokusert på bruk av dokumentbehandling og prediksjon
Referanser (3)
Praktiske og håndbaserte øvelser i rapportutvikling med Power BI Øvelsene var fremragende, og instruktøren tilbød svært gode praktiske sesjoner.
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Kurs - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Maskinoversatt
Vi gjorde ganske komplekse eksempler, slik at vi kunne få et inntrykk av hvordan den virkelige arbeidsgjennomføringen med Power Automate Desktop kan se ut i en virkelig situasjon.
Michal Strnad - MicroNova AG
Kurs - Microsoft Flow/Power Automate
Maskinoversatt
Dynamisk, anpasselig og informativ
Marcia - Complete Coherence
Kurs - Microsoft Power Platform Fundamentals
Maskinoversatt
