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课程大纲
AI Builder与低代码AI简介
- AI Builder的功能和常见场景
- 许可、治理和租户级考量
- Power Platform集成概览(Power Apps、Power Automate、Dataverse)
OCR与表单处理:结构化与非结构化文档
- 结构化模板与自由格式文档之间的差异
- 准备训练数据:字段标注、样本多样性和质量指南
- 构建AI Builder表单处理模型并评估提取准确性
- 后处理提取数据:验证、规范化和错误处理
- 动手实验:从混合表单类型中进行OCR提取并集成到处理流程中
预测模型:分类与回归
- 问题框架:定性(分类)与定量(回归)任务
- 在Power Platform工作流中进行特征准备和处理缺失数据
- 训练、测试和解释模型指标(准确性、精确度、召回率、RMSE)
- 业务用例中的模型可解释性和公平性考量
- 动手实验:为流失/评分或数值预测构建自定义预测模型
与Power Apps和Power Automate集成
- 将AI Builder模型嵌入画布应用和模型驱动应用中
- 创建自动化流程以处理提取的数据并触发业务操作
- 可扩展、可维护的AI驱动应用的设计模式
- 动手实验:端到端场景——文档上传、OCR、预测和工作流自动化
补充性流程挖掘概念(可选)
- 流程挖掘如何利用事件日志发现、分析和改进流程
- 利用流程挖掘输出为模型特征提供信息并自动化改进循环
- 实际示例:将流程挖掘洞察与AI Builder结合,减少人工异常处理
生产考量、治理与监控
- 在敏感文档上使用AI Builder时的数据治理、隐私和合规性
- 模型生命周期:再训练、版本控制和性能监控
- 通过警报、仪表板和人机回环验证实现模型运营化
总结与后续步骤
要求
- 具备Power Apps、Power Automate或Power Platform管理经验
- 熟悉数据概念、基础机器学习理念和模型评估
- 能够处理数据集、Excel/CSV导出和基本数据清洗
目标受众
- Power Platform开发人员和解决方案架构师
- 希望通过AI实现自动化的数据分析师和流程负责人
- 专注于文档处理和预测用例的业务自动化负责人
14 小时
客户评论 (3)
使用Power BI进行报表开发的实践与动手实验 实验非常出色,培训师提供了非常好的动手操作环节
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
课程 - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
机器翻译
我们进行了相当复杂的示例,以便能够感受到在实际场景中使用Power Automate Desktop的真实工作情况。
Michal Strnad - MicroNova AG
课程 - Microsoft Flow/Power Automate
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Marcia - Complete Coherence
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