感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
AI Builder与低代码AI简介
- AI Builder功能与常见场景。
- 许可、治理与租户级别注意事项。
- Power Platform集成概述(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的区别。
- 准备训练数据:字段标注、样本多样性与质量指南。
- 构建AI Builder表单处理模型并评估提取准确性。
- 提取数据的后处理:验证、规范化与错误处理。
- 实践实验室:从混合表单类型中提取OCR数据并将其集成到处理流程中。
预测模型:分类与回归
- 问题框架:定性(分类)与定量(回归)任务。
- 特征准备与在Power Platform工作流中处理缺失数据。
- 训练、测试与解释模型指标(准确率、精确率、召回率、RMSE)。
- 业务用例中的模型可解释性与公平性考虑。
- 实践实验室:构建自定义预测模型,用于流失/评分或数值预测。
与Power Apps和Power Automate集成
- 将AI Builder模型嵌入Canvas与模型驱动型应用中。
- 创建自动化流程以处理提取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。
- 实践实验室:端到端场景——文档上传、OCR、预测与工作流自动化。
补充的Process Mining概念(可选)
- Process Mining如何通过事件日志发现、分析与改进流程。
- 使用Process Mining输出来指导模型特征并自动化改进循环。
- 实践示例:结合Process Mining洞察与AI Builder,减少手动异常。
生产注意事项、治理与监控
- 使用AI Builder处理敏感文档时的数据治理、隐私与合规性。
- 模型生命周期:重新训练、版本控制与性能监控。
- 通过警报、仪表板与人工验证来操作模型。
总结与下一步
要求
- 具备Power Apps、Power Automate或Power Platform管理经验。
- 熟悉数据概念、基本机器学习理念及模型评估。
- 能够熟练处理数据集、Excel/CSV导出及基本数据清理。
受众
- Power Platform开发人员与解决方案架构师。
- 寻求通过AI实现自动化的数据分析师与流程负责人。
- 专注于文档处理与预测用例的业务自动化领导者。
14 小时
客户评论 (2)
我认为培训师非常有吸引力,能够迅速回答与我们的工作相关的问题,并且真正根据我们的需求定制教学内容,甚至超出了我们的期望。我强烈推荐Shaun!
Tom King - Complete Coherence
课程 - Microsoft Power Platform Fundamentals
机器翻译
我非常欣赏培训师的耐心,他耐心地回答了那些要求他重复4-5次问题的学员。我也相信他对这个主题有深入的了解,但正如前面提到的,我们在这方面的学习时间不够。此外,这次培训是实践性的,我们可以实时练习所学内容,这很好。但我更希望了解更多关于PowerApps的内容,而不是SharePoint,因为我对SharePoint已经很熟悉了。如果我想进一步学习SharePoint,我可能会直接选择SharePoint的培训,而不是PowerApps的培训。
Patrycja - EY GDS
课程 - Microsoft Flow/Power Automate
机器翻译