Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI Builder và AI Low-Code
- Các tính năng của AI Builder và các kịch bản phổ biến
- Giấy phép, quản trị và các yếu tố cần xem xét ở cấp tenant
- Tổng quan về các tích hợp Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR và Xử lý Biểu mẫu: Tài liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Sự khác biệt giữa các mẫu có cấu trúc và các tài liệu dạng tự do
- Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện: dán nhãn trường, sự đa dạng của mẫu và các hướng dẫn về chất lượng
- Xây dựng mô hình xử lý biểu mẫu AI Builder và đánh giá độ chính xác trích xuất
- Tiền xử lý dữ liệu đã trích xuất: kiểm tra, chuẩn hóa và xử lý lỗi
- Thực hành: Trích xuất OCR từ các loại biểu mẫu hỗn hợp và tích hợp vào luồng xử lý
Mô hình Dự đoán: Phân loại và Hồi quy
- Khung vấn đề: các tác vụ định tính (phân loại) so với định lượng (hồi quy)
- Chuẩn bị đặc trưng và xử lý dữ liệu thiếu trong các luồng Power Platform
- Huấn luyện, kiểm thử và diễn giải các chỉ số mô hình (độ chính xác, độ chính xác, độ nhạy, RMSE)
- Khả năng giải thích mô hình và các xem xét về sự công bằng trong các trường hợp sử dụng doanh nghiệp
- Thực hành: xây dựng mô hình dự đoán tùy chỉnh cho tỷ lệ rời/chấm điểm hoặc dự báo số học
Tích hợp với Power Apps và Power Automate
- Gắn kết các mô hình AI Builder vào các ứng dụng canvas và model-driven
- Tạo các luồng tự động để xử lý dữ liệu đã trích xuất và kích hoạt các hành động kinh doanh
- Các mẫu thiết kế cho các ứng dụng AI-driven có thể mở rộng và bảo trì được
- Thực hành: kịch bản đầu-cuối — tải lên tài liệu, OCR, dự đoán và tự động hóa quy trình
Các Khái niệm Process Mining bổ sung (Tùy chọn)
- Cách Process Mining giúp khám phá, phân tích và cải thiện quy trình bằng cách sử dụng nhật ký sự kiện
- Sử dụng đầu ra của Process Mining để cung cấp thông tin cho các đặc trưng mô hình và tự động hóa các vòng lặp cải thiện
- Ví dụ thực tế: kết hợp các thông tin từ Process Mining với AI Builder để giảm thiểu các ngoại lệ thủ công
Các Xem xét Sản xuất, Quản trị và Giám sát
- Quản trị dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ khi sử dụng AI Builder trên các tài liệu nhạy cảm
- Vòng đời mô hình: huấn luyện lại, phiên bản hóa và giám sát hiệu suất
- Vận hành mô hình với các cảnh báo, dashboard và xác minh con người trong vòng lặp
Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo
Yêu cầu
- Kinh nghiệm làm việc với Power Apps, Power Automate hoặc quản trị Power Platform
- Nắm vững các khái niệm dữ liệu, ý tưởng cơ bản về ML và đánh giá mô hình
- Thân thiện với việc làm việc với các bộ dữ liệu, xuất Excel/CSV và làm sạch dữ liệu cơ bản
Đối tượng học viên
- Các nhà phát triển và kiến trúc sư giải pháp Power Platform
- Các nhà phân tích dữ liệu và chủ sở hữu quy trình tìm kiếm tự động hóa thông qua AI
- Các nhà lãnh đạo tự động hóa doanh nghiệp tập trung vào các trường hợp sử dụng xử lý tài liệu và dự đoán
Đánh giá (3)
Các bài thực hành thực tế và chi tiết về phát triển báo cáo bằng Power BI. Các buổi học rất hữu ích, người hướng dẫn đã cung cấp các buổi thực hành rất tốt.
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Khóa học - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Dịch thuật bằng máy
Chúng tôi đã thực hiện những ví dụ khá phức tạp, để có thể cảm nhận được cách làm việc thực sự với Power Automate Desktop trong các tình huống thực tế.
Michal Strnad - MicroNova AG
Khóa học - Microsoft Flow/Power Automate
Dịch thuật bằng máy
Động, thích ứng và thông tin
Marcia - Complete Coherence
Khóa học - Microsoft Power Platform Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
