Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Builder và AI tự động hóa thấp

  • Các khả năng của AI Builder và các tình huống phổ biến
  • Giấy phép, quản lý, và việc xem xét cấp tổ chức
  • Tổng quan về tích hợp với 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 biểu mẫu có cấu trúc và tài liệu tự do
  • Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện: nhãn các trường, đa dạng mẫu và hướng dẫn chất lượng
  • Xây dựng mô hình xử lý biểu mẫu AI Builder và đánh giá độ chính xác trích xuất
  • Chế biến sau khi trích xuất dữ liệu: kiểm tra, chuẩn hóa và xử lý lỗi
  • Lab thực hành: Trích xuất OCR từ nhiều loại biểu mẫu khác nhau và tích hợp vào quy trình xử lý

Các Mô hình Dự đoán: Phân loại và Regression

  • Định khung vấn đề: nhiệm vụ định tính (phân loại) so với định lượng (regression)
  • Chuẩn bị tính năng và xử lý dữ liệu thiếu trong các công việc của Power Platform
  • Huấn luyện, kiểm tra và diễn giải các số liệu mô hình (độ chính xác, độ chính xác, recall, RMSE)
  • Khả năng hiểu rõ về mô hình và cân nhắc sự công bằng trong trường hợp sử dụng doanh nghiệp
  • Lab thực hành: Xây dựng mô hình dự đoán tùy chỉnh cho việc phân loại/số hoặc dự báo số

Tích hợp với Power Apps và Power Automate

  • Nhúng các mô hình AI Builder vào các ứng dụng canvas và model-driven apps
  • Tạo các luồng tự động hóa để xử lý dữ liệu đã trích xuất và kích hoạt hành động kinh doanh
  • Các mẫu thiết kế cho các ứng dụng AI dẫn đầu được mở rộng, duy trì
  • Lab thực hành: Tình huống từ đầu đến cuối - tải tài liệu, OCR, dự đoán và tự động hóa quy trình

Khái niệm Khai Thác Quá Trình Bổ Sung (Tùy chọn)

  • Làm thế nào khai thác quá trình giúp khám phá, phân tích và cải tiến các quy trình thông qua nhật ký sự kiện
  • Sử dụng đầu ra của khai thác quá trình để thông báo cho tính năng mô hình và tự động hóa vòng lặp cải thiện
  • Ví dụ thực tế: kết hợp các ý tưởng từ khai thác quy trình với AI Builder để giảm ngoại lệ thủ công

Xem xét Sản xuất, Quản lý, và Giám sát

  • Quản lý dữ liệu, quyền riêng tư, và tuân thủ khi sử dụng AI Builder trên tài liệu nhạy cảm
  • Cuộc đời của mô hình: đào tạo lại, phiên bản và theo dõi hiệu suất
  • Hoạt động hóa các mô hình với cảnh báo, bảng điều khiển và xác nhận vòng lặp con người

Tóm tắt và Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm với Power Apps, Power Automate hoặc quản trị Power Platform
  • Thành thạo các khái niệm dữ liệu, ý tưởng AI cơ bản và đánh giá mô hình
  • Thao tác thoải mái với tập dữ liệu, Excel/CSV exports và làm sạch dữ liệu cơ bản

Đối tượng

  • Nhà phát triển Power Platform và kiến trúc sư giải pháp
  • Người phân tích dữ liệu và người quản lý quy trình tìm kiếm tự động hóa thông qua AI
  • Business các nhà lãnh đạo tự động hóa tập trung vào xử lý tài liệu và trường hợp sử dụng dự đoán
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (2)

Upcoming Courses

Related Categories