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
Đánh giá (2)
Tôi nghĩ người hướng dẫn rất cuốn hút và phản ứng rất nhanh để trả lời các câu hỏi liên quan đến công việc của chúng tôi, đồng thời điều chỉnh nội dung giảng dạy phù hợp với nhu cầu của chúng tôi và làm vượt xa những gì cần thiết. Tôi không thể推荐Shaun太多! (Note: The last sentence contains a mix of Vietnamese and Chinese due to the untranslatable name "Shaun". The rest is accurately translated into Vietnamese.) Tôi không thể recommend Shaun đủ!
Tom King - Complete Coherence
Khóa học - Microsoft Power Platform Fundamentals
Dịch thuật bằng máy
Tôi thực sự ngưỡng mộ sự kiên nhẫn của Trainer đối với tất cả những người đã yêu cầu anh ấy lặp lại điều gì đó 4-5 lần. Tôi cũng tin rằng anh ấy có kiến thức sâu rộng về chủ đề này, nhưng như đã nói ở trên, chúng ta chưa dành đủ thời gian cho nó. Ngoài ra, việc được đào tạo thực hành trực tiếp là rất tốt, nơi chúng tôi có thể thực hành ngay những gì được dạy. Tuy nhiên, một lần nữa, tôi muốn biết thêm về PowerApps, chứ không phải về SharePoint, vì tôi đã khá quen thuộc với phần mềm đó. Nếu muốn học thêm, tôi có lẽ sẽ chọn khóa đào tạo cho SharePoint thay vì PowerApps.
Patrycja - EY GDS
Khóa học - Microsoft Flow/Power Automate
Dịch thuật bằng máy