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課程簡介
AI Builder與低代碼AI簡介
- AI Builder功能與常見場景。
- 許可、治理與租戶級別注意事項。
- Power Platform集成概述(Power Apps、Power Automate、Dataverse)。
OCR與表單處理:結構化與非結構化文檔
- 結構化模板與自由格式文檔的區別。
- 準備訓練數據:字段標註、樣本多樣性與質量指南。
- 構建AI Builder表單處理模型並評估提取準確性。
- 提取數據的後處理:驗證、規範化與錯誤處理。
- 實踐實驗室:從混合表單類型中提取OCR數據並將其集成到處理流程中。
預測模型:分類與迴歸
- 問題框架:定性(分類)與定量(迴歸)任務。
- 特徵準備與在Power Platform工作流中處理缺失數據。
- 訓練、測試與解釋模型指標(準確率、精確率、召回率、RMSE)。
- 業務用例中的模型可解釋性與公平性考慮。
- 實踐實驗室:構建自定義預測模型,用於流失/評分或數值預測。
與Power Apps和Power Automate集成
- 將AI Builder模型嵌入Canvas與模型驅動型應用中。
- 創建自動化流程以處理提取數據並觸發業務操作。
- 可擴展、可維護的AI驅動應用的設計模式。
- 實踐實驗室:端到端場景——文檔上傳、OCR、預測與工作流自動化。
補充的Process Mining概念(可選)
- Process Mining如何通過事件日誌發現、分析與改進流程。
- 使用Process Mining輸出來指導模型特徵並自動化改進循環。
- 實踐示例:結合Process Mining洞察與AI Builder,減少手動異常。
生產注意事項、治理與監控
- 使用AI Builder處理敏感文檔時的數據治理、隱私與合規性。
- 模型生命週期:重新訓練、版本控制與性能監控。
- 通過警報、儀表板與人工驗證來操作模型。
總結與下一步
最低要求
- 具備Power Apps、Power Automate或Power Platform管理經驗。
- 熟悉數據概念、基本機器學習理念及模型評估。
- 能夠熟練處理數據集、Excel/CSV導出及基本數據清理。
受衆
- Power Platform開發人員與解決方案架構師。
- 尋求通過AI實現自動化的數據分析師與流程負責人。
- 專注於文檔處理與預測用例的業務自動化領導者。
14 小時
客戶評論 (2)
我認爲培訓師非常有吸引力,能夠迅速回答與我們的工作相關的問題,並且真正根據我們的需求定製教學內容,甚至超出了我們的期望。我強烈推薦Shaun!
Tom King - Complete Coherence
課程 - Microsoft Power Platform Fundamentals
機器翻譯
我非常欣賞培訓師的耐心,他耐心地回答了那些要求他重複4-5次問題的學員。我也相信他對這個主題有深入的瞭解,但正如前面提到的,我們在這方面的學習時間不夠。此外,這次培訓是實踐性的,我們可以即時練習所學內容,這很好。但我更希望瞭解更多關於PowerApps的內容,而不是SharePoint,因爲我對SharePoint已經很熟悉了。如果我想進一步學習SharePoint,我可能會直接選擇SharePoint的培訓,而不是PowerApps的培訓。
Patrycja - EY GDS
課程 - Microsoft Flow/Power Automate
機器翻譯