課程簡介
AI Builder與低代碼AI簡介
- AI Builder的功能與常見應用場景
- 許可、治理與租戶級別的考慮
- 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並集成到處理流程中
預測模型:分類與迴歸
- 問題框架:定性(分類)與定量(迴歸)任務
- Power Platform工作流中的特徵準備與缺失數據處理
- 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的集成
- 將AI Builder模型嵌入畫布應用和模型驅動應用
- 創建自動化流程以處理提取的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
補充的流程挖掘概念(可選)
- 流程挖掘如何通過事件日誌發現、分析與改進流程
- 使用流程挖掘輸出來指導模型特徵並自動化改進循環
- 實踐示例:結合流程挖掘洞察與AI Builder以減少手動異常
生產考慮、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、儀表板與人工驗證操作化模型
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
- 能夠處理數據集、Excel/CSV導出及基本數據清洗
受衆
- Power Platform開發人員及解決方案架構師
- 希望通過AI實現自動化的數據分析師及流程負責人
- 專注於文檔處理及預測用例的Business自動化負責人
客戶評論 (2)
我認為培訓師真的很吸引人,並且能夠迅速回答與我們的工作相關的問題,並且真的根據我們的需求量身定制教學,並不遺餘力地滿足它們。我無法對Shaun提出足夠的建議!
Tom King - Complete Coherence
課程 - Microsoft Power Platform Fundamentals
機器翻譯
I really admire Trainer's patience for all the people who were asking him to repeat something 4-5 times. I also believe that he has great knowledge about the topic, but like said above, we didn't spend enough time on this. Moreover, it was good it was hands-on training, where we could practice in real time what we're taught, but again, I'd like to know more about the PowerApps, not about SharePoint, as I'm really familiar with that one, and if I wanted to learn more, I'd probably just choose a training for the SharePoint, not PowerApps.