Návrh Školení

Úvod do AI Builder a Low-Code AI

  • Schopnosti AI Builder a běžné scénáře
  • Licencování, řízení a tenant-level úvahy
  • Přehled integrací Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)

OCR a zpracování formulářů: Strukturované a nestrukturované dokumenty

  • Rozdíly mezi strukturovanými šablonami a volně formátovanými dokumenty
  • Příprava trénovacích dat: označování polí, vzorková rozmanitost a směrnice kvality
  • Vytváření modelu zpracování formulářů AI Builder a hodnocení přesnosti extrakce
  • Postranní zpracování extrahovaných dat: ověřování, normalizace a zpracování chyb
  • Praktické cvičení: OCR extrakce z různých typů formulářů a integrace do toku zpracování

Prediktivní modely: Klasifikace a regrese

  • Formulování problému: kvalitativní (klasifikace) vs kvantitativní (regrese) úkoly
  • Příprava funkcí a zpracování chybějících dat v pracovních tokách Power Platform
  • Trénování, testování a interpretace metrik modelů (přesnost, přesnost, odvolávání, RMSE)
  • Vysvětlitelnost modelu a úvahy o spravedlnosti v podnikových použití případech
  • Praktické cvičení: vytvoření vlastního prediktivního modelu pro rotaci/kontrolu nebo numerický prognózování

Integrace s Power Apps a Power Automate

  • Vložení modelů AI Builder do canvas a aplikací řízených modelem
  • Vytváření automatizovaných toků pro zpracování extrahovaných dat a spouštění podnikových akcí
  • Design vzory pro škálovatelné, udržitelné AI-řízené aplikace
  • Praktické cvičení: end-to-end scénář — nahrání dokumentu, OCR, predikce a automatizace toku pracovního postupu

Doplňující koncepty procesového dolování dat (volitelně)

  • Jak Process Mining pomáhá objevovat, analyzovat a zlepšovat procesy pomocí event logů
  • Použití výstupů Process Mining k informování funkcí modelu a automatizaci zlepšovacích smyček
  • Praktický příklad: kombinace Process Mining inzightů s AI Builderem pro snížení manuálních výjimek

Produkční úvahy, řízení a monitoring

  • Řízení dat, ochrana osobních údajů a soulad při použití AI Builderu na citlivých dokumentech
  • Životní cyklus modelu: re-trénování, verze a monitoring výkonu
  • Operationalizace modelů s upozorněními, předpokládacími panely a ověřením člověkem

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s Power Apps, Power Automate nebo administrací Power Platform
  • Zapojení do datových konceptů, základních nápadů ML a hodnocení modelů
  • Pohodlné práce s datovými sadami, exporty Excelu/CSV a základním čištěním dat

Cílová skupina

  • Vývojáři a architekti řešení Power Platform
  • Analýzi dat a majitelé procesů hledající automatizaci prostřednictvím AI
  • Vedoucí podnikové automatizace zaměření na zpracování dokumentů a prediktivní použití případů
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (2)

Nadcházející kurzy

Související kategorie