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Programa del Curso
Introducción a AI Builder y AI de bajo código
- Capabilidades del AI Builder y escenarios comunes
- Licenciamiento, gobernanza y consideraciones a nivel de inquilino
- Visión general de las integraciones de la Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR y Procesamiento de Formularios: Documentos Estructurados e Inestructurados
- Diferencias entre plantillas estructuradas y documentos en formato libre
- Preparación de datos de entrenamiento: etiquetado de campos, diversidad de muestras y pautas de calidad
- Creación de un modelo de procesamiento de formularios del AI Builder y evaluación de la precisión de extracción
- Post-procesamiento de datos extraídos: validación, normalización y manejo de errores
- Laboratorio práctico: extracción OCR de tipos mixtos de formularios e integración en un flujo de procesamiento
Modelos de Predicción: Clasificación y Regresión
- Enmarcado del problema: tareas cualitativas (clasificación) vs cuantitativas (regresión)
- Preparación de características y manejo de datos faltantes en flujos de trabajo de la Power Platform
- Entrenamiento, prueba e interpretación de métricas del modelo (precisión, precisión, recall, RMSE)
- Explicabilidad y consideraciones sobre equidad del modelo en casos de uso empresariales
- Laboratorio práctico: construir un modelo de predicción personalizado para el análisis de churn/puntuación o pronósticos numéricos
Integración con Power Apps y Power Automate
- Inserción de modelos del AI Builder en aplicaciones de lienzo y basadas en modelos
- Creación de flujos automatizados para procesar datos extraídos y desencadenar acciones empresariales
- Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA escalables y mantenibles
- Laboratorio práctico: escenario de fin a fin — carga de documentos, OCR, predicción y automatización del flujo de trabajo
Conceptos Adicionales de Minería de Procesos (Opcional)
- Cómo la minería de procesos ayuda a descubrir, analizar e mejorar los procesos utilizando registros de eventos
- Uso de las salidas de la minería de procesos para informar sobre características del modelo y automatización de bucles de mejora
- Ejemplo práctico: combinar las perspectivas de la minería de procesos con el AI Builder para reducir excepciones manuales
Consideraciones de Producción, Governance y Supervisión
- Gobernanza de datos, privacidad y cumplimiento cuando se utiliza AI Builder en documentos sensibles
- Ciclo de vida del modelo: reentrenamiento, versionado y supervisión del rendimiento
- Operativización de modelos con alertas, paneles de control y validación con intervención humana
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con Power Apps, Power Automate o la administración de Power Platform
- Familiaridad con conceptos de datos, ideas básicas de ML y evaluación de modelos
- Comfort trabajando con conjuntos de datos, Excel/exportaciones CSV y limpieza básica de datos
Target Audience
- Desarrolladores y arquitectos de soluciones de Power Platform
- Analistas de datos y propietarios de procesos que buscan la automatización a través de AI
- Business líderes de automatización centrados en casos de uso de procesamiento de documentos y predicción
14 Horas
Testimonios (2)
¡Pensé que el entrenador era muy interesante y fue muy rápido para responder preguntas relacionadas con nuestro trabajo y realmente adaptó la enseñanza a nuestras necesidades y se esforzó al máximo para satisfacerlas! ¡No podría recomendar a Shaun lo suficiente!
Tom King - Complete Coherence
Curso - Microsoft Power Platform Fundamentals
Traducción Automática
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