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Temario del curso
Introducción a AI Builder y IA Low-Code
- Capacidad de AI Builder y escenarios comunes
- Licenciamiento, gobernanza y consideraciones a nivel de inquilino
- Visión general de las integraciones de Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR y Procesamiento de Formularios: Documentos Estructurados y No Estructurados
- Diferencias entre plantillas estructuradas y documentos libres
- Preparación de datos de entrenamiento: etiquetado de campos, diversidad de muestras y directrices de calidad
- Construcción de un modelo de procesamiento de formularios de 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 Predictivos: Clasificación y Regresión
- Enmarcación del problema: tareas cualitativas (clasificación) vs cuantitativas (regresión)
- Preparación de características y manejo de datos faltantes en flujos de trabajo de Power Platform
- Entrenamiento, prueba e interpretación de métricas del modelo (exactitud, precisión, recuperación, RMSE)
- Explicabilidad y consideraciones de equidad en casos de uso empresarial
- Laboratorio práctico: construcción de un modelo predictivo personalizado para rotación/puntuación o pronóstico numérico
Integración con Power Apps y Power Automate
- Incorporación de modelos de AI Builder en aplicaciones de lienzo y modeladas por el modelo
- Creación de flujos automatizados para procesar datos extraídos y desencadenar acciones comerciales
- Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA escalables y mantenibles
- Laboratorio práctico: escenario integral — carga de documentos, OCR, predicción y automatización del flujo de trabajo
Conceptos Complementarios de Minería de Procesos (Opcional)
- Cómo la Minería de Procesos ayuda a descubrir, analizar y mejorar procesos utilizando registros de eventos
- Uso de las salidas de la Minería de Procesos para informar características del modelo y automatizar bucles de mejora
- Ejemplo práctico: combinar insights de la Minería de Procesos con AI Builder para reducir excepciones manuales
Consideraciones de Producción, Gobernanza y Monitoreo
- Gobernanza de datos, privacidad y cumplimiento al usar AI Builder en documentos sensibles
- Ciclo de vida del modelo: reentrenamiento, versionado y monitoreo de rendimiento
- Operacionalización de modelos con alertas, paneles y validación humana en el ciclo
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Experiencia con Power Apps, Power Automate o administración de Power Platform
- Familiaridad con conceptos de datos, ideas básicas de ML y evaluación de modelos
- Confort trabajando con conjuntos de datos, exportaciones Excel/CSV y limpieza básica de datos
Audiencia
- Desarrolladores y arquitectos de soluciones de Power Platform
- Analistas de datos y propietarios de procesos que buscan automatización a través de IA
- Líderes de automatización empresarial enfocados en casos de uso de procesamiento de documentos y predicción
14 Horas
Testimonios (2)
Hicimos ejemplos bastante complejos para poder hacerse una idea de cómo puede ser el trabajo real con Power Automate Desktop en un escenario del mundo real.
Michal Strnad - MicroNova AG
Curso - Microsoft Flow/Power Automate
Traducción Automática
El conocimiento de la aplicacion y sus usos
