Eğitim İçeriği
AI Builder ve Düşük Kodlu Yapay Zekaya Giriş
- AI Builder yetenekleri ve yaygın senaryolar
- Lisanslama, yönetişim ve kiracı düzeyindeki hususlar
- Power Platform entegrasyonlarının genel bakışı (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR ve Form İşleme: Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Belgeler
- Yapılandırılmış şablonlar ile serbest form belgeleri arasındaki farklar
- Eğitim verisini hazırlama: alan etiketleme, örnek çeşitliliği ve kalite kılavuzları
- Bir AI Builder form işleme modeli oluşturma ve çıkarım doğruluğunu değerlendirme
- Çıkarılan verinin işlenmesi: doğrulama, normalizasyon ve hata yönetimi
- Uygulamalı laboratuvar: Karma form türlerinden OCR çıkarımı ve işleme akışına entegrasyon
Tahmin Modelleri: Sınıflandırma ve Regresyon
- Sorun çerçevelemesi: Niteliksel (sınıflandırma) ve nicel (regresyon) görevler
- Power Platform iş akışları içinde özellik hazırlama ve eksik veri yönetimi
- Model metriklerinin (doğruluk, kesinlik, hatırlatma, RMSE) eğitimi, testi ve yorumlanması
- İş kullanım senaryolarında model açıklanabilirliği ve adillik hususları
- Uygulamalı laboratuvar: Müşteri kayıp/puanı veya sayısal tahmin için özel bir tahmin modeli oluşturma
Power Apps ve Power Automate ile Entegrasyon
- AI Builder modellerini tuval tabanlı ve model sürümlü uygulamalara yerleştirme
- Çıkarılan veriyi işlemek ve iş eylemlerini tetiklemek için otomatik akışlar oluşturma
- Ölçeklenebilir ve sürdürülebilir yapay zeka destekli uygulamalar için tasarım kalıpları
- Uygulamalı laboratuvar: Uçtan uca senaryo — belge yükleme, OCR, tahmin ve iş akışı otomasyonu
Tamamlayıcı Process Mining Kavramları (İsteğe Bağlı)
- Process Mining’in olay logları kullanarak süreçlerin keşfedilmesine, analizine ve iyileştirilmesine nasıl yardımcı olduğu
- Model özelliklerini bilgilendirmek ve iyileştirme döngülerini otomatikleştirmek için Process Mining çıktılarını kullanma
- Pratik örnek: Manuel istisnaları azaltmak için Process Mining içgörülerini AI Builder ile birleştirme
Üretim Hususları, Yönetişim ve İzleme
- Hassas belgeler üzerinde AI Builder kullanırken veri yönetişimi, gizlilik ve uyumluluk
- Model yaşam döngüsü: Yeniden eğitim, sürümleme ve performans izleme
- Modelleri uyarılar, gösterge tabloları ve insan dahilinde doğrulama ile işleştirebilir hale getirme
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Power Apps, Power Automate veya Power Platform yönetimi konusunda deneyim
- Veri kavramları, temel makine öğrenmesi fikirleri ve model değerlendirme konularında aşinalık
- Veri kümeleri, Excel/CSV dışa aktarmaları ve temel veri temizliği ile çalışma konforu
Hedef Kitle
- Power Platform geliştiricileri ve çözüm mimarları
- Yapay zeka ile otomasyon arayan veri analistleri ve süreç sahipleri
- Belge işleme ve tahmin kullanım senaryolarına odaklanan iş otomasyon liderleri
Danışanlarımızın Yorumları (3)
Power BI kullanarak rapor geliştirme konusunda pratik ve uygulamalı laboratuvarlar. Laboratuvarlar mükemmeldi ve eğitmen çok iyi uygulamalı oturumlar sundu.
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Eğitim - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Yapay Zeka Çevirisi
Çok karmaşık örnekler yaptık, böylece Power Automate Desktop ile gerçek dünya senaryosunda nasıl çalışılacağını hissedebiliriz.
Michal Strnad - MicroNova AG
Eğitim - Microsoft Flow/Power Automate
Yapay Zeka Çevirisi
Dinamik, uyarlanabilir ve bilgilendirici
Marcia - Complete Coherence
Eğitim - Microsoft Power Platform Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi