Bize Ulaşın
 Süre 14 Saat

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

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler