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コース概要
AI Builderと低コードAIの概要
- AI Builderの機能と一般的なシナリオ
- ライセンス、ガバナンス、およびテナントレベルの考慮事項
- Power Apps、Power Automate、Dataverseとの統合の概要
OCRとフォーム処理: 構造化および非構造化ドキュメント
- 構造化テンプレートとフリーフォームドキュメントの違い
- トレーニングデータの準備: フィールドのラベル付け、サンプルの多様性、品質ガイドライン
- AI Builderフォーム処理モデルを構築し、抽出精度を評価します。
- 抽出データの後処理: 検証、正規化、エラーハンドリング
- 手動ラボ: 様々なフォームタイプからのOCR抽出と処理フローへの統合
予測モデル: クラス分類と回帰
- 問題設定: 定性的(クラス分類)対定量的(回帰)タスク
- 特徴量の準備とPower Platformワークフロー内での欠損データの処理
- モデルの学習、テスト、およびメトリクス(精度、適合率、再現率、RMSE)の解釈
- ビジネスユースケースでのモデルの説明可能性と公平性の考慮点
- 手動ラボ: 顧客離反/スコアまたは数値予測のためのカスタム予測モデルを構築する
Power AppsとPower Automateとの統合
- AI Builderモデルをキャンバスアプリおよびモデル駆動型アプリに埋め込む
- 抽出データを処理し、ビジネスアクションをトリガーする自動化フローの作成
- スケーラブルでメンテナブルなAI駆動型アプリの設計パターン
- 手動ラボ: エンドツーエンドシナリオ — ドキュメントアップロード、OCR、予測、ワークフロー自動化
付加的なプロセスマイニングの概念(オプション)
- プロセスマイニングがイベントログを使用してプロセスを発見、分析、改善する方法
- プロセスマイニングの出力を使用してモデルの特徴量を決定し、改善ループを自動化する
- 実践例: AI Builderとプロセスマイニングの洞察を組み合わせて手動例外を削減する
生産環境での考慮事項、ガバナンス、および監視
- 機密性の高いドキュメントを使用する際のデータガバナンス、プライバシー、コンプライアンス
- モデルライフサイクル: 再学習、バージョン管理、パフォーマンス監視
- アラート、ダッシュボード、ヒューマンインザループ検証を使用したモデルの運用化
まとめと次なるステップ
要求
- Power Apps、Power Automate、またはPower Platform管理の経験
- データ概念、基本的なMLアイデア、モデル評価に関する知識
- データセット、Excel/CSVエクスポート、および基本的なデータクリーニングの操作に慣れていること
対象者
- Power Platform開発者とソリューションアーキテクト
- AIを活用して自動化を目指すデータアナリストやプロセスオーナー
- ドキュメント処理と予測ユースケースに焦点を当てたビジネス自動化リード
14 時間
お客様の声 (2)
講師は本当に魅力的で、私たちの仕事に関連する質問に素早く答えてくれました。また、授業を私たちのニーズに合わせてカスタマイズし、それ以上の努力をしてくれました。シャンを強くおすすめします!
Tom King - Complete Coherence
コース - Microsoft Power Platform Fundamentals
機械翻訳
トレーナーが同じことを4-5回繰り返し尋ねる人々に対して持っている忍耐力には本当に感心します。また、彼がそのトピックについて豊富な知識を持っていると信じていますが、上で述べたように、このテーマに十分な時間を使えなかったと思います。 さらに、実践的なトレーニングで、教わったことをリアルタイムで練習できたのは良かったですが、再度申し上げますが、PowerAppsについてもっと知りたいです。SharePointについては既に詳しく知っており、より詳しく学びたければ、おそらくSharePointのトレーニングを選ぶでしょう。
Patrycja - EY GDS
コース - Microsoft Flow/Power Automate
機械翻訳