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コース概要
AI BuilderとローコードAIの概要
- AI Builderの機能と一般的なシナリオ
- ライセン싱、ガバナンス、テナントレベルの考慮事項
- Power Platform統合(Power Apps、Power Automate、Dataverse)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
- 学習データの準備:フィールドのラベリング、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の構築と抽出精度の評価
- 抽出データの後処理:検証、正規化、エラーハンドリング
- ハンズオンラボ:混合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
- プロブレンフレーミング:定性(クラス分類)vs 定量(回帰)タスク
- Power Platformワークフロー内での機能準備と欠損データの処理
- モデルのトレーニング、テスト、指標(精度、適合率、再現率、RMSE)の解釈
- ビジネスユースケースにおけるモデルの解釈可能性と公正性の考慮
- ハンズオンラボ:チャーンスコアまたは数値予測のためのカスタム予測モデルの構築
Power AppsおよびPower Automateとの統合
- キャンバスアプリとモデル駆動型アプリへのAI Builderモデルの埋め込み
- 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フローの作成
- スケーラブルで保守しやすいAI駆動型アプリの設計パターン
- ハンズオンラボ: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、ワークフローオートメーション
補完的なプロセスマイニングの概念(オプション)
- イベントログを使用してプロセスを発見、分析、改善する方法でプロセスマイニングがどのように役立つか
- プロセスマイニングの出力を使用してモデル機能を強化し、改善ループを自動化する
- 実例:プロセスマイニングのインサイトとAI Builderを組み合わせて手動例外を削減する
プロダクション環境の考慮事項、ガバナンス、モニタリング
- 機密文書でのAI Builder使用時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:再トレーニング、バージョニング、パフォーマンスモニタリング
- アラート、ダッシュボード、ヒューマン・イン・ザ・ループ検証によるモデルの運用化
まとめと次のステップ
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のアイデア、モデル評価への習熟
- データセット、Excel/CSVエクスポート、基本的なデータクレンジングとの扱いに慣れていること
対象者
- Power Platform開発者とソリューションアーキテクト
- AIによるオートメーションを目指すデータアナリストとプロセスオーナー
- ドキュメント処理と予測ユースケースに焦点を当てるビジネスオートメーションリーダー
14 時間
お客様の声 (3)
Power BI を活用したレポート作成のための実践的で実習的なラボ ラボは素晴らしく、トレーナーは非常に手厚い実習セッションを提供してくれました
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
コース - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
機械翻訳
私たちは非常に複雑な例を取り上げたので、Power Automate Desktop を使用して実際の業務でどのように動作するかを実際に感じ取ることができました。
Michal Strnad - MicroNova AG
コース - Microsoft Flow/Power Automate
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動的、適応的、そして情報豊富な
Marcia - Complete Coherence
コース - Microsoft Power Platform Fundamentals
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