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Temario del curso
Introducción a AI Builder e IA de código bajo
- Capacidades de AI Builder y escenarios comunes.
- Licenciamiento, gobernanza y consideraciones a nivel de inquilino.
- Descripción general de las integraciones de la Plataforma Power (Power Apps, Power Automate y Dataverse).
OCR y Procesamiento de Formularios: Documentos Estructurados y No Estructurados
- Diferencias entre plantillas estructuradas y documentos de forma libre.
- Preparación de datos de entrenamiento: etiquetado de campos, diversidad de muestras y pautas de calidad.
- Construcción de un modelo de procesamiento de formularios de AI Builder y evaluación de la precisión de la extracción.
- Postprocesamiento de los datos extraídos: validación, normalización y manejo de errores.
- Laboratorio práctico: extracción OCR de tipos de formularios mixtos e integración en un flujo de procesamiento.
Modelos de Predicción: Clasificación y Regresión
- Definición del problema: tareas cualitativas (clasificación) frente a cuantitativas (regresión).
- Preparación de características y manejo de datos faltantes dentro de flujos de trabajo de la Plataforma Power.
- Entrenamiento, prueba e interpretación de las métricas del modelo (precisión, precisión, exhaustividad, RMSE).
- Explicabilidad del modelo y consideraciones de equidad en casos de uso empresarial.
- Laboratorio práctico: construcción de un modelo de predicción personalizado para abandono de clientes/puntuación o previsión numérica.
Integración con Power Apps y Power Automate
- Incrustación de modelos de AI Builder en aplicaciones de lienzo y basadas en modelos.
- Creación de flujos automatizados para procesar datos extraídos y activar acciones empresariales.
- Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA escalables y mantenibles.
- Laboratorio práctico: escenario de extremo a extremo — carga de documentos, OCR, predicción y automatización de flujos 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 los resultados de la Minería de Procesos para informar las características del modelo y automatizar bucles de mejora.
- Ejemplo práctico: combinar las ideas 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 utilizar AI Builder con documentos confidenciales.
- Ciclo de vida del modelo: reentrenamiento, versionado y monitoreo del rendimiento.
- Puesta en operación de modelos con alertas, cuadros de mando y validación humana en el ciclo.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con Power Apps, Power Automate o la administración de la Plataforma Power.
- Conocimiento de conceptos de datos, ideas básicas de aprendizaje automático (ML) y evaluación de modelos.
- Comodidad al trabajar con conjuntos de datos, exportaciones de Excel/CSV y limpieza básica de datos.
Audiencia
- Desarrolladores de la Plataforma Power y arquitectos de soluciones.
- Analistas de datos y responsables de procesos que buscan automatización mediante 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
