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課程時長 14 時間: (2 天)
課程簡介
AI Builder與低程式碼AI簡介
- AI Builder功能與常見情境
- 授權、治理與租用戶層級考量
- Power Platform整合概覽(Power Apps、Power Automate、Dataverse)
OCR與表單處理:結構化與非結構化文件
- 結構化範本與自由格式文件之間的差異
- 準備訓練資料:標籤欄位、樣本多樣性與品質指南
- 建立AI Builder表單處理模型並評估擷取準確度
- 後處理擷取資料:驗證、正規化與錯誤處理
- 實作實驗室:從混合表單類型進行OCR擷取,並整合至處理流程
預測模型:分類與迴歸
- 問題框架:質性(分類)與量化(迴歸)任務
- 特徵準備與在Power Platform工作流程中處理缺失資料
- 訓練、測試與解讀模型指標(準確度、精確度、召回率、RMSE)
- 商業應用案例中的模型可解釋性與公平性考量
- 實作實驗室:建立自訂預測模型,以進行流失/評分或數值預測
與Power Apps和Power Automate的整合
- 將AI Builder模型嵌入畫布應用程式與模型驅動應用程式
- 建立自動化流程,以處理擷取資料並觸發商業動作
- 可擴充、可維護之AI驅動應用程式的設計模式
- 實作實驗室:端對端情境——文件上傳、OCR、預測與工作流程自動化
輔助流程探勘概念(選修)
- 流程探勘如何利用事件日誌來發掘、分析及改善流程
- 使用流程探勘輸出,以提供模型特徵資訊並自動化改善迴圈
- 實際範例:結合流程探勘洞察與AI Builder,以減少人工例外處理
生產考量、治理與監控
- 在敏感文件上使用AI Builder時的資料治理、隱私與合規性
- 模型生命週期:重新訓練、版本控制與效能監控
- 透過警示、儀表板與人機迴圈驗證,將模型營運化
總結與後續步驟
最低要求
- 具備Power Apps、Power Automate或Power Platform管理經驗
- 熟悉資料概念、基本機器學習概念與模型評估
- 能自如地處理資料集、Excel/CSV匯出與基本資料清理
目標學員
- Power Platform開發人員與解決方案架構師
- 尋求透過AI實現自動化的資料分析師與流程負責人
- 專注於文件處理與預測應用案例的商業自動化負責人
客戶評論 (3)
使用Power BI進行報表開發的實踐與動手實驗 實驗非常出色,培訓師提供了非常好的動手操作環節
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
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