Sadržaj kursa
Uvod u AI Builder i niskokodnu veštačku inteligenciju
- Mogućnosti AI Buildera i česti scenariji
- Licensing, upravljanje i razmatranja na nivou tenanta
- Pregled integracija Power Platform-a (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR i obrada obrazaca: Strukturisani i nestrukturisani dokumenti
- Razlike između strukturisanih šabiona i slobodnih dokumenata
- Priprema podataka za obuku: označavanje polja, raznolikost uzoraka i smernice za kvalitet
- Izgradnja modela za obradu obrazaca u AI Builder-u i evaluacija tačnosti ekstrakcije
- Postprerađivanje ekstrahovanih podataka: validacija, normalizacija i obrada grešaka
- Praktična vežba: OCR ekstrakcija iz mešanih tipova obrazaca i integracija u tok obrade
Prediktivni modeli: Klasifikacija i regresija
- Formulisanje problema: kvalitativni (klasifikacija) naspram kvantitativnih (regresija) zadataka
- Priprema karakteristika (features) i rukovanje nedostajućim podacima unutar tokova Power Platform-a
- Obuka, testiranje i tumačenje metrika modela (tačnost, preciznost, osetljivost, RMSE)
- Objašnjivost modela i razmatranja pravednosti u poslovnim slučajevima
- Praktična vežba: Izgradnja prilagođenog prediktivnog modela za odliv/korisnika (churn/score) ili numeričku prognozu
Integracija sa Power Apps i Power Automate
- Ugrađivanje modela AI Buildera u canvas i model-driven aplikacije
- Kreiranje automatizovanih tokova za obradu ekstrahovanih podataka i okidanje poslovnih akcija
- Osnovni obrasci dizajna za skalabilne i održive AI-pokretane aplikacije
- Praktična vežba: Kompletni scenario — upload dokumenta, OCR, predikcija i automatizacija toka rada
Dodatni koncepti Process Mining-a (Opciono)
- Kako Process Mining pomaže u otkrivanju, analizi i unapređenju procesa korišćenjem dnevnika događaja (event logs)
- Korišćenje izlaza Process Mining-a za informisanje karakteristika modela i automatizaciju petlji unapređenja
- Praktičan primer: Kombinacija uvida iz Process Mining-a sa AI Builder-om za smanjenje ručnih izuzetaka
Razmatranja za produkcionu upotrebu, upravljanje i praćenje
- Upravljanje podacima, privatnost i usklađenost pri korišćenju AI Buildera na osetljivim dokumentima
- Životni ciklus modela: ponovna obuka (retraining), verzionisanje i praćenje performansi
- Operativno korišćenje modela sa alertima, nadzornim tablama (dashboards) i validacijom uz ljudski nadzor (human-in-the-loop)
Sažetak i naredni koraci
Uslovi
- Iskustvo sa Power Apps, Power Automate ili administracijom Power Platform-a
- Osnovno poznavanje koncepta podataka, osnovnih ideja mašinskog učenja (ML) i evaluacije modela
- Sposobnost rada sa skupovima podataka, Excel/CSV izvozima i osnovnim čišćenjem podataka
Targetna publika
- Razvojari Power Platform-a i arhitekte rešenja
- Analitičari podataka i vlasnici procesa koji teže automatizaciji putem veštačke inteligencije
- Vođe poslovne automatizacije fokusirani na obradu dokumenata i prediktivne scenarije
Iskustva korisnika (3)
Praktične i praktične laboratorijske vežbe za razvoj izveštaja u Power BI-u Vežbe su bile odlične, a predavač je vodio izuzetno uspešne praktične sesije
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Kurs - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Mašinski prevedeno
Radili smo na prilično kompleksnim primerima kako bismo stekli uvid u to kako stvarni rad sa Power Automate Desktop može izgledati u praksi.
Michal Strnad - MicroNova AG
Kurs - Microsoft Flow/Power Automate
Mašinski prevedeno
Dinamično, adaptabilno i informativno
Marcia - Complete Coherence
Kurs - Microsoft Power Platform Fundamentals
Mašinski prevedeno
