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Schulungsübersicht
Introduction to AI Builder and Low-Code AI
- AI Builder capabilities and common scenarios
- Licensing, governance, and tenant-level considerations
- Overview of the Power Platform integrations (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR and Form Processing: Structured and Unstructured Documents
- Differences between structured templates and free-form documents
- Preparing training data: labeling fields, sample diversity, and quality guidelines
- Building an AI Builder form processing model and evaluating extraction accuracy
- Post-processing extracted data: validation, normalization, and error handling
- Hands-on lab: OCR extraction from mixed form types and integration into a processing flow
Prediction Models: Classification and Regression
- Problem framing: qualitative (classification) vs quantitative (regression) tasks
- Feature preparation and handling missing data within Power Platform workflows
- Training, testing, and interpreting model metrics (accuracy, precision, recall, RMSE)
- Model explainability and fairness considerations in business use cases
- Hands-on lab: build a custom prediction model for churn/score or numeric forecast
Integration with Power Apps and Power Automate
- Embedding AI Builder models into canvas and model-driven apps
- Creating automated flows to process extracted data and trigger business actions
- Design patterns for scalable, maintainable AI-driven apps
- Hands-on lab: end-to-end scenario — document upload, OCR, prediction, and workflow automation
Complementary Process Mining Concepts (Optional)
- How Process Mining helps discover, analyze and improve processes using event logs
- Using Process Mining outputs to inform model features and automate improvement loops
- Practical example: combine Process Mining insights with AI Builder to reduce manual exceptions
Production Considerations, Governance, and Monitoring
- Data governance, privacy, and compliance when using AI Builder on sensitive documents
- Model lifecycle: retraining, versioning, and performance monitoring
- Operationalizing models with alerts, dashboards, and human-in-the-loop validation
Summary and Next Steps
Voraussetzungen
- Experience with Power Apps, Power Automate, or Power Platform administration
- Familiarity with data concepts, basic ML ideas, and model evaluation
- Comfort working with datasets, Excel/CSV exports, and basic data cleansing
Audience
- Power Platform developers and solution architects
- Data analysts and process owners seeking automation through AI
- Business automation leads focused on document processing and prediction use cases
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Ich fand den Trainer sehr ansprechend und er war sehr schnell bei der Hand, um Fragen zu beantworten, die mit unserer Arbeit zu tun hatten. Er hat den Unterricht wirklich auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten und ist weit darüber hinaus gegangen. Ich kann Shaun nicht genug empfehlen!
Tom King - Complete Coherence
Kurs - Microsoft Power Platform Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Ich bewundere wirklich die Geduld des Trainers für all die Personen, die ihn 4-5 Mal etwas wiederholen ließen. Ich glaube auch, dass er ein großes Wissen zum Thema hat, aber wie oben gesagt, haben wir nicht genug Zeit dafür aufgewendet. Außerdem war es gut, dass es eine praktische Schulung war, bei der wir das Gelernte in Echtzeit üben konnten. Allerdings hätte ich gerne mehr über PowerApps erfahren, nicht über SharePoint, da ich damit bereits sehr vertraut bin und wenn ich mehr darüber lernen wollte, würde ich wahrscheinlich einfach eine Schulung für SharePoint wählen, nicht für PowerApps.
Patrycja - EY GDS
Kurs - Microsoft Flow/Power Automate
Maschinelle Übersetzung
