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Schulungsübersicht

Einführung in AI Builder sowie Low-Code-AI

  • Möglichkeiten von AI Builder und typische Einsatzszenarien
  • Lizenzierung, Governance sowie Aspekte auf Mandantenebene
  • Übersicht der Integrationen mit Power Platform – Power Apps, Power Automate, Dataverse

OCR und Formularverarbeitung: Strukturierte und unstrukturierte Dokumente

  • Unterschiede zwischen strukturierten Vorlagen und freiformatigen Dokumenten
  • Vorbereitung der Trainingsdaten: Kennzeichnen von Feldern, Vielfalt der Beispiele sowie Qualitätsrichtlinien
  • Erstellung eines AI Builder-Modells zur Formularverarbeitung und Prüfung seiner Extraktionsgenauigkeit
  • Nachbearbeitung der extrahierten Daten: Validierung, Normalisierung sowie Fehlerbehandlung
  • Praktische Übung: OCR-Extraktion aus verschiedenen Formulartypen und deren Einbindung in einen Automatisierungsprozess

Vorhersagemodelle: Klassifizierung und Regressionsanalyse

  • Definition der Aufgabenstellung – qualitativ (Klassifizierung) vs. quantitativ (Regression)
  • Vorbereitung von Merkmalen sowie Umgang mit fehlenden Daten in Power Platform-Workflows
  • Trainieren, Testen und Interpretation der Modellmetriken – Genauigkeit, Präzision, Trefferquote sowie RMSE
  • Erklärbarkeit von Modellen sowie ethische Aspekte bei deren Einsatz in geschäftlichen Kontexten
  • Praktische Übung: Entwicklung eines individuellen Vorhersagemodells zur Churn-Prognose oder zu numerischen Trends

Integration in Power Apps und Power Automate

  • Einbindung von AI Builder-Modellen sowohl in Canvas- als auch in modellbasierte Anwendungen
  • Erstellung automatisierter Workflows zur Verarbeitung extrahierter Daten sowie Auslösung geschäftlicher Aktionen
  • Gestaltungsprinzipien für skalierbare und wartbare KI-gestützte Lösungen
  • Praktische Übung: End-to-End-Szenario – hochladen von Dokumenten, OCR-Verarbeitung, Vorhersage sowie Automatisierung des Workflows

Unterstützende Konzepte der Prozessanalyse (optional)

  • Wie Prozessanalysen mittels Ereignisprotokollen Prozesse erkennen, untersuchen und verbessern können
  • Nutzung der Ergebnisse aus Prozessanalysen zur Optimierung von Modellmerkmalen sowie zur automatisierten Verbesserungszyklensteuerung
  • Praktisches Beispiel: Kombination von Erkenntnissen aus der Prozessanalyse und AI Builder, um manuelle Eingriffe zu reduzieren

Überlegungen zur Produktionsphase, Governance sowie Monitoring

  • Datenschutz, Compliance-Vorgaben und Verantwortlichkeiten bei der Nutzung von AI Builder für sensible Dokumente
  • Modelllebenszyklus: erneutes Trainieren, Versionierung sowie fortlaufende Leistungsüberwachung
  • Operative Umsetzung von KI-Modellen mittels Benachrichtigungen, Dashboards sowie menschenzentrierten Validierungsprozessen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung im Umgang mit Power Apps, Power Automate oder der Verwaltung der Power Platform
  • Grundkenntnisse in Datenkonzepten, grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens sowie Modellbewertung
  • Sicherheit im Umgang mit Datensätzen, Excel-/CSV-Dateien sowie grundlichen Reinigungsverfahren für Daten

Zielgruppe

  • Power Platform-Entwickler und -Architekten, die Lösungen erstellen
  • Datenanalysten sowie Prozessverantwortliche, die Automatisierungsmöglichkeiten mittels KI erschließen möchten
  • Führungskräfte im Bereich Geschäftsautomatisierung mit Schwerpunkt auf Dokumentenverarbeitung und Vorhersageanwendungen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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