Struttura del corso
Introduzione ad AI Builder e all’intelligenza artificiale a basso codice
- Capacità offerte da AI Builder e scenari d’uso più comuni
- Licenze, governance e considerazioni a livello di tenant
- Panoramica sulle integrazioni con Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR ed elaborazione moduli: documenti strutturati e non strutturati
- Differenze tra l’utilizzo di template predefiniti e la gestione di documenti liberamente formattati
- Preparazione dei dati per l’addestramento: etichettatura dei campi, diversità dei campioni e linee guida qualitative
- Creazione di un modello di elaborazione modulo con AI Builder ed esame della precisione nell’estrazione dati
- Elaborazione successiva dei dati estratti: validazione, normalizzazione e gestione degli errori
- Esercitazione pratica: estrazione OCR da diversi tipi di moduli e integrazione in un flusso operativo
Modelli predittivi: classificazione e regressione
- Definizione del problema da affrontare: attività di classificazione qualitativa oppure di previsione numerica tramite regressione
- Preparazione delle feature e gestione dei dati mancanti all’interno dei flussi di lavoro Power Platform
- Addestramento, test ed interpretazione dei parametri metrici del modello (accuratezza, precisione, richiamo, errore quadratico medio)
- Aspetti legati alla trasparenza e all’equità nell’applicazione dei modelli in contesti aziendali
- Esercitazione pratica: sviluppo di un modello predittivo personalizzato per prevedere l’abbandono da parte degli utenti o effettuare previsioni quantitative
Integrazione con Power Apps e Power Automate
- Incorporazione dei modelli AI Builder in applicazioni canvas e model-driven di Power Apps
- Creazione di flussi automatizzati per elaborare i dati estratti e innescare azioni aziendali corrispondenti
- Modelli progettuali consigliati per sviluppare applicazioni basate su AI scalabili e facilmente manutenibili
- Esercitazione pratica: implementazione di uno scenario completo — caricamento del documento, estrazione OCR, previsione e automatizzazione dei passaggi operativi
Concetti complementari relativi al Process Mining (facoltativo)
- Come il Process Mining permetta di scoprire, analizzare e migliorare i processi grazie all’analisi dei log degli eventi
- Impiego delle informazioni derivanti dal Process Mining per individuare feature più adatte al modello predittivo e chiudere cicli di miglioramento automatico
- Esempio concreto: combinazione tra intuizioni provenienti dal Process Mining e funzionalità di AI Builder per ridurre sensibilmente gli interventi manuali richiesti in casi eccezionali
Considerazioni operative, governance e monitoraggio dei modelli
- Governance, privacy e conformità alle normative nell’utilizzo di AI Builder per documenti sensibili
- Ciclo vitale dei modelli: aggiornamenti, gestione delle versioni e controllo delle prestazioni nel tempo
- Implementazione pratica di meccanismi automatici di monitoraggio, allarmi, dashboard informative e validazione umana a conferma dei risultati ottenuti
Conclusione e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza con Power Apps, Power Automate o nella gestione di Power Platform
- Conoscenza dei concetti fondamentali relativi ai dati, alla machine learning e alla valutazione dei modelli
- Comfort nell’utilizzo di insiemi di dati, esportazioni in formato Excel/CSV e operazioni base di pulizia dei dati
Destinatari
- Sviluppatori e architetti di soluzioni su Power Platform
- Analisti dei dati e responsabili dei processi che mirano all’automazione grazie all’intelligenza artificiale
- Leader nel campo dell’automazione aziendale interessati all’elaborazione documentale e alla previsione dei risultati
Recensioni (3)
Laboratori pratici e manuali sullo sviluppo di report con Power BI I laboratori sono stati eccellenti e il formatore ha offerto sessioni pratiche molto valide
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Corso - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
Traduzione automatica
Abbiamo fatto esempi abbastanza complessi, così da poter avere un'idea di come il lavoro reale con Power Automate Desktop possa apparire in una situazione reale.
Michal Strnad - MicroNova AG
Corso - Microsoft Flow/Power Automate
Traduzione automatica
Dinamico, adattivo e informativo
Marcia - Complete Coherence
Corso - Microsoft Power Platform Fundamentals
Traduzione automatica