Temario del curso
Introducción a AI Builder y la IA de bajo código
- Capacidades de AI Builder y escenarios comunes
- Licenciamiento, gobernanza y consideraciones a nivel de inquilino (tenant)
- Descripción general de las integraciones de Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR y Procesamiento de Formularios: Documentos Estructurados y No Estructurados
- Diferencias entre plantillas estructuradas y documentos de formato libre
- Preparación de datos de entrenamiento: etiquetado de campos, diversidad de muestras y pautas de calidad
- Construcción de un modelo de procesamiento de formularios con AI Builder y evaluación de la precisión de la extracción
- Procesamiento posterior de los datos extraídos: validación, normalización y manejo de errores
- Laboratorio práctico: Extracción de OCR de tipos de formularios mixtos e integración en un flujo de procesamiento
Modelos de Predicción: Clasificación y Regresión
- Encuadre del problema: tareas cualitativas (clasificación) vs. cuantitativas (regresión)
- Preparación de características y manejo de datos faltantes dentro de los flujos de trabajo de Power Platform
- Entrenamiento, prueba e interpretación de métricas de modelo (precisión, exactitud, recall, RMSE)
- Explicabilidad de modelos y consideraciones de equidad en casos de uso empresarial
- Laboratorio práctico: construcción de un modelo de predicción personalizado para churn/score o pronóstico numérico
Integración con Power Apps y Power Automate
- Incorporación de modelos de AI Builder en aplicaciones canvas y aplicaciones basadas en modelos
- Creación de flujos automatizados para procesar datos extraídos y activar acciones comerciales
- Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA escalables y mantenibles
- Laboratorio práctico: escenario de extremo a extremo — carga de documentos, OCR, predicción y automatización de flujos de trabajo
Conceptos Complementarios de Process Mining (Opcional)
- Cómo Process Mining ayuda a descubrir, analizar y mejorar procesos utilizando registros de eventos
- Uso de las salidas de Process Mining para informar las características de los modelos y automatizar bucles de mejora
- Ejemplo práctico: combinación de los conocimientos de Process Mining con AI Builder para reducir excepciones manuales
Consideraciones de Producción, Gobernanza y Monitoreo
- Gobernanza de datos, privacidad y cumplimiento cuando se utiliza AI Builder con documentos sensibles
- Ciclo de vida del modelo: reentrenamiento, versionado y monitoreo de rendimiento
- Operativización de modelos con alertas, paneles de control (dashboards) y validación con intervención humana (human-in-the-loop)
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con Power Apps, Power Automate o administración de Power Platform
- Familiaridad con conceptos de datos, ideas básicas de ML (Machine Learning) y evaluación de modelos
- Habilidad para trabajar con conjuntos de datos, exportaciones de Excel/CSV y limpieza básica de datos
Público Objetivo
- Desarrolladores y arquitectos de soluciones de Power Platform
- Analistas de datos y responsables de procesos que buscan automatización a través de IA
- Líderes de automatización empresarial enfocados en casos de uso de procesamiento de documentos y predicción
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Reseñas (3)
Laboratorios prácticos y manuales sobre desarrollo de informes utilizando Power BI Los laboratorios fueron excelentes y el instructor ofreció sesiones muy prácticas
Sinzala Sichaanji - Bank of Zambia
Curso - Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents
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Hicimos ejemplos bastante complejos para poder hacerse una idea de cómo puede ser el trabajo real con Power Automate Desktop en un escenario del mundo real.
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Curso - Microsoft Flow/Power Automate
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El conocimiento de la aplicacion y sus usos
