Temario del curso
Introducción a AI Builder y al desarrollo de IA mediante bajo código
- Funcionalidades principales de AI Builder y aplicaciones comunes
- Aspectos vinculados a licencias, gobernanza e implicaciones a nivel del inquilino
- Descripción general de las integraciones con Power Platform (Power Apps, Power Automate y Dataverse)
OCR y procesamiento de formularios: documentos estructurados y no estructurados
- Diferencias clave entre plantillas estructuradas y documentos libres de formato
- Preparación del conjunto de datos para entrenamiento: etiquetado de campos, variedad de ejemplos y buenas prácticas de calidad
- Desarrollo e implementación de un modelo de procesamiento de formularios con AI Builder y medición de la precisión en la extracción
- Postprocesamiento de los datos extraídos: validaciones, normalización y gestión de errores
- Laboratorio práctico: extracción mediante OCR a partir de distintos tipos de formularios e integración en un flujo de procesamiento
Modelos predictivos: clasificación y regresión
- Definición del problema a resolver: tareas cualitativas (clasificación) frente a cuantitativas (regresión)
- Preparación de variables y manejo de datos faltantes dentro de los flujos de Power Platform
- Entrenamiento, prueba e interpretación de métricas del modelo (precisión, sensibilidad, valor promedio absoluto relativo)
- Importancia de la explicabilidad de los modelos y la equidad en su aplicación empresarial
- Laboratorio práctico: creación de un modelo predictivo personalizado para predecir el abandono o cálculo de valores numéricos
Integración con Power Apps y Power Automate
- Incorporación de modelos de AI Builder en aplicaciones canvas y basadas en modelo
- Diseño de flujos automatizados que procesen los datos extraídos e inicien acciones empresariales necesarias
- Patrones de diseño recomendados para aplicaciones impulsadas por IA que sean escalables y fáciles de mantener
- Laboratorio práctico: escenario completo —subida del documento, extracción mediante OCR, predicción y automatización del flujo de trabajo
Conceptos complementarios sobre Minería de Procesos (opcional)
- Cómo la Minería de Procesos facilita el descubrimiento, análisis y mejora de procesos mediante registros de eventos
- Aplicación de los resultados obtenidos a través de la Minería de Procesos para determinar características relevantes en modelos y establecer bucles de mejora automatizados
- Ejemplo concreto: cómo combinar las perspectivas proporcionadas por la Minería de Procesos con AI Builder para reducir el número de excepciones manuales que se gestionan.
Consideraciones operativas, gobernanza y supervisión en entornos productivos
- Aspectos relacionados con la gobernanza de datos, privacidad y cumplimiento normativo al emplear AI Builder en documentos sensibles
- Ciclo de vida de los modelos: reentrenamiento, control de versiones y seguimiento del desempeño
- Estrategias para implementar modelos de manera operativa mediante alertas, paneles de supervisión y validación humana cuando sea necesario.
Resumen final y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia previa con Power Apps, Power Automate o administración de Power Platform
- Conocimientos básicos sobre conceptos de datos, fundamentos del aprendizaje automático y evaluación de modelos
- Capacidad para trabajar con conjuntos de datos, exportar información a Excel o formato CSV y realizar limpieza básica de datos
Público objetivo
- Desarrolladores y arquitectos de soluciones de Power Platform
- Analistas de datos y responsables de procesos que buscan implementar automatización mediante IA
- Líderes en automatización empresarial especializados en casos de uso relacionados con el procesamiento documental y la 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
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