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코스 개요
AI Builder 및 로우코드 AI 소개
- AI Builder 기능 및 일반적인 시나리오
- 라이선스, 관리, 및 테넌트 수준 고려사항
- Power Platform 통합 개요 (Power Apps, Power Automate, Dataverse)
OCR 및 양식 처리: 구조화 및 비구조화 문서
- 구조화 템플릿과 자유형 문서 간의 차이점
- 학습 데이터 준비: 필드 레이블링, 샘플 다양성 및 품질 지침
- AI Builder 양식 처리 모델 빌드 및 추출 정확도 평가
- 추출된 데이터 후처리: 검증, 정규화 및 오류 처리
- 실습 세션: 혼합 양식 유형에서 OCR 추출 및 처리 흐름 통합
예측 모델: 분류 및 회귀
- 문제 정의: 정성적 (분류) vs 정량적 (회귀) 작업
- Power Platform 워크플로우 내에서 특징 준비 및 누락 데이터 처리
- 모델 학습, 테스트 및 해석 (정확도, 정밀도, 재현율, RMSE)
- 모델 설명 가능성 및 공정성 고려사항 비즈니스 시나리오
- 실습 세션: 이탈을 예측하거나 숫자 예측을 위한 맞춤형 예측 모델 구축
Power Apps 및 Power Automate와의 통합
- 캔버스 및 모델 기반 앱에 AI Builder 모델 임베드
- 추출된 데이터 처리 및 비즈니스 액션 트리거를 위한 자동화 흐름 생성
- 확장 가능하고 유지 관리 가능한 AI 기반 앱을 위한 설계 패턴
- 실습 세션: 종단 간 시나리오 — 문서 업로드, OCR, 예측 및 워크플로우 자동화
보완적 프로세스 마이닝 개념 (선택 사항)
- 프로세스 마이닝을 통해 이벤트 로그를 사용하여 프로세스 발견, 분석 및 개선
- 프로세스 마이닝 출력 사용하여 모델 특징 정보 제공 및 개선 루프 자동화
- 실제 예: 프로세스 마이닝 인사이트를 AI Builder와 결합하여 수작업 예외 감소
Go 생산 고려 사항, 관리 및 모니터링
- 민감 문서 사용 시 AI Builder를 위한 데이터 관리, 개인정보 보호 및 규정 준수
- 모델 수명 주기: 재학습, 버전 관리 및 성능 모니터링
- 경고, 대시보드 및 인간 검증으로 모델 운영
요약 및 다음 단계
요건
- Power Apps, Power Automate 또는 Power Platform 관리 경험
- 데이터 개념, 기본 ML 아이디어 및 모델 평가에 대한 이해
- 데이터셋, Excel/CSV 내보내기 및 기본 데이터 정리 작업에 편안함
대상
- Power Platform 개발자 및 솔루션 아키텍트
- AI를 통한 자동화에 관심이 있는 데이터 분석가 및 프로세스 소유자
- Business 문서 처리 및 예측 사용 사례에 중점을 둔 자동화 리더
14 시간
회원 평가 (2)
트레이너가 정말 재미있고, 우리의 업무와 관련된 질문에 매우 빠르게 대답하며 교육을 우리의 필요에 맞춰 특별히 조정해주었습니다. 그는 우리의 요구를 충족하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 샤운을 적극 추천할 수 있습니다!
Tom King - Complete Coherence
코스 - Microsoft Power Platform Fundamentals
기계 번역됨
트레이너가 4-5번씩 같은 것을 반복해달라고 요청하는 사람들에 대한 인내심을 정말로 존경합니다. 또한 그가 주제에 대해 깊은 지식을 가지고 있다는 것도 믿지만, 위에서 언급한 대로 충분한 시간을 보내지 못했습니다. 또한 실습 중심의 훈련이 좋아서 우리가 배운 내용을 실시간으로 연습할 수 있었지만, 다시 말해서 파워앱스에 대해 더 알고 싶습니다. 쉐어포인트에 대해서는 이미 매우 익숙하기 때문에, 더 배우고 싶었다면 아마도 파워앱스가 아닌 쉐어포인트 훈련을 선택했을 것입니다.
Patrycja - EY GDS
코스 - Microsoft Flow/Power Automate
기계 번역됨