Temario del curso

Introducción a AI Builder y IA Low-Code

  • Capacidad de AI Builder y escenarios comunes
  • Licenciamiento, gobernanza y consideraciones a nivel de inquilino
  • Visión 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 libres
  • Preparación de datos de entrenamiento: etiquetado de campos, diversidad de muestras y directrices de calidad
  • Construcción de un modelo de procesamiento de formularios de AI Builder y evaluación de la precisión de extracción
  • Post-procesamiento de datos extraídos: validación, normalización y manejo de errores
  • Laboratorio práctico: extracción OCR de tipos mixtos de formularios e integración en un flujo de procesamiento

Modelos Predictivos: Clasificación y Regresión

  • Enmarcación del problema: tareas cualitativas (clasificación) vs cuantitativas (regresión)
  • Preparación de características y manejo de datos faltantes en flujos de trabajo de Power Platform
  • Entrenamiento, prueba e interpretación de métricas del modelo (exactitud, precisión, recuperación, RMSE)
  • Explicabilidad y consideraciones de equidad en casos de uso empresarial
  • Laboratorio práctico: construcción de un modelo predictivo personalizado para rotación/puntuación o pronóstico numérico

Integración con Power Apps y Power Automate

  • Incorporación de modelos de AI Builder en aplicaciones de lienzo y modeladas por el modelo
  • Creación de flujos automatizados para procesar datos extraídos y desencadenar acciones comerciales
  • Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA escalables y mantenibles
  • Laboratorio práctico: escenario integral — carga de documentos, OCR, predicción y automatización del flujo de trabajo

Conceptos Complementarios de Minería de Procesos (Opcional)

  • Cómo la Minería de Procesos ayuda a descubrir, analizar y mejorar procesos utilizando registros de eventos
  • Uso de las salidas de la Minería de Procesos para informar características del modelo y automatizar bucles de mejora
  • Ejemplo práctico: combinar insights de la Minería de Procesos con AI Builder para reducir excepciones manuales

Consideraciones de Producción, Gobernanza y Monitoreo

  • Gobernanza de datos, privacidad y cumplimiento al usar AI Builder en documentos sensibles
  • Ciclo de vida del modelo: reentrenamiento, versionado y monitoreo de rendimiento
  • Operacionalización de modelos con alertas, paneles y validación humana en el ciclo

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Experiencia con Power Apps, Power Automate o administración de Power Platform
  • Familiaridad con conceptos de datos, ideas básicas de ML y evaluación de modelos
  • Confort trabajando con conjuntos de datos, exportaciones Excel/CSV y limpieza básica de datos

Audiencia

  • Desarrolladores y arquitectos de soluciones de Power Platform
  • Analistas de datos y propietarios de procesos que buscan automatización a través de IA
  • Líderes de automatización empresarial enfocados en casos de uso de procesamiento de documentos y predicción
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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