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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao AI Builder e à IA de Baixo Código

  • Capacidades do AI Builder e cenários comuns
  • Licenciamento, governança e considerações a nível de inquilino
  • Visão geral das integrações da Power Platform (Power Apps, Power Automate, Dataverse)

OCR e Processamento de Formulários: Documentos Estruturados e Não Estruturados

  • Diferenças entre modelos estruturados e documentos em formato livre
  • Preparação dos dados de treino: rotulação de campos, diversidade de amostras e diretrizes de qualidade
  • Construção de um modelo de processamento de formulários do AI Builder e avaliação da precisão da extração
  • Pós-processamento dos dados extraídos: validação, normalização e tratamento de erros
  • Laboratório prático: extração OCR de tipos de formulário mistos e integração num fluxo de processamento

Modelos Preditivos: Classificação e Regressão

  • Enquadramento do problema: tarefas qualitativas (classificação) vs quantitativas (regressão)
  • Preparação de características e tratamento de dados em falta em fluxos de trabalho da Power Platform
  • Treino, testes e interpretação de métricas do modelo (precisão, acerto, recall, RMSE)
  • Explicabilidade do modelo e considerações de justiça em casos de utilização empresarial
  • Laboratório prático: construção de um modelo preditivo personalizado para churn/pontuação ou previsão numérica

Integração com Power Apps e Power Automate

  • Incorporação de modelos do AI Builder em aplicações canvas e orientadas por modelo
  • Criação de fluxos automatizados para processar dados extraídos e disparar ações de negócio
  • Padrões de design para aplicações escaláveis e mantíveis, impulsionadas por IA
  • Laboratório prático: cenário de ponta a ponta — carregamento de documento, OCR, previsão e automação de fluxo de trabalho

Conceitos Complementares de Mineração de Processos (Opcional)

  • Como a Mineração de Processos ajuda a descobrir, analisar e melhorar processos utilizando registos de eventos
  • Utilização dos resultados da Mineração de Processos para informar as características do modelo e automatizar ciclos de melhoria
  • Exemplo prático: combinar insights de Mineração de Processos com o AI Builder para reduzir exceções manuais

Considerações de Produção, Governança e Monitorização

  • Governança de dados, privacidade e conformidade ao utilizar o AI Builder em documentos sensíveis
  • Ciclo de vida do modelo: retreino, versionamento e monitorização de desempenho
  • Operacionalização de modelos com alertas, painéis de controlo e validação humano-no-loop

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com Power Apps, Power Automate ou administração da Power Platform
  • Familiaridade com conceitos de dados, ideias básicas de ML e avaliação de modelos
  • Conforto no trabalho com conjuntos de dados, exportações Excel/CSV e limpeza básica de dados

Público-Alvo

  • Desenvolvedores e arquitetos de soluções da Power Platform
  • Analistas de dados e proprietários de processos em busca de automação através de IA
  • Líderes de automação de negócio focados em casos de utilização de processamento de documentos e previsão

Formação Empresarial Personalizada

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