Microsoft AI Builder Grundkurs

Einordnung von AI Builder

• Einsatzmöglichkeiten in Unternehmensprozessen
• Abgrenzung zu Microsoft Copilot
• Vordefinierte und eigene Modelle
• Qualitätsfaktoren von KI-Ergebnissen
• Lizenz- und Verbrauchslogik

Integration in die Power Platform

• Power Apps als Frontend
• Power Automate für Prozessketten
• Power BI für Analyse-Szenarien
• Dataverse-Grundlagen und Datenquellen
• Weiterverarbeitung von Modell-Ergebnissen

Vordefinierte AI-Builder-Modelle

• Formularverarbeitung und Dokumentdaten
• Objekterkennung in Bilddaten
• Textanalyse und Klassifikation
• Sentiment-Analyse von Freitexten
• Prognosen aus strukturierten Daten

Eigene KI-Modelle erstellen

• Auswahl geeigneter Modelltypen
• Datenqualität und Trainingsdaten
• Training, Test und Bewertung
• Iteration und Modellverbesserung
• Freigabe für produktive Nutzung

Automatisierte Workflows

• Trigger und Aktionen in Flows
• Modellaufrufe in Prozessketten
• Fehlerbehandlung und Ausnahmen
• Freigaben und Protokollierung
• Nachbearbeitung von KI-Ergebnissen

Analyse, Betrieb und Transfer

• KI-Ergebnisse in Power BI
• Validierung mit historischen Daten
• Governance und Monitoring
• Integration in bestehende Systeme
• Umsetzungsplan für eigene Use Cases

• Grundkenntnisse in Power Apps, Power Automate oder Power BI
• Grundverständnis für Datenanalyse und Prozessautomatisierung
• Interesse an KI-Anwendungen in Geschäftsprozessen
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich
• Hilfreich: KI-Grundlagen aus dem AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals

• Geschäftsanwenderinnen und Geschäftsanwender mit Prozessverantwortung
• Power-Platform-Anwender mit Automatisierungsbedarf
• IT-Fachkräfte für KI-gestützte Workflows
• Datenanalystinnen und Datenanalysten mit Power-BI-Bezug
• Projektverantwortliche für Data-und-KI-Initiativen