Curso – Inteligencia Artificial y Power Platform

Duración

25 horas

Objetivos

• Dominar el diseño y creación de flujos de trabajo eficientes en Power Automate, integrando IA y agentes virtuales.
• Desarrollar habilidades en análisis de texto, reconocimiento de formularios y creación de modelos predictivos.
• Explorar la creación de flujos con asistencia de IA a través de Copilot Power Automate y mejorar aplicaciones con Power Apps usando IA.
• Utilizar modelos de IA preentrenados y personalizados para optimizar el rendimiento en aplicaciones Low Code.

Temario

1. Automatizando procesos empresariales con Low-code e IA
   • Extracción de datos.
   • Limpieza de datos.
   • Modelado de datos.
   • Definición del informe.
2. IA Conversacional con Low Code
   • Introducción a los agentes Virtuales de Power Platform.
   • Componentes de un Agente Virtual.
   • Creación de agentes virtuales.
   • Integración de agentes virtuales con servicios de IA.
   • Publicación y consumo de un agente virtual.
   • Fundamentos de diseño conversacional: prompts, flujo de diálogo, fallback.
   • Uso de IA generativa en agentes (Copilot Studio):
     • Respuestas ampliadas.
     • Capacidad de razonamiento.
     • Extracción e interpretación de datos no estructurados.
   • Conexión con fuentes de datos empresariales:
     • Dataverse
     • SharePoint
     • SQL
     • Conectores premium
   • Seguridad y control:
     • permisos, permisos por canal, monitorización, auditoría.
   • Publicación multicanal:
     • Web, Teams, WhatsApp, canales externos.
3. Creación de Aplicaciones con IA y Low Code
   • Introducción a la creación de aplicaciones con Power Apps.
   • Creación de aplicaciones a partir de datos.
   • Consumo de servicios IA.
   • Creación de aplicaciones con asistencia de IA: Copilot Power Apps.
   • Patrones de diseño UX en Power Apps.
   • Optimización del rendimiento
   • Integración directa con IA Builder y modelos generativos:
     • Clasificación de imágenes
     • Detección de objetos
     • Generación de textos
   • Conexiones con Power Automate desde Power Apps.
4. Uso de Modelos de IA preentrenados y personalizados con Low Code
   • Creación de modelos IA personalizados
   • Comparación entre modelos preentrenados vs. personalizados.
   • Entrenamiento y evaluación de modelos (Dataset, métricas, validación).
   • Azure AI: visión general y conexión con Power Platform.
   • Modelos generativos conectados a Power Platform: uso responsable, políticas, prompts.
   • Buenas prácticas para datasets:
     • Calidad
     • Etiquetado
     • Reentrenamiento periódico
5. Mejora de la productividad en OneNote Usando Copilot/Asistente de AIElementos del informe.
   • Componentes visuales
   • Filtros.
   • Interacciones.
   • Detalles.
   • Interactividad con componentes activos.