Microsoft AI Builder Grundkurs
KI-Modelle gezielt in Power-Platform-Prozesse einbinden und Automatisierungen belastbar planen
Die wichtigsten Themen
AI Builder sicher einordnen
Copilot und AI Builder abgrenzen
Modelle für Use Cases auswählen
Power-Automate-Flows erweitern
Eigene KI-Modelle trainieren
Power-BI-Analysen ergänzen
Überblick Mit Microsoft AI Builder integrierst du KI-Funktionen direkt in Anwendungen, Flows und Auswertungen der Microsoft Power Platform, ohne eigene Machine-Learning-Entwicklung aufzubauen. Im Mittelpunkt steht, welche...
Mit Microsoft AI Builder integrierst du KI-Funktionen direkt in Anwendungen, Flows und Auswertungen der Microsoft Power Platform, ohne eigene Machine-Learning-Entwicklung aufzubauen. Im Mittelpunkt steht, welche Aufgaben sich mit vordefinierten Modellen lösen lassen, wann ein eigenes Modell sinnvoll ist und wie Ergebnisse aus Formularverarbeitung, Textanalyse, Objekterkennung oder Prognosen zuverlässig in Geschäftsprozesse einfließen.
Der Grundkurs ordnet AI Builder fachlich zwischen Copilot-Funktionen, Power Apps, Power Automate und Power BI ein. Du arbeitest mit typischen Unternehmensszenarien, bewertest Datenqualität, Modellgrenzen und Ergebnisgüte und lernst, KI-gestützte Schritte kontrolliert in Workflows einzubetten. Für einen sauberen Einstieg in die Plattform-Grundlagen ist das PL-900 Training: Microsoft Power Platform Fundamentals eine passende Vorbereitung.
Die Themen Einsatzmöglichkeiten in Unternehmensprozessen · Abgrenzung zu Microsoft Copilot · Vordefinierte und eigene Modelle · Qualitätsfaktoren von KI-Ergebnissen · Lizenz- und Verbrauchslogik · Power Apps als Frontend...
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
Zielgruppe
- 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
Das lernst du
- Sichere Einordnung von AI Builder innerhalb der Microsoft Power Platform
- Passende KI-Modelle für konkrete Geschäftsprozesse auswählen
- Vordefinierte Modelle konfigurieren und Ergebnisse fachlich bewerten
- Eigene Modelle mit geeigneten Daten erstellen, testen und verbessern
- AI Builder in Power Apps, Power Automate und Power BI nutzbar machen
So arbeiten wir
- Fachliche Einführung mit Architektur- und Prozessbezug
- Live-Demonstrationen in der Microsoft Power Platform
- Hands-on-Übungen zu Modellen, Flows und Auswertungen
- Fallarbeit an typischen Unternehmensprozessen
- Besprechung von Datenqualität, Grenzen und Fehlerquellen
- Transferübung für einen eigenen AI-Builder-Use-Case
Empfohlene Vorkenntnisse
- 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
Dein Fahrplan
- Lernziel: Einordnung von Microsoft AI Builder und geeigneten Einsatzszenarien
- Inhalt: AI Builder, typische Unternehmensprozesse, Umgebungen, Lizenz- und Verbrauchslogik, Qualitätsfaktoren und Grenzen von KI-Ergebnissen
- Abgrenzung: Copilot für Assistenz und Interaktion, AI Builder für Modelle in Prozessen, Extraktion und Vorhersagen
- Praxisnutzen: Geeignete Use Cases identifizieren, Aufwand realistisch einschätzen und Risiken früh bewerten
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Microsoft AI Builder Grundkurs
Was lernst du im Microsoft AI Builder Grundkurs?
Du lernst, AI Builder innerhalb der Microsoft Power Platform fachlich einzuordnen, passende KI-Modelle auszuwählen und Ergebnisse in Apps, Flows und Berichten weiterzuverarbeiten. Behandelt werden vordefinierte Modelle, eigene Modelle, Datenqualität, Modellgrenzen und typische Unternehmensprozesse.
Worin liegt der Unterschied zwischen Copilot und Microsoft AI Builder?
Copilot unterstützt vor allem durch Assistenz, Generierung und Interaktion. Microsoft AI Builder stellt Modelle bereit, die gezielt in Power Apps, Power Automate und Power BI eingebunden werden, um Daten zu extrahieren, Texte zu analysieren, Objekte zu erkennen oder Vorhersagen in Prozessen zu nutzen.
Welche Voraussetzungen brauchst du für die AI Builder Schulung?
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Power Apps, Power Automate oder Power BI sowie ein Grundverständnis für Daten und Prozesse. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Wer noch wenig Erfahrung mit der Plattform hat, startet sinnvoll mit dem PL-900 Training: Microsoft Power Platform Fundamentals.
Ist der Kurs eine Data-und-KI-Schulung mit Microsoft-Technologien?
Ja. Der Kurs verbindet Data-und-KI-Themen mit Microsoft-Technologien aus der Power Platform. Im Mittelpunkt stehen nicht theoretische Machine-Learning-Algorithmen, sondern die Anwendung von KI-Modellen in Power Apps, Power Automate, Power BI und Dataverse-nahen Prozessszenarien.
Wie integrierst du AI Builder in Power Automate?
Du lernst, AI-Builder-Modelle als Schritte in Power-Automate-Flows einzusetzen, Ergebnisse weiterzugeben und Ausnahmen kontrolliert zu behandeln. Für eine vertiefende Automatisierung nach dem Grundkurs passt der Power Automate Aufbaukurs.
Wie nutzt du AI Builder in Power Apps und Power BI?
In Power Apps werden KI-Ergebnisse genutzt, um Eingaben zu erkennen, Daten zu extrahieren oder Bewertungen direkt in Anwendungen weiterzuverarbeiten. In Power BI unterstützen Modell-Ergebnisse Analysen, Klassifikationen und Prognosen. Für Reporting-Grundlagen eignet sich ergänzend der PL-300 Grundkurs: Microsoft Power BI Data Analyst.
Welche vordefinierten KI-Modelle werden behandelt?
Behandelt werden unter anderem Modelle für Formularverarbeitung, Objekterkennung, Textanalyse, Sentiment-Analyse und Prognosen. Der Schwerpunkt liegt darauf, passende Modelle auszuwählen, Eingaben vorzubereiten, Ergebnisse zu prüfen und sie in konkrete Prozessschritte zu integrieren.
Kannst du im Seminar eigene KI-Modelle erstellen?
Ja. Du erstellst eigene Modelle, trainierst sie mit geeigneten Daten, testest die Ergebnisse und verbesserst die Modellleistung iterativ. Dabei geht es um den praktischen Aufbau von Modellen, die zu den eigenen Dokumenten, Begriffen und Datenstrukturen passen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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