L'utilizzo dell'intelligenza artificiale fa crescere molto di più i fatturati delle aziende che la utilizzano rispetto a quelle che non lo stanno facendo. La mancanza di competenze in azienda è quindi un freno alla crescita. AI Builder è la risposta code-less alla creazione di modelli di AI

1. Power Platform
Alessio Biasiutti
Azure Solution Architect
AI Builder la democratizzazione dell’AI

2. Platinum Sponsor
Gold Sponsor
Technical Sponsor

3. Alessio Biasiutti
Azure Solution Architect
alessiobiasiutti
abiasiutti@altitudo.com
@biasiuttiale

4. Agenda
• La democratizzazione dell’AI
• AI Builder
• Form Processing
• Riconoscimento di oggetti
• Riconoscimento biglietti da visita
• Classificazione binaria
• Classificazione del testo

5. Democratizzazione dell’intelligenza artificiale
L’impegno di Microsoft è quello di portare l’intelligenza artificiale a
beneficio di tutti. La potenza dei servizi cloud deve essere messa a
disposizione dell’umanità in modo etico, per aiutare le persone a fare
di più e meglio
Satya Nadella

6. OpenAI
• Investimento di 1 B$ in OpenAI per la
creazione di un Intelligenza Artificiale
Generale
• Microsoft e OpenAI costruiranno nuove
tecnologie di supercalcolo di Azure AI.
• OpenAI eseguirà il porting dei suoi servizi
per l’esecuzione su Azure.
• Microsoft diventerà il partner preferito di
OpenAI per la commercializzazione di
nuove tecnologie AI.

7. Business Leaders in the age of AI
Esiste una stretta correlazione tra l’adozione dell’Artificial
Intelligence, la crescita del business e l’atteggiamento dei
leader verso l’AI
Ricerca Microsoft “Business leaders in the age of AI” –
realizzata da KRC Research a Gennaio 2019

8. Più crescita
Percentuale di aziende che utilizza AI in modo sostenuto
41
36
18
27
Global
Italia
Crescita
sostenuta
Crescita
Lenta

9. Più umanità
Può sembrare un paradosso ma più verrà utilizzata l’AI, più i business leader potranno investire
tempo nel motivare e ispirare le proprie risorse lasciando quindi maggior spazio anche alle
attività più creative e relazionali che contraddistinguono l’essere umano
1 31
2 27
3 25
4 17
Chart Title

10. Il mercato
Global Artificial Intelligence Market B$ (crescita del 33%)

11. Dove ci troviamo?
1 Awareness 2 Active 3 Operational 4 Systemic 5 Transformational
Early AI
interest with
risk of
overhyping
AI
experimentation
mostly in a data
science context
AI in production,
creating value by
e.g. process
optimization or
product/service
innovations
AI pervasively
used or digital
process and
chain
transformation,
and disruptive
new digital
business
models
AI is part of
business
DNA

12. Democrazia! Power Platform

13. AI Builder
• Che cos’é?
Una piattaforma code-less per abilitare AI all’interno delle applicazioni aziendali
• Che skills sono richieste?
No Python / R
No Algoritmi (solo concetti base)
Conoscere bene i dati del vostro business!
• Cosa permette?
La costruzione di modelli per classificare testo, classificare dati, estrarre informazioni di immagini,
moduli stampati e scritti a mano e da biglietti dai visita
• Come si utilizzano?
Completamente integrato con Power Apps e Flow
• Al momento è disponibile solo in Europa e USA

14. Attivazione
• Power Platform Admin Center
• Enviroments > «Nome enviroments» > Settings > Features
• Disabilitato negli enviroments esistenti mentre è attivo nei nuovi di default

15. Form Processing
• Permette di estrarre informazioni e tabelle da moduli stampati (fatture, bolle, report…)

16. Riquirements & limitations
Requirements
• JPG, PNG, or PDF (PDF meglio)
• < 4MB
• Immagini 50x50 -> 4200x4200
• English
• I valori devo essere preceduti da una
chiave (Date: 10/10/2019, Name: Alessio)
• La chiave può trovarsi sopra o a sinistra
(vicino)
• Almeno 5 documenti tutti con lo stesso
layout
Limitations
• Non sono gestite tabelle complesse
(annidati, celle unite…)
• Checkbox e radiobutton
• PDF con più di 50 pagine
• PDF compilabili

17. DEMO
Form Processing

18. Object Detection
• Permette di contare quanti oggetti (tra quelli per cui abbiamo istruito il modello) ci sono all’interno
di un’immagine

19. Guidelines
• JPG, PNG, or BMP
• < 6MB
• Almeno 50 immagini per oggetto (ne bastano 16 per cominciare)
• Bilanciamento tra le immagini (al massimo un rapporto di 2 a 1 tra il prodotto con più immagini e
quello che ne ha meno)
• Vario tipo (sfondi, dimensioni del prodotto, luce, angolazione

20. DEMO
Lego Detection

21. Business Card Reader
• Di recuperare informazioni presenti in un
biglietto da visita
• Non serve alcun training: è pronto all’uso!
• Può essere usato con file o scattando una
foto (solo nella versione mobile)
• Informazioni recuperate: nome, cognome,
dipartimento, company, website, phone
(fino a 3), job title, full address, email,
immagine ritagliata

22. DEMO
Biusiness Card Reader

23. Binary Classification
Risponde a domande la cui risposta può assumere valori (tipicamente sì o no)
• Il cliente rinnoverà il servizio?
• Il nuovo contatto comprerà un prodotto?
• Il cliente pagherà in tempo?
• La transazione è anomala?
• La produzione è difettosa?
Skill richiesto:
• Conoscere il business e il significato dei dati che lo governano
• Sapere cos’è una label (cosa vogliamo prevedere)

24. Prerequisites
• Avere dei dati storici che descrivano un evento e il suo esito
• I dati devono risiedere in una entità Common Data Service
• È possibile creare un Data Flow per caricare i dati (Code Less)
• Avere uno storico di almeno 50 righe (almeno 10 per risposta)
• Deve esistere un campo two-options che rappresenta la label
• Per ottenere una previsione precisa almeno 1000 righe
• I valori contenuti nelle righe NON dovrebbero:
• Avere campi che assumo sempre lo stesso valore
• Avere campi che spesso non assumo valore
• Avere un valore diversi per ogni riga (es. chiave)

25. Esempio

26. Text Classification
Permette di classificare un testo. Esempi possono essere
• Sentiment Analysis di un post e di una email
• Indirizzare un’email al reparto corretto
• Valutazione di un commento in campo HR
• Lingue supportate: Inglese, Francese, Tedesco, Olandese, Italiano, Spagnolo e Portoghese

27. Prerequisites
• Dataset di testi già taggati (anche una Excel per cominciare va bene)
• I dati devono essere copiati in un’unica entità su Common Data Service
• I dati possono essere caricati con un Data Flow
• Il testo può essere lungo al massimo 5000 caratteri e al massimo 50 tags

28. Prerequisites
• Minimo 50 records ma un migliaio è un numero ragionevole per avere un buon risultato
• Almeno 100 testi per tag
• Dati bilanciati

29. Esempio

30. Flow
Al momento è possibile utilizzare flow e i modelli di AI Builder solo se il flow è
contenuto in una solution!

31. Recap
• Piattaforma Code Less per abilitare AI senza alcuna competenza di programmazione (serve
competenza sui dati ;-))
• Creare modelli per eseguire previsioni, estrarre informazioni da immagini o testo
• Preview ma in General Availability Ottobre 2019 (Text classification Marzo 2020)
• Licensing Piani P1 e P2 (ma sta per cambiare tutto da ottobre con i piani per utente e per app)

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