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Schulungsübersicht

UiPath IPA-Architektur & Umgebungseinrichtung

  • RPA vs. IPA: Wann traditionelle Automatisierung vs. KI-gesteuerte Workflows eingesetzt werden sollten
  • Übersicht über das UiPath-Ökosystem: Studio, Orchestrator, Robot, AI Center, Document Understanding
  • Installation der UiPath Community Edition & Validierung der Laufzeitumgebung
  • Grundlagen von Workflows: Sequenzen, State Machines, Flowcharts und .NET/C#/VB-Integrationsschnittstellen
  • Lab 1: Bereitstellung der Umgebung, Verbindung von Studio mit Orchestrator und Bereitstellung einer Basisautomatisierung

Computergestützte Bilderkennung für robuste UI-Automatisierung

  • Grenzen traditioneller Selektoren & die Rolle der Computergestützten Bilderkennung
  • UiPath Computergestützte Bilderkennung-Engine: Bildabgleich, Fuzzy-Abgleich und auflösungsunabhängige Automatisierung
  • Umgang mit dynamischen, virtualisierten oder API-beschränkten Schnittstellen
  • Fallback-Strategien & Fehlerbehebung bei CV-basierten Interaktionen
  • Lab 2: Erstellung eines CV-gesteuerten Workflows zur Lokalisierung, Verifikation und Interaktion mit nicht-invasiven Bildelementen über mehrere UI-Zustände hinweg

KI-gestützte Textverarbeitung & Stimmungsanalyse

  • Integration von KI in RPA: Architektur & Überlegungen zum Datenfluss
  • UiPath’s integrierte NLP- & Sprachmustererkennung-Aktivitäten
  • Durchführung von Stimmungsanalysen auf unstrukturierten Inhalten (E-Mails, Bewertungen, Chat-Protokolle, Dokumente)
  • Anbindung externer KI-Dienste (Azure Cognitive Services, AWS Comprehend oder benutzerdefinierte APIs)
  • Lab 3: Verarbeitung eines Stapels unstrukturierter Texte, Extraktion Schlüssel-Sprachmuster und Ausgabe von Stimmungs-Werten in strukturierten Formaten

Mehr-Roboter-Orchestrierung & Unternehmensmanagement

  • Tiefgehender Einblick in Orchestrator: Umgebungen, Warteschlangen, Assets, Benutzer & Sicherheitsrollen
  • Roboter-Typen: Beaufsichtigt, Unbeaufsichtigt & Hybride Konfigurationen
  • Befähigung von Robotern, andere Roboter zu verwalten: Warteschlangen-getriebene Arbeitsverteilung, dynamisches Skalieren & Supervisor-Muster
  • Überwachung, Protokollierung, Ausnahmebehandlung & Audit-Trails im großen Maßstab
  • Lab 4: Konfiguration von Orchestrator, Bereitstellung eines Multi-Roboter-Warteschlangensystems und Validierung der cross-Roboter-Aufgabenverteilung & Fehlerweiterleitung

End-to-End-IPA-Design & Produktionsreife

  • Architektur einer IPA-Lösung: Datenerfassung → KI-Verarbeitung → RPA-Ausführung → Ausgabe-Routing
  • Optimierung der Leistung: CV-Tuning, Warteschlangenpriorisierung, Retry-Logik & Speicherverwaltung
  • Sicherheit & Compliance: Credentials-Management, Data Masking & Unternehmens-Governance
  • Übergang von der Schulung zur Produktion: Bereitstellungs-Pipelines, Versionskontrolle & Wartungsstrategien
  • Capstone: Erstellung & Bereitstellung eines vollständigen IPA-Workflows, der Computergestützte Bilderkennung, KI/NLP, Multi-Roboter-Orchestrierung und geplante Ausführung kombiniert

F&A, Anpassung & erweiterte Pfade

  • Bewährte IPA-Patterns & Fehlerbehebung bei häufigen Fallstricken
  • Erweiterte Pfade: Process Mining, Automation Hub, .NET-Bibliothek-Interop & API-first-Automatisierung
  • Unternehmenslizenzierungswege vs. Einschränkungen der Community Edition
  • Offene F&A und persönliche Implementierungsberatung
  • Möglichkeiten zur Anpassung: Verfügbar für domänenspezifische Datensätze, proprietäre UI-Automatisierung oder hybride Cloud/On-Prem-Bereitstellung
     

Um einen maßgeschneiderten Schulungszeitplan oder eine Lieferung auf Unternehmensebene anzufordern, kontaktieren Sie bitte unser Solution-Team.

Voraussetzungen

  • Grundlegende Programmiererfahrung in .NET, C#, VB oder einer ähnlichen objektorientierten Programmier- (OOP)/Skriptsprache.
  • Vertrautheit mit grundlegenden Automatisierungskonzepten ist vorteilhaft, aber nicht erforderlich.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler & Automatisierungsentwickler
  • Business-Intelligence-Experten mit technischem Fachwissen
  • Digital-Marketing-Experten mit technischem Fachwissen
  • IT/Operations-Leiter, die traditionelle RPA um KI-Funktionen erweitern möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (4)

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