In diesem Kurs erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Zusammenhang mit dem Personalmanagement. Sie werden Konzepte erforschen, die sich auf die Rolle von Daten beim maschinellen Lernen, die Anwendung von KI, die Grenzen der Verwendung von Daten bei Personalentscheidungen und die Frage beziehen, wie Voreingenommenheit mit Hilfe der Blockchain-Technologie abgemildert werden kann. Die Möglichkeiten des maschinellen Lernens werden immer schneller und effizienter, und Sie werden aus erster Hand erfahren, wie Sie aktuelle und aufkommende Technologien nutzen können, um den gesamten Lebenszyklus von Mitarbeitern zu verwalten. Durch Studium und Analyse lernen Sie, wie Sie enorme Datenmengen durchforsten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die im besten Interesse Ihres Unternehmens sind. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, zu erkennen, wie Sie KI zur Rationalisierung aller HR-Funktionen einsetzen können und wie Sie mit Daten arbeiten, um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zu nutzen.
KI-Anwendungen im Personalmanagement
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für Unternehmen
Dozenten: Matthew Bidwell
TOP-LEHRKRAFT
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul lernen Sie die Herausforderungen kennen, mit denen der Personalbereich vor der Einführung der künstlichen Intelligenz konfrontiert war, sowie die Rolle, die Daten und maschinelles Lernen bei der Optimierung der Entscheidungsfindung spielen. Sie werden auch erfahren, welche Rolle Trainingsdaten beim maschinellen Lernen spielen, wie regelbasierte Systeme eingesetzt werden, um die menschliche Intelligenz zu imitieren und wie sie die Daten auf der Grundlage dieser Regeln manipulieren. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, die Konzepte hinter künstlicher Intelligenz und regelbasierten Systemen zu verstehen und zu erkennen, wie die Datenwissenschaft das Personalmanagement verändert hat.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie, wie KI in der Personalabteilung eingesetzt wird und wie maschinelles Lernen die Verwaltung von Mitarbeitern in allen Personalfunktionen verändern kann. Sie lernen, wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden können und wie Daten genutzt werden können, um Vorhersagen zu treffen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, zu unterscheiden, wie KI-Algorithmen am besten eingesetzt werden können, um Engagement, Fluktuation und interne Karrierepfade zu verwalten.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul werden Sie die Herausforderungen untersuchen, die sich Ihnen bei der Implementierung von KI als Werkzeug stellen können. Sie werden die sich wandelnden Trends bei der Einstellung von Mitarbeitern erkennen und erfahren, wie dies bei der Suche nach den richtigen Bewerbern eine Rolle spielt und wie Sie KI bei Einstellungsentscheidungen am besten einsetzen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, ein Gleichgewicht zwischen maschinengesteuerten Entscheidungen und dem Input von Vorgesetzten herzustellen, um die besten Kandidaten auszuwählen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review
In diesem Modul erfahren Sie, welche Verzerrungen bei Algorithmen auftreten und wie Sie die Verzerrung der Datenadäquanz verwalten und vermeiden können. Sie werden auch lernen, wie Sie Ergebnisse verstehen und interpretieren, Blockchain nutzen, um Daten privat und sicher zu halten und den transformativen Charakter der Blockchain-Technologie verstehen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, zu erklären, wie Datenwissenschaft und KI die Art und Weise, wie wir an das Personalwesen herangehen, deutlich verändert haben und neue technologische Lösungen zur Strukturierung des Personalmanagements einbeziehen.
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14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Geprüft am 29. Okt. 2024
Geprüft am 18. Juli 2023
Geprüft am 7. Feb. 2023
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