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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training


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13382173255(Karen郑老师)
学员背景| Course Background
课程背景| Course Background
随着科技的飞速进步,人工智能(AI)技术正逐渐深入到各行各业,包括人力资源管理领域。传统的人力资源管理方式在面对大量数据、复杂流程和个性化需求时,往往显得力不从心。而AI技术以其高效、准确、个性化的特点,为人力资源管理带来了革命性的变革。
本课程旨在帮助学员深入了解AI技术在人力资源管理中的应用,掌握智能化招聘、培训、绩效管理和员工体验优化等方面的知识和技能。通过本课程的学习,学员将能够更好地适应数字化时代的人力资源管理需求,提升企业人力资源管理的效率和效果。
此外,随着人工智能技术的不断发展和应用,未来的人力资源管理将面临更多的机遇和挑战。因此,本课程还将探讨未来人工智能技术在人力资源管理中的发展趋势和潜在影响,帮助学员把握未来人力资源管理的方向和趋势。
课程收益| Program Benefits
1. 深入理解AI技术:学员将全面了解人工智能技术的基本概念、发展历程和核心技术,以及其在人力资源管理中的应用场景和优势。
2、掌握智能化招聘技能:学员将学习智能化招聘的核心技术和应用场景,掌握简历筛选、自动面试等技能,提高招聘效率和准确性。
3、提升培训与发展能力:学员将了解智能化培训系统的构建和应用场景,掌握在线学习平台、个性化培训计划等技能,提升员工发展的效率和质量。
4、优化绩效管理与评估:学员将学习智能化绩效管理的原理和实践方法,掌握目标设定、数据收集与分析等技能,提高绩效管理的准确性和公正性。
5、增强员工体验与文化建设:学员将探讨如何利用人工智能技术优化员工体验和企业文化建设,提高员工满意度和忠诚度,增强企业的凝聚力和竞争力。
课程大纲| Course Outline
(说明:可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训)
第1讲 人工智能基础
1.1 人工智能概述
1.1.1 介绍人工智能的基本概念、发展历程和核心技术。
1.1.2 探讨人工智能在职场中的潜在应用及其对人力资源管理的意义
1.2 机器学习基础
1.2.1 讲解机器学习的基本原理,包括监督学习、非监督学习和强化学习
1.2.2 介绍常见的机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等
1.2.3 分析机器学习在人力资源管理中的应用案例,如人才预测、离职分析等
1.3 数据分析与人力资源
1.3.1 简要介绍数据分析的基本概念和工具,如Excel、Python、R等
1.3.2 探讨数据分析在人力资源决策中的应用,如招聘数据分析、薪酬数据分析等
1.3.3 基本的数据分析方法和技巧
第2讲 AI在招聘与选拔中的应用
2.1 智能化招聘
2.1.1 分析智能化招聘的核心技术,如自然语言处理、图像识别等
2.1.2 探讨智能化招聘系统的构建和应用场景,如简历筛选、自动面试等
2.1.3 讨论智能化招聘对人才选拔的影响,如提高招聘效率、减少偏见等
2.2 面试辅助技术
2.2.1 介绍面试辅助技术的原理和功能,如视频面试、AI面试官等
2.2.2 分析面试辅助技术在提升招聘效率和准确性方面的作用
2.2.3 探讨如何结合面试辅助技术优化招聘流程和候选人体验
第3讲 AI在员工管理与发展中的应用
3.1 智能化培训与发展
3.1.1 探讨智能化培训系统的构建和应用场景,如在线学习平台、个性化培训计划等
3.1.2 分析智能化培训对员工发展的促进作用,如提高培训效果、降低培训成本等。
3.1.3 讨论如何构建有效的智能化培训体系并持续优化
3.2 绩效管理与智能化评估
3.2.1 讨论智能化绩效管理的原理和实践方法,如目标设定、数据收集与分析等
3.2.2 探讨智能化评估工具和技术在绩效管理中的应用,如360度反馈、行为分析等
3.2.3 分析智能化评估对绩效管理的影响和挑战,如提高评估准确性、减少人为干扰等
第4讲 AI在员工体验与文化建设中的应用
4.1 智能化员工服务
4.1.1 分析智能化员工服务系统的构建和运行机制,如自助服务平台、智能客服等
4.1.2 探讨智能化员工服务对员工体验的改善作用,如提高服务效率、优化服务流程等
4.1.3 讨论如何构建智能化的员工服务体系并持续优化
4.2 智能化企业文化建设
4.2.1 讨论如何利用人工智能技术挖掘和传播企业文化,如社交媒体分析、员工行为分析等
4.2.2 分析智能化企业文化建设的策略和实施路径,如制定文化建设目标、设计文化实践活动等
4.2.3 探讨智能化企业文化建设对企业发展的重要性及其与人力资源管理的关系
第5讲 总结与展望
5.1 未来趋势与应用挑战
5.1.1总结人工智能在人力资源管理中的应用现状和发展趋势
5.1.2探讨未来人工智能技术在职场赋能人力资源的挑战和机遇。
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家—甄文智老师
【背景介绍】
Ø 西安电子科技大学人工智能硕士研究生
Ø 前腾讯早期创始员工-工号299
Ø 曾任:点子科技(深圳)有限公司联合创始人
Ø 曾任:深圳市有伴科技有限公司联合创始人
Ø 现任:深圳大学校外研究生导师
Ø 现任:深圳市拓步大数据有限公司CTO
【实战经验】
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验,作为资深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家,先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身,《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用,帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
在腾讯任职六年,作为创始员工参与了多个腾讯的产品:腾讯Q币账户系统,QQ贺卡,QQShow,QQ论坛和QQ.com的建立。在腾讯经历了高并发,高性能服务器的开发,同时为了应对用户量的增长,参与了腾讯大数据数据库的开发,在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
曾就职深圳有伴科技有限公司,任首席技术官,十年时间做了一家用户量1.4亿,最高日活500W,为0-8岁的儿童提供了一个营养,有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通,互联网和人工智能一体。19年获得了好未来的C轮投资,估值10亿。
现任深圳拓步大数据有限公司CTO,最近两年随着国内芯片的崛起,更多的场景化的IOT的接入,在硬件和软件的结合上,实现了传感器,数据采集和数据处理,以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美,印度,拉美等国家。
产品GMV2亿,保持每年100%的增长。
【风格特点】
l 学科深入浅出 课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合,可以更有效的,更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进 课程保持前瞻性,案例和内容保持迭代更新,更好的把AI的理论和实际相结合,AI作为一个行业工具,可以更好的融入到我们的行业中,去有效的提升,改进我们工作。
l 创新性和创造性 甄老师做过心理学工作坊,个人成长训练营,,融合了心理学、结合大数据分析,让算法,算力,和数据更好的融合,体现在课程的新颖性和创新性,可以更好的适应到我们每个学员中,学以致用,另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新,把学习的东西落地。
一、AI和大模型
《人工智能入门到精通》
《ChatGPT基础和实战》
二、数字化转型
《数字化思维、转型困局和0点突破》
《用AI驱动企业数字化转型》
三、互联网产品技术管理
《互联网产品研发探索:从敏捷开发、精益数据到微服务》
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元(含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费) | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
ABOUT PERFECT CONSULTANT
We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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