Grâce à ce Mastère spécialisé 100% en ligne, vous allez acquérir des compétences technologiques avancées, grâce à l'IA, pour optimiser la gestion des talents et améliorer l'efficacité opérationnelle de votre organisation"

L'Intelligence Artificielle (IA) est en train de révolutionner le Département des Ressources Humaines (RH), en améliorant l'efficacité de la gestion des talents et de la prise de décision. Les outils basés sur l'IA, tels que les chatbots et les logiciels d'analyse des sentiments, permettent une interaction plus fluide avec les employés et aident à identifier les besoins avant qu'ils ne deviennent des problèmes.

C'est ainsi que naît ce Mastère spécialisé, grâce auquel les professionnels pourront améliorer l'efficacité opérationnelle dans l'administration du personnel en automatisant des tâches telles que l'allocation des ressources et la gestion de la paie. En outre, ils étudieront en profondeur l'analyse prédictive pour anticiper les besoins en personnel et l'intégration de systèmes qui garantissent une conformité réglementaire impeccable.

Vous maîtriserez également des outils avancés pour automatiser l'analyse des CV et la classification des candidats, ainsi que la mise en place d'entretiens virtuels assistés par l'Intelligence Artificielle. Il abordera également les techniques permettant d'éliminer les biais dans la sélection du personnel, garantissant ainsi un processus de recrutement plus équitable et plus précis, augmentant la rétention et l'adéquation des candidats sélectionnés.

Enfin, nous étudierons comment l'Intelligence Artificielle peut optimiser la gestion des talents au sein d'une organisation, en identifiant et en fidélisant les employés clés, en personnalisant les parcours de développement de carrière et en effectuant une analyse des compétences pour détecter les lacunes en la matière. En outre, la mise en œuvre de programmes de mentorat et de coaching virtuel, l'évaluation du potentiel de leadership et les stratégies de gestion du changement seront abordées.

TECH a ainsi mis en œuvre un programme universitaire complet, entièrement en ligne, de sorte que les diplômés n'auront besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion Internet pour accéder au matériel d'enseignement, évitant ainsi des problèmes tels que le déplacement vers un centre physique et l'adaptation à un emploi du temps préétabli. En outre, il inclut la méthodologie révolutionnaire du Relearning, qui consiste à répéter les concepts clés pour une assimilation optimale des contenus. des contenus.

Vous serez prêt à mener la Transformation Numérique dans les RH, en mettant en œuvre des solutions innovantes qui automatisent les processus, éliminent les biais dans le recrutement et améliorent le développement professionnel des employés"

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans le Département des Ressources Humaines dans le Département des Ressources Humaines contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle avec un accent sur le Département de RH
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous améliorerez l'efficacité opérationnelle de l'administration du personnel et de la paie en automatisant des tâches cruciales telles que l'allocation des ressources et la gestion des avantages sociaux. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous vous familiariserez avec des outils qui vous permettront d'automatiser l'analyse des CV, de filtrer et de classer les candidats, et de mener des entretiens virtuels avec l'aide de l'IA. Avec toutes les garanties de qualité de TECH!"

Optez pour la TECH! Vous identifierez et retiendrez les employés clés, personnaliserez les parcours de développement de carrière et appliquerez l'IA pour effectuer une analyse des compétences et détecter les lacunes en la matière"

Ce programme universitaire formera des professionnels à l'automatisation des processus, tels que l'administration du personnel et la gestion des salaires, ainsi qu'à l'utilisation avancée de l'IA pour améliorer la sélection du personnel, éliminer les biais et personnaliser le développement professionnel. En outre, des compétences seront acquises pour améliorer le climat de travail grâce à l'analyse des sentiments et à la détection proactive des problèmes liés au travail. L'éthique, la transparence et la protection des données seront également abordées, en veillant à ce que les diplômés maîtrisent non seulement les techniques d'IA, mais comprennent également les implications éthiques et juridiques de leur application dans les Ressources Humaines.

L'objectif principal du programme universitaire sera de vous fournir une approche complète et spécialisée de l'application de l'IA dans tous les domaines clés des Ressources Humaines"

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques
• Explorer les fondements théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning
• Explorer l'informatique bio-inspirée et sa pertinence pour le développement de systèmes intelligents
• Développer une compréhension approfondie de la façon dont l'Intelligence Artificielle peut être intégrée dans les fonctions clés des Ressources Humaines
• Permettre aux étudiants d'utiliser l'IA pour automatiser et améliorer les processus de recrutement, depuis le recrutement jusqu'à l'évaluation finale
• Appliquer l'IA pour identifier, retenir et développer les talents au sein de l'organisation, en personnalisant la croissance professionnelle des employés
• Maîtriser les outils nécessaires pour mettre en œuvre des systèmes avancés d'évaluation des performances à l'aide de l'IA, en mettant l'accent sur l'évaluation continue, le feedback en temps réel et l'élimination des biais
• Utiliser l'IA pour surveiller le climat de travail, identifier les problèmes de manière proactive et améliorer la communication interne et la satisfaction des employés
• Développer la capacité à utiliser l'IA pour identifier et éliminer les biais dans les processus de sélection, d'évaluation et de développement
• Permettre aux étudiants de mettre en œuvre des solutions d'IA qui automatisent les tâches administratives et de gestion
• Appliquer les techniques d'analyse prédictive dans la gestion des Ressources Humaines, en anticipant les besoins et en améliorant la planification stratégique
• Approfondir les principes d'éthique et de transparence nécessaires à la mise en œuvre responsable de l'IA dans les Ressources Humaines.
• Conduire des projets de transformation numérique dans le Département des Ressources Humaines, en utilisant l'IA comme un outil clé pour innover et améliorer les processus organisationnels

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité dans la résolution de problèmes complexes
• Analyser l'importance des thésaurus, vocabulaires et taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d' IA  

 Module 2. Types et Cycle de Vie des données

• Comprendre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans l'analyse des données
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, allant des données quantitatives aux qualitatives
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Étudier les processus de collecte des données, y compris la méthodologie, 
• les outils et les canaux de collecte
• Explorer le concept Datawarehouse (Base de Données), en mettant l'accent sur ses éléments constitutifs et sa conception

 Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

• Maîtriser les bases de la science des données, en couvrant les outils, les types et les sources pour l'analyse de l'information
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle
• Utiliser des outils spécifiques et des bonnes pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle

 Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données pour l'exploration des données
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les algorithmes avec Heaps, et analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans le traitement efficace des données
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, et explorer leur application dans la représentation et la résolution de problèmes qui impliquent des relations complexes
• Étudier les algorithmes Greedy, pour comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios

Module 6. Systèmes intelligents

• Explorer la théorie des agents, et comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et de son application à l'Intelligence Artificielle et au Génie Logiciel
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

• Introduire les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de la de l'apprentissage automatique
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, et comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, et comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture 
• pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application dans l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour la prédiction de valeurs quantitatives à partir de données
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetées
• Explorer le text mining et le Traitement du Langage Naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Maîtriser les fondamentaux de l'Apprentissage profonde, et comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning
• Explorer les opérations fondamentales dans les réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée
• Comprendre comment lier efficacement les couches et les opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces
• Utiliser des entraîneurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
• Comprendre et traiter le surajustement par des stratégies spécifiques pendant l'apprentissage
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace des réseaux neuronaux profonds
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques
• Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow en situation réelle

Module 11. Deep Computer Vision avec des Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour le Deep Computer Vision
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images
• Mettre en œuvre des couches de clusterisation et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras
• Analyser diverses architectures de Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet en utilisant la bibliothèque Keras pour améliorer l'efficacité et la performance du modèle
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans le domaine du Deep Computer Vision
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
• Appliquer les RNN à la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
• Comprendre et appliquer les mécanismes d'attention dans les modèles de traitement du langage naturel
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches spécifiques de NLP
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur
• Se familiariser avec la bibliothèque Transformers de Hugging Facepour une mise en œuvre efficace des modèles avancés
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques
• Développer une application NLP pratique qui intègre RNN et les mécanismes d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel 

Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

• Développer des représentations efficaces des données à l'aide d'Autoencoders, GAN et Modèles de Diffusion
• Effectuer une PCA à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations de données visuelles efficaces
• Analyser et appliquer les performances des encodeurs automatiques clairsemés dans la représentation des données
• Générer des images de tendance à partir de l'ensemble de données MNIST par Autoencoders
• Comprendre le concept des Réseaux Adversatifs Génératifs (GAN) et des Modèles de Diffusion
• Mettre en œuvre et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GAN dans la génération de données

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée
• Analyser les stratégies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Application de la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée
• Explorer l'application des Réseaux Neuronaux dans l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications

• Élaborer des stratégies de mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
• Identifier et évaluer les risques liés à l'utilisation de l' IA dans le domaine de la santé
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l' IA dans l'industrie
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité
• Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique
• Évaluer la mise en œuvre des technologies d' IA dans le secteur de l'éducation
• Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle à la sylviculture et à l'agriculture pour améliorer la productivité
• Optimiser les processus de Ressources Humaines par l'utilisation stratégique de l'Intelligence Artificielle

Module 16. Administration du Personnel et de la Paie avec l'IA

• Développer des compétences pour mettre en œuvre des solutions d'IA qui automatisent l'administration du personnel, la gestion de la paie et l'allocation des ressources, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle
• Comprendre et appliquer les technologies de l'IA pour assurer la conformité avec les réglementations légales en matière de gestion des ressources humaines, en minimisant les risques juridiques

Module 17. Processus de Recrutement et Intelligence Artificielle

• Acquérir des compétences pour utiliser l'IA afin d'automatiser les tâches de recrutement et de sélection, de l'analyse des CV à l'évaluation des candidats
• Appliquer l'IA pour identifier et éliminer les biais dans le processus de sélection, en promouvant des pratiques plus justes et plus équitables

Module 18. L'IA et son application à la Gestion des Talents et au Développement de la Carrière

• Développer la capacité à utiliser l'IA pour personnaliser les plans de développement de carrière des employés, en adaptant la croissance aux besoins individuels
• Appliquer l'IA pour identifier les talents clés au sein de l'organisation et concevoir des stratégies de rétention efficaces

Module 19. Évaluation des performances

• Formez-vous à la mise en œuvre de systèmes d'évaluation continue qui fournissent un feedback en temps réel, améliorant ainsi la précision et la pertinence des évaluations de performance
• Développer des compétences pour utiliser l'IA afin d'analyser les données de performance, d'identifier des modèles et des domaines d'amélioration

Module 20. Contrôler et améliorer le climat de travail avec l'IA

• Utiliser des outils d'IA pour analyser le climat de travail par l'analyse des sentiments, en identifiant les problèmes et les possibilités d'amélioration
• Développer la capacité à appliquer l'IA pour détecter et traiter de manière proactive les problèmes liés au lieu de travail, en améliorant la communication interne et la satisfaction des employés

Vous serez en mesure d'identifier et d'éliminer les biais dans la sélection du personnel, d'améliorer l'environnement de travail grâce à l'analyse des sentiments et de traiter de manière proactive les problèmes de main-d'œuvre"