通过这个专科文凭的帮助，提高药品营销战略的盈利能力" 

 

 为什么在TECH学习？

TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。   

TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功"

TECH

创新

该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。

“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为 "微软欧洲成功案例"。 

最高要求

TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。  

95%TECH学院的学生成功完成学业。

联网

来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。  

+100,000每年培训的管理人员,+200不同国籍的人。 

赋权

学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。  

+500与最佳公司的合作协议。

人才

该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。 

TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。 

多文化背景

通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。 

TECH的学生来自200多个国家。    

向最好的人学习

TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实，活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。

来自20个不同国籍的教师。 

TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:   

分析报告

TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。  

优秀的学术成果

TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习  方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。   

规模经济

TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。   

在TECH，你将有机会接触到学术界最严格和最新的案例研究"

通过人工智能评估和改善职业发展与工作满意度专科文凭是一个专为您设计的学习计划，以 100%在线模式授课，适合您自己的日程安排，这将为您的职业发展奠定基础，并为您担任人力资源管理等战略角色做好准备。  

您将掌握专门的人工智能软件来衡量专业发展并提高员工的工作满意度”

教学大纲

通过人工智能评估和改善职业发展与工作满意度专科文凭    TECH Global University是一门强化课程，帮助您做好应对人力资源业务决策的准备。 

该课程将涉及最复杂的人工智能技术，以自动化管理任务，例如绩效评估系统，监控劳工政策的遵守情况，甚至合同管理。  

同样，教学大纲将深入研究先进的机器学习技术，以发现具有高成长潜力的员工，并制定个性化的培训计划以留住人才。

模块1.人工智能及其在人才管理和职业发展中的应用 
模块2.绩效评估
模块3.利用人工智能监控和改善工作环境

何时,何地,如何授课？

TECH 提供了通过人工智能完全在线培养这个通过人工智能评估和改善职业发展与工作满意度专科文凭的可能性。在培训持续的6个月中，学生将能够访问这个课程的所有内容，这将使你能够自我管理你的学习时间。

模块 1.人工智能及其在人才管理和职业发展中的应用 

1.1. 介绍人工智能在人才管理和专业发展中的应用  

1.1.1. 人工智能在人才管理领域的历史演变及其如何改变该行业  
1.1.2. 人事背景下人工智能的定义  
1.1.3. 人才管理和专业发展的重要性。Glint  

1.2. 人才管理流程自动化  

1.2.1. 使用人工智能实现人才管理中行政任务的自动化  
1.2.2. 基于人工智能的人才管理系统实施  
1.2.3. 通过人工智能自动化评估运营效率和降低成本 

1.3. 通过人工智能识别和留住人才 

1.3.1. 使用人工智能算法来识别和留住组织中的人才  
1.3.2. 预测分析以发现具有高成长潜力的员工  
1.3.3. 将人工智能与人事管理系统集成，以持续监控绩效和发展

1.4. 职业发展的个性化。Leader Amp  

1.4.1. 基于人工智能的个性化职业发展计划实施 
1.4.2. 使用推荐算法来建议学习和成长机会  
1.4.3. 利用人工智能调整专业发展路线以适应劳动力市场演变的预测

1.5. 能力和技能差距分析  

1.5.1. 使用人工智能分析员工当前的能力和技能  
1.5.2. 通过数据分析确定技能差距和培训需求  
1.5.3. 基于人工智能自动推荐的实时培训计划的实施  

1.6. 虚拟指导和指导  

1.6.1. 实施人工智能辅助的虚拟指导系统。Crystal  
1.6.2. 使用聊天机器人和虚拟助手提供个性化指导  
1.6.3. 通过数据分析和人工智能的自动反馈来评估虚拟教练的影响 

1.7. 对成就和表现的认可  

1.7.1. 使用基于人工智能的成就认可系统来激励员工。BetterUp  
1.7.2. 使用人工智能自动分析员工绩效和生产力  
1.7.3. 开发基于人工智能的奖励和认可系统 

1.8. 领导潜力评估  

1.8.1. 应用人工智能技术评估员工的领导潜力  
1.8.2. 识别新兴领导者并制定定制的领导力计划  
1.8.3. 使用人工智能驱动的模拟来培训和评估领导技能  

1.9. 变革管理和组织适应性  

1.9.1. 预测分析以预测变革需求并提高组织弹性  
1.9.2. 通过人工智能组织变革规划  
1.9.3. 使用人工智能来管理组织变革并提高适应性。Cognician  

1.10. 人工智能人才管理中的道德和责任 

1.10.1. 在人才管理和专业发展中使用人工智能的道德考虑。Reflektive  
1.10.2. 保证人工智能算法在人才管理决策中的公平性和透明度  
1.10.3. 实施审计以监控和调整人工智能算法，以确保道德实践 

模块 2.绩效评估 

2.1. 人工智能在绩效评估中的应用介绍  

2.1.1. 人工智能的定义及其在绩效评估中的作用。15Five  
2.1.2. 利用人工智能提高评估客观性和效率的重要性  
2.1.3. 人工智能在绩效评估中的局限性  

2.2. 评估流程自动化  

2.2.1. 使用人工智能自动化绩效评估中的数据收集和分析。Peakon  
2.2.2. 基于人工智能的自动化评价系统的实现 
2.2.3. 人工智能自动化的成功研究  

2.3. 数据分析和性能指标  

2.3.1. 使用人工智能算法分析性能数据和趋势  
2.3.2. 使用先进的数据分析技术识别关键指标和 KPI  
2.3.3. 人工智能数据分析培训 

2.4. 持续实时评估和反馈  

2.4.1. 实施人工智能辅助的持续评估系统。Lattice  
2.4.2. 使用聊天机器人和实时反馈工具向员工提供反馈  
2.4.3. 基于人工智能的反馈的影响  

2.5. 确定优势和需要改进的领域  

2.5.1. 应用人工智能识别员工的优势和劣势  
2.5.2. 使用机器学习技术自动分析能力和技能。Workday Performance Management  
2.5.3. 通过专业发展和规划的联系  

2.6. 检测趋势和绩效模式  

2.6.1. 使用人工智能来检测员工绩效的趋势和模式。TAlentSoft  
2.6.2. 预测分析以预测潜在的性能问题并采取主动措施  
2.6.3. 先进的数据可视化和仪表板  

2.7. 个性化目标和发展计划  

2.7.1. 基于人工智能的个性化目标设定系统的实现。Reflektive  
2.7.2. 利用推荐算法提出个性化发展计划  
2.7.3. 个性化目标的长期影响  

2.8. 消除评估中的偏见  

2.8.1. 应用人工智能识别和减少绩效评估中的偏差  
2.8.2. 在评估过程中实施公正，公平的算法  
2.8.3. 评估人员人工智能道德培训  

2.9.  人工智能评估中的安全和数据保护 

2.9.1. 在人工智能绩效评估中使用个人数据的道德和法律考虑。LEver  
2.9.2. 基于人工智能的考评系统中员工信息隐私与安全保障 
2.9.3. 数据访问协议的实现 

2.10. 系统的持续改进和适应性  

2.10.1. 利用反馈和数据分析不断改进评估流程  
2.10.2. 随着组织的需求和目标的变化而调整评估系统  
2.10.3. 指标调整审查委员会  

模块 3.通过人工智能监测和改善工作环境 

3.1. 人工智能在工作环境管理中的应用  

3.1.1. 工作环境的定义和相关性  
3.1.2. 人工智能在工作环境管理中的全景图  
3.1.3. 使用人工智能监控工作环境的好处  

3.2. 用于收集劳动力数据的人工智能工具  

3.2.1. 使用 IBM Watson 的实时反馈系统  
3.2.2. 自动测量平台  
3.2.3. 用于收集物理和环境数据的传感器和可穿戴设备  

3.3. 人工智能情感分析 

3.3.1. 情感分析基础知识  
3.3.2. 使用 Google Cloud Natural Language分析书面交流中的情绪  
3.3.3. 情感分析在电子邮件和企业社交网络中的应用  

3.4. 用于识别行为模式的机器学习  

3.4.1. 在Python中使用K-means进行聚类来细分工作行为  
3.4.2. 行为数据中的模式识别  
3.4.3. 工作环境趋势预测 

3.5. 人工智能主动检测劳工问题  

3.5.1. 识别冲突风险的预测模型  
3.5.2. 基于人工智能的预警系统 
3.5.3. 通过 spaCy 进行文本分析来检测骚扰和歧视  

3.6. 利用人工智能改善内部沟通 

3.6.1. 用于内部沟通的聊天机器人  
3.6.2. 利用人工智能进行网络分析，利用 Gephi 改善协作  
3.6.3. 用于个性化内部通信的人工智能工具  

3.7. 人工智能支持下的变革管理  

3.7.1. 使用 AnyLogic 进行人工智能模拟来预测组织变革的影响  
3.7.2. 管理变革阻力的人工智能工具  
3.7.3. 人工智能模型优化变革策略  

3.8. 通过人工智能评估和持续改善工作环境 

3.8.1. 工作环境连续监控系统  
3.8.2. 分析干预措施有效性的算法  
3.8.3. 人工智能用于个性化工作环境改善计划  

3.9. 人工智能与组织心理学的融合  

3.9.1. 心理学理论应用于人工智能分析 
3.9.2. 人工智能模型可了解动机和工作满意度  
3.9.3. 支持员工情绪健康的人工智能工具  

3.10. 使用人工智能监控工作环境的道德和隐私  

3.10.1. 劳动监察的伦理考虑  
3.10.2. 数据隐私和监管合规性  
3.10.3. 透明且负责任的数据管理 

您将开发最有效的预测分析，以创造更高效的工作环境并促进组织中的人才发展”