Grazie a questo Master privato 100% online, acquisirai competenze tecnologiche avanzate, attraverso l'IA, per ottimizzare la gestione del talento e migliorare l'efficienza operativa nella tua organizzazione"

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando il Dipartimento delle Risorse Umane, migliorando l'efficienza nella gestione dei talenti e nel processo decisionale. Strumenti basati su IA, come chatbot e software di analisi dei sentimenti, consentono un'interazione più fluida con i dipendenti e aiutano a identificare le esigenze prima che diventino problematiche.

In questo contesto, nasce questo Master privato, grazie al quale i professionisti potranno migliorare l'efficienza operativa nell'amministrazione del personale, attraverso l'automazione di compiti come l'allocazione delle risorse e la gestione delle buste paga. Inoltre, approfondirà l'analisi predittiva per anticipare i fabbisogni di personale e l'integrazione dei sistemi che garantiscono una conformità normativa impeccabile.

Inoltre, saranno padroneggiati strumenti avanzati per automatizzare l'analisi dei piani di studi e la classificazione dei candidati, nonché nella realizzazione di interviste virtuali assistite da Intelligenza Artificiale. Saranno inoltre affrontate le tecniche per eliminare i pregiudizi nella selezione del personale, garantendo un processo di assunzione più equo e preciso, aumentando la fidelizzazione e l'idoneità dei candidati selezionati.

Infine, si studierà come l'Intelligenza Artificiale può ottimizzare la gestione del talento all'interno di un'organizzazione, identificando e trattenendo i dipendenti chiave, personalizzando percorsi di sviluppo professionale, e effettuando analisi delle competenze per individuare i divari di competenze. Inoltre, l'implementazione di programmi di mentoring e coaching virtuale, valutazioni del potenziale di leadership e strategie per la gestione del cambiamento saranno inclusi.

In questo modo, TECH ha implementato un programma universitario completo, completamente online, in modo che gli studenti avranno bisogno solo di un dispositivo elettronico con connessione a Internet per accedere ai materiali didattici, evitando problemi come il trasferimento presso un centro fisico e l'adattamento a un orario prestabilito. Inoltre, include la rivoluzionaria metodologia Relearning, consistente nella ripetizione di concetti chiave per un'assimilazione ottimale dei contenuti.

Ti preparerai a guidare la trasformazione digitale in Risorse Umane, implementando soluzioni innovative che automatizzano i processi, eliminano i pregiudizi nella selezione del personale e promuovono lo sviluppo professionale dei dipendenti"

Questo Master privato in Intelligenza Artificiale nel Dipartimento delle Risorse Umane possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le sue caratteristiche principali sono:

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale nel Dipartimento delle Risorse Umane
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Migliorerai l'efficienza operativa nella gestione del personale e delle buste paga automatizzando le attività cruciali, come l'allocazione delle risorse e la gestione dei profitti. Cosa aspetti ad iscriverti?"

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le proprie esperienze professionali, e rinomati esperti provenienti da società di rilievo e università di prestigio.

I suoi contenuti multimediali, sviluppati con le più recenti tecnologie didattiche, consentiranno al professionista un apprendimento situato e contestuale, cioè un ambiente simulato che fornirà un tirocinio immersivo programmato per allenarsi in situazioni reali.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Il professionista sarà supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da riconosciuti esperti.

Acquisirai familiarità con gli strumenti che ti permetteranno di automatizzare l'analisi dei curriculum, filtrare e classificare i candidati ed effettuare interviste virtuali supportate da IA. Con tutte le garanzie di qualità di TECH"

Scegli TECH! Individuerai e conserverai dipendenti chiave, personalizzerai percorsi di sviluppo professionale e applicherai l'IA per eseguire analisi delle competenze e individuare lacune nelle competenze"

Questo programma universitario formerà i professionisti nell'automazione dei processi, come l'amministrazione del personale e la gestione delle buste paga, nonché nell'uso avanzato dell'IA per migliorare la selezione del personale, eliminare pregiudizi e personalizzare lo sviluppo professionale. Inoltre, saranno acquisite competenze per migliorare il clima lavorativo attraverso l'analisi dei sentimenti e la rilevazione proattiva di problemi sul lavoro. Verranno affrontati anche l'etica, la trasparenza e la protezione dei dati, assicurando che gli studenti non solo padroneggiano le tecniche di IA, ma capiscono anche le implicazioni etiche e legali della sua applicazione nelle Risorse Umane.

L'obiettivo principale del programma universitario sarà quello di fornire un approccio completo e specializzato nell'applicazione dell'IA in tutte le aree chiave delle Risorse Umane"

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale
• Approfondire gli algoritmi e la complessità per la risoluzione di problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Esplorare l'informatica bio-ispirata e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti
• Sviluppare una comprensione approfondita di come l'Intelligenza Artificiale può essere integrata nelle funzioni chiave delle Risorse Umane
• Formare gli studenti ad utilizzare l'IA nell'automazione e nel miglioramento dei processi di selezione del personale, dal reclutamento alla valutazione finale
• Applicare l'IA per identificare, trattenere e sviluppare i talenti all'interno dell'organizzazione, personalizzando la crescita professionale dei dipendenti
• Padroneggiare gli strumenti necessari per implementare sistemi avanzati di valutazione delle prestazioni utilizzando l'IA, con un focus sulla valutazione continua, il feedback in tempo reale e la rimozione dei pregiudizi
• Utilizzare l'IA per monitorare il clima lavorativo, identificare proattivamente i problemi e migliorare la comunicazione interna e la soddisfazione dei dipendenti
• Sviluppare la capacità di utilizzare l'IA per identificare ed eliminare i pregiudizi nei processi di selezione, valutazione e sviluppo
• Consentire agli studenti di implementare soluzioni IA che automatizzano le attività amministrative e gestionali
• Applicare tecniche di analisi predittiva nella gestione delle risorse umane, anticipando le esigenze e migliorando la pianificazione strategica
• Approfondire i principi etici e di trasparenza necessari per l'implementazione responsabile dell'IA nelle Risorse umane
• Guidare i progetti di trasformazione digitale nel dipartimento delle risorse umane, utilizzando l'IA come strumento chiave per innovare e migliorare i processi organizzativi

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati
• Esplorare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione

 Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati
• Studiare la struttura e le caratteristiche deidatasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale

 Modulo 4. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e lisciamento per migliorare la qualità del set di dati
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi
• Esplorare gli algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni
• Esaminare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità per una gestione efficiente dei dati
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la sua logica e le sue applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Ricercare e applicare la tecnica di backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzando la loro efficacia in una varietà di contesti

Modulo 6. Sistemi intelligenti

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti e i classificatori bayesiani
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare l'estrazione di testo e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e capire il testo

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti e comprendere il ruolo fondamentale del Deep Learning
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli
• Analizzare i diversi strati utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione dei modelli

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici
• Esplorare e applicare tecniche per Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere i problemi del mondo reale

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

• Impara i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli.
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati usando TensorFlow in situazioni reali

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza per la Deep Computer Vision
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nella Deep Computer Vision con Keras
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando reti neurali ricorrenti (RNN)
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi
• Comprendere e applicare i meccanismi di attenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformersin attività specifiche di NLP
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformers nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della visione artificiale
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati.
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutare la loro idoneità a specifiche attività
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale

Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione
• Eseguire la PCA utilizzando un codificatore automatico lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati
• Generare immagini di moda dal set di dati MNIST utilizzando Autoencoders
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GANs) e Modelli di Diffusione
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GANs nella generazione di dati

Modulo 14. Computazione bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito della computazione bio-ispirata
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'Intelligenza Artificiale

Modulo 16. Gestione del Personale e delle Buste Paga con IA

• Sviluppare competenze per implementare soluzioni di IA che automatizzano la gestione del personale, delle buste paga e allocazione delle risorse, migliorando l'efficienza operativa
• Comprendere e applicare le tecnologie IA per garantire la conformità alle normative di legge nella gestione delle risorse umane, riducendo al minimo i rischi legali

Modulo 17. Processi di Selezione e Intelligenza Artificiale

• Acquisire competenze per utilizzare l'IA nell'automazione delle attività di reclutamento     e selezione, dall'analisi dei curriculum alla valutazione dei candidati
• Applicare l'IA per identificare ed eliminare i pregiudizi nel processo di selezione, promuovendo pratiche più eque e giuste

Modulo 18. IA e la sua Applicazione nella Gestione del Talento e dello Sviluppo Professionale

• Sviluppare la capacità di utilizzare l'IA per personalizzare i piani di sviluppo professionale dei dipendenti, adattando la crescita alle esigenze individuali
• Applicare l'IA per identificare i talenti chiave all'interno dell'organizzazione e progettare strategie di ritenzione effettiva

Modulo 19. Valutazione di Rendimento

• Formarsi sull'implementazione di sistemi di valutazione continua che forniscono feedback in tempo reale, migliorando l'accuratezza e la pertinenza delle valutazioni delle prestazioni.
• Sviluppare competenze per utilizzare l'IA nell'analisi dei dati delle prestazioni, identificando modelli e aree di miglioramento

Modulo 20. Monitoraggio e Miglioramento del Clima Lavorativo con IA

• Utilizzare strumenti di IA per analizzare il clima lavorativo attraverso l'analisi dei sentimenti, identificando problemi e opportunità di miglioramento
• Sviluppare la capacità di applicare l'IA per rilevare e affrontare in modo proattivo i problemi del lavoro, migliorando la comunicazione interna e la soddisfazione dei dipendenti

Ti verrà insegnato a identificare ed eliminare i pregiudizi nella selezione del personale, migliorare il clima lavorativo attraverso l'analisi dei sentimenti e affrontare in modo proattivo problemi di lavoro"