Благодаря этой 100% онлайн-программе Специализированной магистратуры вы приобретете передовые технологические навыки с помощью искусственного интеллекта для оптимизации управления талантами и повышения операционной эффективности в вашей организации"

Искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в отделе управления персоналом (HR), повышая эффективность управления талантами и принятия решений. Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как чат-боты и программное обеспечение для анализа настроений, обеспечивают более плавное взаимодействие с сотрудниками и помогают выявить потребности до того, как они превратятся в проблемы.

Так появилась эта Специализированная магистратура, благодаря которой специалисты смогут повысить эффективность работы в сфере управления персоналом, автоматизировав такие задачи, как распределение ресурсов и управление заработной платой. Кроме того, будут подробно рассмотрены вопросы предиктивной аналитики для прогнозирования потребностей в персонале и интеграции систем для обеспечения беспрепятственного соблюдения требований.

Также студенты освоят передовые инструменты для автоматизации анализа резюме и классификации кандидатов, а также для проведения виртуальных собеседований с помощью искусственного интеллекта. В программе также будут рассмотрены методы устранения предвзятости при найме, обеспечения более справедливого и точного процесса найма, повышения уровня удержания и соответствия успешных кандидатов требованиям.

Наконец, мы рассмотрим, как искусственный интеллект может оптимизировать управление талантами в организации, выявляя и удерживая ключевых сотрудников, персонализируя траектории карьерного роста и проводя анализ компетенций для выявления пробелов в навыках. Кроме того, будут рассмотрены вопросы реализации программ виртуального менторинга и коучинга, оценки лидерского потенциала и стратегий управления изменениями.

Таким образом, TECH внедрил исчерпывающую университетскую программу полностью в режиме онлайн, так что студентам потребуется только электронное устройство с подключением к Интернету, чтобы получить доступ к учебным материалам, избегая таких проблем, как поездка в физический центр обучения и подстраивание под заранее установленное расписание. Помимо этого, программа включает в себя революционную методику Relearning, заключающуюся в повторении ключевых понятий для оптимального усвоения содержания.

Вы будете готовы возглавить цифровую трансформацию в сфере человеческих ресурсов, внедряя инновационные решения, автоматизирующие процессы, устраняющие предвзятость при подборе персонала и повышающие профессиональный уровень сотрудников"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в отделе управления персоналом содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта, сфокусированного на отделе человеческих ресурсов
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы повысите операционную эффективность управления персоналом и расчета заработной платы, автоматизировав такие важные задачи, как распределение ресурсов и управление льготами. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы познакомитесь с инструментами, которые позволят вам автоматизировать анализ резюме, фильтровать и классифицировать кандидатов, а также проводить виртуальные собеседования при поддержке искусственного интеллекта. Со всеми гарантиями качества от TECH!''

Выбирайте TECH! Вы будете выявлять и удерживать ключевых сотрудников, разрабатывать индивидуальные траектории карьерного роста, а также применять искусственный интеллект для анализа компетенций и выявления пробелов в навыках''

Эта университетская программа обучит специалистов автоматизации таких процессов, как управление персоналом и расчет заработной платы, а также передовому использованию искусственного интеллекта для улучшения подбора персонала, устранения предвзятости и персонализации карьерного роста. Кроме того, вы приобретете навыки улучшения рабочего климата с помощью анализа настроений и проактивного выявления проблем, связанных с работой. Также будут рассмотрены вопросы этики, прозрачности и защиты данных, что позволит студентам не только освоить методы ИИ, но и понять этические и юридические последствия их применения в области человеческих ресурсов.

Основная цель университетской программы – предоставить вам комплексный и специализированный подход к применению искусственного интеллекта во всех ключевых областях управления персоналом"

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем
• Развить глубокое понимание того, как искусственный интеллект может быть интегрирован в ключевые функции HR
• Дать студентам возможность использовать искусственный интеллект для автоматизации и улучшения процессов найма, от набора до итоговой оценки
• Применять искусственный интеллект для выявления, удержания и развития талантов в организации, персонализируя профессиональный рост сотрудников
• Овладеть инструментами, необходимыми для внедрения передовых систем оценки эффективности с использованием искусственного интеллекта, с акцентом на непрерывную оценку, обратную связь в режиме реального времени и устранение предвзятости
• Использовать искусственный интеллект для мониторинга рабочего климата, упреждающего выявления проблем, улучшения внутренней коммуникации и повышения удовлетворенности сотрудников
• Развить способность использовать ИИ для выявления и устранения предвзятости в процессах отбора, оценки и развития
• Дать студентам возможность внедрять решения на основе искусственного интеллекта, автоматизирующие административные и управленческие задачи
• Применять методы прогнозной аналитики в управлении персоналом, предвидя потребности и совершенствование стратегического планирования
• Углубиться в этические принципы и принципы прозрачности, необходимые для ответственного применения ИИ в сфере человеческих ресурсов
• Руководить проектами цифровой трансформации в отделе человеческих ресурсов, используя искусственный интеллект в качестве ключевого инструмента для инноваций и улучшения организационных процессов

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну

 Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Управление персоналом и расчет заработной платы с помощью ИИ

• Развить компетенции для внедрения решений на основе искусственного интеллекта, которые автоматизируют управление персоналом, расчет заработной платы и распределение ресурсов, повышая операционную эффективность
• Понимать и применять технологии искусственного интеллекта для обеспечения соблюдения правовых норм в области управления персоналом, минимизации юридических рисков

Модуль 17. Процессы отбора и искусственный интеллект

• Приобрести навыки использования искусственного интеллекта для автоматизации задач по подбору и отбору персонала, от анализа резюме до оценки кандидатов
• Применять искусственный интеллект для выявления и устранения предвзятости в процессе отбора, способствуя более справедливой и равноправной практике

Модуль 18. ИИ и его применение в управлении талантами и профессиональном развитии

• Развить возможности использования искусственного интеллекта для составления индивидуальных планов карьерного роста сотрудников, подстраивая их под индивидуальные потребности
• Применять искусственный интеллект для выявления ключевых талантов в организации и разработки эффективных стратегий удержания

Модуль 19. Оценки производительности

• Обучиться внедрению систем непрерывной оценки, которые обеспечивают обратную связь в режиме реального времени, повышая точность и актуальность оценки результатов работы
• Развить навыки использования искусственного интеллекта для анализа данных о производительности, выявления закономерностей и областей для улучшения

Модуль 20. Мониторинг и улучшение рабочего климата с помощью ИИ

• Использовать инструменты искусственного интеллекта для анализа рабочего климата с помощью анализа настроений, выявления проблем и возможностей для улучшения
• Развить способность применять ИИ для упреждающего обнаружения и решения проблем, связанных с работой, улучшая внутреннюю коммуникацию и повышая удовлетворенность сотрудников

Вас научат выявлять и устранять предвзятость при отборе персонала, улучшать рабочий климат с помощью анализа настроений и проактивно решать проблемы, связанные с работой"