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王明哲:《HR数智化转型实战》

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 32522

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适用对象

公司各级人力资源岗。

课程介绍

【课程收益】

  • 掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来
  • 理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路
  • 了解目前人力资源领域的数字化实战案例,以及背后的经验与教训
  • 认识到贵司所在的数字化转型阶段,并收获相关的建议和忠告
  • 手把手带你用“6步落地法”,找到最合适部门/个人的突破口

【课程特色】

够专业,内容前沿且正确;

讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;

重互动,巧妙设计提升参与感;

能落地,反复验证的方法及真实案例。

【课程对象】公司各级人力资源岗。

【课程时间】1天(6小时/天,时长可定制)

【课程大纲】

一、数字化的顶层思维

1、数字化概念导入

  • 从十四五规划看数字经济
  • 数字经济的核心:数字化转型和数据要素
  • 数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合

概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…

2、数字化顶层思维框架

  • 精益思维:梳理业务,发现数字化入手点
  • 编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率
  • 数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局

案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。

小互动:在指路问路中掌握编程思维

3、我们应该关注哪些数字化技术

  • 基础设施:解除计算机的能力封印
  • 数据应用:搬金砖VS挖金矿

案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测

4、数字化转型有哪三个必经阶段

  • Digitization:无纸化
  • Digitalization:高效化
  • Digital transformation:无人化
  • 每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术

案例:人员绩效智能评估系统

5、数字化转型的两大核心半场

  • 信息化:固化流程/信息流转/数据积累
  • 人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术

案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路

二、智能化的底层原理

1、人工智能的2大底层原理

  • 逻辑固化:师傅“教”徒弟
  • 知识抽取:师傅“带”徒弟

案例:预测男生是否会受女生欢迎

2、人工智能的6大底层套路

  • X-Ypairs:知识抽取
  • Y→X:生成万物
  • X1-X2 pairs:推荐匹配
  • X only:聚类算法
  • Y only:超越人类
  • Dot & Line:知识图谱
  • 人工智能发展的终点

案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机

3、人工智能的6步落地法

  • 价值驱动 or 数据驱动
  • 机器学习 ≠ 江湖算命
  • 数据模型 VS 机理模型
  • 大数据  ∪ 深度学习
  • 行业专家 || 客观事实
  • 行政可行 ≈  最大门槛

案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%

三、HR数智化技术的应用现状

1、HR数智化总体规律

  • HR1.0-最简单的核心逻辑
  • HR2.0-流程迁移至线上
  • HR3.0-深入痛点场景
  • HR4.0-解放人类回归价值

2、基于痛点的HR数智化技术

  • 绩效管理数智化实战
  • 招聘数智化之战
  • Core-HR数智化实战
  • 劳动力管理数智化实战
  • 学习管理数智化实战
  • 薪酬管理数智化实战

3、数智化供应商盘点

  • 四代技术的典型供应商
  • 外国供应商盘点
  • 国内供应商盘点

案例:BOSS直聘职位/人才推荐系统,MIT人工智能面试系统测试,IBM员工绩效自动评估项目,谷歌人才智能部署系统,微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误,雇员工作压力智能检测系统,IBM员工离职率预测等

四、HR数智化技术的未来发展和挑战

1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”

  • AI充分发展后的社会是什么样的
  • 人类永远不会交给AI做的事情
  • AI永远只能是人类的“助手”

2、HR数智化技术面临的挑战

  • 缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才
  • 马太效应可能会再次灵验
  • 数智化很难“抄作业”

2、HR数智化带来的机遇

  • 从简单重复劳动中解放
  • 解封你未曾意识到的“资源”
  • 解封你未曾意识到的“力量”
  • 后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效

案例:工商银行HR数字化系统解决方案,甲骨文HR数字化系统解决方案,富士相机HR数字化系统解决方案等

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• 王明哲:《市政服务数智化实战》
【课程收益】掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路了解与您部门相关的数字/智慧市政案例,以及背后的经验与教训认识到您部门所在的数字化转型阶段,并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”,找到最合适部门的试点突破口并形成方案【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。【课程对象】规上企业(规模达到一定程度)的高层、中层以及业务骨干。【课程时间】1-2天(6小时/天,时长可定制)【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心:数字化转型和数据要素数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维:梳理业务,发现数字化入手点编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。小互动:在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施:解除计算机的能力封印数据应用:搬金砖VS挖金矿案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization:无纸化Digitalization:高效化Digital transformation:无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例:人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化:固化流程/信息流转/数据积累人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、数字市政的应用现状1、数字市政有哪三个必经阶段信息流动数据打通智能研判判断您的部门正处于那个阶段2、数字市政大盘点数字市政供应商大盘点数字市政应用场景大盘点城市数字化程度大盘点现有数字市政的经验及教训案例:华为/百度/腾讯/阿里政务云对比,BAT眼中的城市大脑,华东某一线城市综合治理案例,华南某一线城市智慧交通案例,深圳公安局某分局智慧服务厅,三、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化:师傅“教”徒弟知识抽取:师傅“带”徒弟案例:预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs:知识抽取Y→X:生成万物X1-X2 pairs:推荐匹配X only:聚类算法Y only:超越人类Dot & Line:知识图谱人工智能发展的终点案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%4、工业领域AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例:某著名汽车品牌销量预测,焊接故障检测,刀具寿命预测,大型设备故障预测,电力行业巡检,百度AI物流调度最优化案例,某污水处理厂工艺优化四、市政智能化的发展和挑战1、数字市政发展的终点人民幸福感极大提升社会运转效率极大提高信息不对称得到持续改善社会“法治”程度不断进步2、市政智能化面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才方便高效与安全稳健是永恒的反义词马太效应在智慧政务中的体现客观规律决定的渐进式发展2、市政智能化带来的机遇GDP的“放大器”重大决策的“指南针”社会问题的“透视镜”重大危机事件的“灭火器”难缠大城市病的“终极药方”案例:北京某中心城区AI公园项目,江苏省某市公安局大数据舆情分析平台,“天眼”卫星智能防灾监测系统,某省会城市政法数据安全项目,某国家部委应急处置系统,北京市某街镇生态环境精细化感知,河北省某新区时空遥感分析项目
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【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。【课程时间】1-2天(6小时/天)【课程大纲】一、AI的底层原理1、人工智能的2大特点数据驱动-数据越大效果越好勤能补拙-AI其实不“聪明”2、人工智能的2大底层套路逻辑固化:师傅“教”徒弟知识抽取:师傅“带”徒弟3、人工智能的核心原理工人(拟合模型)负责预测质检(损失函数)负责挑错误车间主任(梯度下降)负责纠正AI的本质:把学习知识的过程转化为一系列计算案例:预测男生是否会受女生欢迎二、人工智能的核心趋势1、趋势一:大模型有大力量大模型&大数据 VS 小模型VS高质量数据大模型可能导致通用人工智能出现大模型的落地应用及前景案例:AI智慧城市管理、AI可能会让人永生、百度自动驾驶2、趋势二:生成模型以假乱真什么是生成模型生成模型能够生成什么内容生成模型的落地应用案例:生成李小龙视频、AI作曲欣赏、AI作画夺冠、一键生成一个世界,一键生成专属女友,明知是假但仍无法分辨的数字虚拟人3、趋势三:强化学习超越人类阿尔法狗的核心原理强化学习的核心潜力案例:AI学会捉迷藏,AI用于工业生产现场,AI实现可控核聚变,AI用于复杂游戏博弈,AI用于战争4、AI会如何影响我们绝大部分的工作会被替代只有两类人会留下:做决策&有想法应对办法:回归人“本身”的价值没有工作的人会做什么:“爱”干嘛干嘛AI会毁灭人类吗案例:18年图灵奖得主案例,智能化终局解读,元宇宙加持下的后AI时代三、三大趋势对轨交领域的影响1、工业领域整体案例盘点销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例:某著名汽车品牌销量预测,焊接故障检测,刀具寿命预测,大型设备故障预测,电力行业巡检,百度AI物流调度最优化案例,某污水处理厂工艺优化2、轨道交通领域案例及展望轨道交通领域AI落地案例盘点大数据&大模型对轨道交通的影响生成模型对轨道交通的影响强化学习对轨道交通的影响案例:上海地铁龙阳路基地智能运维案例,上海地铁10号线全自动线路先例等

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