کتاب طراحی سیستم‌های ارزیابی عملکرد مبتنی بر داده و هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های ارزیابی عملکرد مبتنی بر داده و هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در منابع انسانی (HR Tech)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد و تحول دیجیتال در منابع انسانی
• 2. اهمیت داده‌محوری در ارزیابی عملکرد
• 3. معرفی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در منابع انسانی
• 4. جمع‌آوری داده‌های ارزیابی عملکرد: روش‌ها و چالش‌ها
• 5. کیفیت داده‌ها در ارزیابی عملکرد: اعتبارسنجی و پاکسازی
• 6. تحلیل داده‌های ارزیابی عملکرد با استفاده از آمار توصیفی
• 7. تصویرسازی داده‌های ارزیابی عملکرد برای ارائه به ذینفعان
• 8. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ارزیابی عملکرد
• 9. یادگیری نظارت‌شده و کاربردهای آن در ارزیابی عملکرد
• 10. رگرسیون خطی و پیش‌بینی عملکرد کارکنان
• 11. درخت‌های تصمیم و مدل‌سازی رفتاری
• 12. خوشه‌بندی و شناسایی گروه‌های عملکردی
• 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل بازخورد کارکنان
• 14. تحلیل احساسات در نظرات و بازخوردهای ارزیابی عملکرد
• 15. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی عملکرد
• 16. طراحی داشبوردهای ارزیابی عملکرد مبتنی بر هوش مصنوعی
• 17. معرفی ابزارهای هوش مصنوعی در ارزیابی عملکرد (SAP SuccessFactors, Workday, Oracle HCM)
• 18. یکپارچه‌سازی سیستم‌های ارزیابی عملکرد با سایر سیستم‌های HR
• 19. ارزیابی سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و روش‌های کاهش آن
• 20. اخلاق و حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی عملکرد
• 21. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها و هوش مصنوعی در ارزیابی عملکرد
• 22. طراحی فرآیند ارزیابی عملکرد مبتنی بر داده و هوش مصنوعی
• 23. پیاده‌سازی سیستم ارزیابی عملکرد هوشمند: گام به گام
• 24. مدیریت تغییر و پذیرش سیستم‌های ارزیابی عملکرد جدید
• 25. سنجش اثربخشی سیستم‌های ارزیابی عملکرد هوشمند
• 26. بهبود مستمر سیستم ارزیابی عملکرد با استفاده از بازخورد و داده‌ها
• 27. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق سیستم ارزیابی عملکرد هوشمند در یک سازمان
• 28. تحلیل ریسک و چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های ارزیابی عملکرد هوشمند
• 29. معرفی روش‌های ارزیابی عملکرد 360 درجه و یکپارچه‌سازی با هوش مصنوعی
• 30. ارزیابی پتانسیل رهبری با استفاده از داده‌ها و هوش مصنوعی
• 31. شناسایی شکاف مهارتی و برنامه‌ریزی آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. پیش‌بینی ترک خدمت کارکنان با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. ارزیابی تاثیر آموزش‌ها بر عملکرد کارکنان با استفاده از داده‌ها
• 34. طراحی سیستم‌های پاداش‌دهی مبتنی بر عملکرد و هوش مصنوعی
• 35. ارزیابی عملکرد در محیط‌های کاری چابک و پویا
• 36. استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی فرآیند ارزیابی عملکرد
• 37. ارائه بازخورد هوشمند و شخصی‌سازی‌شده به کارکنان
• 38. نقش هوش مصنوعی در توسعه فردی و برنامه‌ریزی مسیر شغلی