DeepSeek for Human Resources 培训
DeepSeek AI正透过支持以数据为驱动的招聘、员工情绪分析和预测性人才规划来改变人力资源(HR)管理。
这个由讲师主导的现场培训(在线或现场)旨在让中级HR专业人员、招聘人员和人员分析团队利用DeepSeek AI来自动化和优化HR流程。
培训结束时,参加者将能够:
- 实施基于AI的简历筛选和候选人排名。
- 利用DeepSeek进行员工情绪分析和参与度洞察。
- 利用预测性分析加强 workforce 规划。
- 将DeepSeek AI集成到HR工作流程中,以实现自动化和效率。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手实施。
课程定制选项
- 要请求定制此课程的培训,请联系我们安排。
课程大纲
人力资源中的人工智慧概论
- 人力资源领域人工智慧应用概述
- AI 驱动的招聘的好处和挑战
- 人工智慧招聘中的伦理考量和偏见缓解
人工智慧简历筛选
- 使用DeepSeek进行自动化简历分析
- AI 进行候选人排名和复选
- 将 DeepSeek 与申请者追踪系统 (ATS) 整合
员工Sentiment Analysis和参与度
- 使用 AI 驱动的情绪分析分析员工反馈
- 预测员工参与度趋势
- 使用 DeepSeek 进行持续的员工反馈回路
预测性劳动力规划
- 利用DeepSeek进行劳动力需求预测
- AI 驱动的流失预测和风险评估
- 利用预测分析进行战略性劳动力决策
使用 DeepSeek 自动化人力资源工作流程
- 集成人工智慧驱动的聊天机器人以支持人力资源
- 自动化绩效评估和报告
- 用 AI 观察结果增强人力资源的决策制定
人力资源案例研究和实践应用
- 人工智慧在招聘和人力资源管理中的实际应用
- AI 驱动的人力资源转型的成功案例和教训
- AI 驱动的人力资源技术的未来趋势
总结和结论
要求
- HR流程和招聘策略的基本了解
- 具有候选人跟踪系统(ATS)或HR分析工具的经验
- 熟悉商业应用中的人工智能概念
受众
- 人力资源专业人员
- 招聘人员
- 数据分析团队
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- 在大型项目中实施 AI 辅助的代码生成和重构。
- 利用 AI 驱动的调试来提高软件可靠性。
- 将DeepSeek Coder 集成到DevOps 和 CI/CD 管道中。
- 在软件工程工作流程中利用 AI 实现智能自动化。
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- 优化效率、准确性和可伸缩性的DeepSeek模型。
- 实施MLOps和模型版本控制的最佳实践。
- 在云端和本地基础设施上部署DeepSeek模型。
- 有效监控、维护和扩展人工智能解决方案。
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- 控制和细化AI生成的文本以确保准确性和一致性。
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- 了解DeepSeek API 的功能。
- 将DeepSeek API 集成到应用程序中。
- 实现基于 AI 的自动化和聊天机器人。
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- 在企业环境中部署DeepSeek模型。
- 优化AI模型的性能和可 scalability。
- 确保AI应用程序中的数据安全和合规。
- 在商业解决方案中实施伦理AI实践。
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- 使用DeepSeek模型生成高质量的文本内容。
- 为博客、社交媒体和营销活动自动化内容创作工作流程。
- 将AI工具集成到现有的内容管理系统中。
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- 了解无代码AI的基本原则及其在业务中的应用。
- 使用DeepSeek模型进行内容创作和自动化。
- 使用Zapier、Make和Notion等平台将AI工具集成到现有工作流程中。
- 分析业务数据并使用AI生成可行的见解。
- 制定推动AI的策略以提高生产力和决策能力。
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- 使用DeepSeek自动化安全监控和响应。
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- 利用DeepSeek数学进行AI辅助的问题解决。
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- 将AI驱动的数学和视觉工具集成到应用程序中。
- 优化AI模型以提高准确性和效率。
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培训结束时,参加者将能够:
- 了解 AI 和 LLM 的基本概念。
- 探索DeepSeek的架构及其用例。
- 将基础 AI 概念应用到实际场景中。
- 了解 AI 开发中的伦理考量。
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14 小时这门由老师授课的现场培训课程旨在帮助初学者了解大型语言模型的基本原理,探索DeepSeek LLM及其特定模型的工作原理,并发现其在商业和日常生活中的实际应用。课程可以在线或现场授课。
培训结束时,参加者将能够:
- 理解大型语言模型(LLMs)的基本原则。
- 了解DeepSeek LLM的架构和功能,包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
- 确定DeepSeek LLM在各种商业环境中的实际应用。
- 针对日常任务实施利用DeepSeek LLM的基本项目。