سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریزش کارکنان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای یادگیری ماشین در مدیریت منابع انسانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 5. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 6. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 8. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 10. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 11. معرفی مجموعه داده‌های کارکنان
  • 12. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در مدیریت منابع انسانی
  • 13. مفهوم ریزش کارکنان (Employee Attrition)
  • 14. عوامل مؤثر بر ریزش کارکنان
  • 15. اهمیت پیش‌بینی ریزش کارکنان
  • 16. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی ریزش کارکنان
  • 17. مراحل پروژه پیش‌بینی ریزش کارکنان
  • 18. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 19. اکتشاف و تحلیل داده‌ها (EDA)
  • 20. تجسم داده‌ها برای درک الگوها
  • 21. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای پیش‌بینی ریزش
  • 22. الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 23. درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 24. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 25. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های ساختاریافته
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 29. مدل‌های مبتنی بر گرادیان تقویتی (Gradient Boosting)
  • 30. الگوریتم XGBoost
  • 31. الگوریتم LightGBM
  • 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 33. دقت (Accuracy)
  • 34. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 35. امتیاز F1
  • 36. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. روش جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 40. روش جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 43. اهمیت درک دلایل پیش‌بینی
  • 44. روش‌های تفسیرپذیری: SHAP و LIME
  • 45. کاربرد تفسیرپذیری در مدیریت منابع انسانی
  • 46. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 47. معماری‌های استقرار مدل
  • 48. پایپ‌لاین‌های پیش‌بینی
  • 49. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل
  • 50. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی ریزش
  • 51. کیفیت داده‌ها و تعصب
  • 52. مقاومت سازمانی در برابر تغییر
  • 53. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 54. حفظ حریم خصوصی کارکنان
  • 55. عدالت و انصاف در پیش‌بینی‌ها
  • 56. مدیریت منابع انسانی مبتنی بر داده
  • 57. استراتژی‌های حفظ کارکنان
  • 58. طراحی برنامه‌های انگیزشی
  • 59. بهبود فرهنگ سازمانی
  • 60. توسعه مسیر شغلی کارکنان
  • 61. مدیریت عملکرد کارکنان
  • 62. نقش یادگیری ماشین در بهبود تجربه کارکنان
  • 63. شخصی‌سازی فرایندهای منابع انسانی
  • 64. شناسایی نیازهای آموزشی کارکنان
  • 65. پیش‌بینی نیازهای سازمانی به نیروی کار
  • 66. تحلیل احساسات کارکنان از طریق متن
  • 67. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در منابع انسانی
  • 68. تحلیل بازخورد کارکنان
  • 69. خودکارسازی وظایف تکراری در منابع انسانی
  • 70. چت‌بات‌های منابع انسانی
  • 71. سیستم‌های توصیه‌گر برای آموزش و توسعه
  • 72. مدیریت استعدادها با هوش مصنوعی
  • 73. شناسایی کارکنان با پتانسیل بالا
  • 74. برنامه‌ریزی جانشین‌پروری
  • 75. تحلیل شبکه‌های اجتماعی سازمانی
  • 76. پویایی گروهی و پیش‌بینی عملکرد تیم
  • 77. اخلاق در هوش مصنوعی و مدیریت منابع انسانی
  • 78. قوانین و مقررات حاکم بر داده‌های کارکنان
  • 79. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات محرمانه
  • 80. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات الگوریتمی
  • 81. آینده یادگیری ماشین در مدیریت منابع انسانی
  • 82. روندهای نوظهور و فناوری‌های جدید
  • 83. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در HR
  • 84. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق در بهینه‌سازی فرایندها
  • 86. همکاری انسان و ماشین در مدیریت منابع انسانی
  • 87. تأثیر هوش مصنوعی بر نقش مشاوران HR
  • 88. توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان HR در عصر AI
  • 89. آموزش مستمر و یادگیری مادام‌العمر
  • 90. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی AI در HR
  • 91. ساخت فرهنگ داده‌محور
  • 92. رهبری و حمایت مدیریت ارشد
  • 93. ارتباط مؤثر با کارکنان
  • 94. ارزیابی مستمر و بازخورد
  • 95. مطالعات موردی موفق از کاربرد AI در HR
  • 96. چالش‌های حقوقی و انطباق با قوانین
  • 97. ملاحظات شرعی و فقهی در کاربرد داده‌های کارکنان
  • 98. ضوابط ناظر بر قراردادهای کاری مبتنی بر الگوریتم
  • 99. تأثیرات فرهنگی و اجتماعی AI در محیط کار
  • 100. مدیریت تغییر و پذیرش فناوری توسط کارکنان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.