AI在企业人力资源中的应用白皮书工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI,是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述,业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支,它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务,如:学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习(Machine Learning):这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法,它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习(Deep Learning):这是机器学习的子领域之一,通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 的方式来训练符合公司 OKR 执 行要求的目标框架。现在,员工只需直接输入自己具体要做的事情、 完成的时间、计划达成的量以及需要协同的同事,大模型就会自动 帮助员工生成合理清晰的 OKR 目标。这种方法能够解决员工在目标 制定过程中遇到的困惑和迷茫,确保每个目标都能够明确、可衡量 且具有挑战性。通过 GPT 大语言模型的智能生成,员工可以更加轻 松地制定与业务战略一致的目标,为公司的整体 OKR10 积分 | 93 页 | 4.00 MB | 6 月前3
人脸识别智慧社区管理方案社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统, 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出,外来车辆登记 针对社区管理的各种问题,我们的解决方法是: 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 为什么需要用人脸识别智慧化社区出入口和实名制访 客管理系统、黑名单布控系统? 通过人的脸部特征,准确、快速的辨识每一个人员,由此获得进10 积分 | 22 页 | 4.56 MB | 5 月前3
2025国家数据基础设施技术路线研究报告大,服务提供商不用担心数据泄漏风险,还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 (3)联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法,允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时,利用多方数据进行模型训练,适用于数据孤岛场景,使企业能够在保护用户隐 私的同时,使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构 、eBureau、ID Analytics、 Streamr、Factual为代表的一大批专门从事数据交易的数据经纪商。这些数据经纪商通过在政府数据开放平台、从信用卡 公司购买、在互联网上爬取等方法,收集、集聚、分析、加工各种用户数据,形成消费者画像、身份认证、特定个人信息等 数据产品,出售给数据需求者用于精准营销、风险防控、掌握竞争对手情况等,形成了独特的B-B-C的数据交易模式,并搭10 积分 | 38 页 | 6.07 MB | 5 月前3
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