-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Học trên dự án thực tế giúp học viên nắm vững kiến thức AI thông qua các bài tập và dự án ứng dụng trong doanh nghiệp. Học viên sẽ thực hành xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học máy, deep learning, và triển khai giải pháp AI vào các lĩnh vực như bán hàng, chăm sóc khách hàng, tài chính và y tế.
Giúp học viên nắm vững kiến thức AI thông qua các bài tập và dự án ứng dụng trong doanh nghiệp. Học viên sẽ thực hành xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học máy, deep learning, và triển khai giải pháp AI vào các lĩnh vực như bán hàng, chăm sóc khách hàng, tài chính và y tế. Khóa học phù hợp với người đã có kiến thức cơ bản về Python và phân tích dữ liệu.
------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Tổng quan khóa đào tạo
B. Mục tiêu của khóa đào tạo là gì?
C. Điều kiến tiên quyết
D. Chương trình đào tạo
- Thời lượng: 120 giờ
- Hình thức học: 80% thực hành, 20% lý thuyết
- Địa điểm đào tạo tại Hà Nội:
+ Cơ sở 1: tầng 2B, tòa nhà T6-8, Tổng Cục 5, Bộ Công An, Số 641 Tôn Quang Phiệt, P. Cổ Nhuế 1, Bắc Từ Liêm, Hà Nội.
+ Cơ sở 2: Nhà số 2, Ngách 28, Ngõ 93 Hoàng Văn Thái, Thanh Xuân, Hà Nội.
- Địa điểm đào tạo tại Hồ Chí Minh:
+ Cơ sở 1: tòa nhà Viễn Đông, Số 14 Phan Tôn, P. Đakao, Quận 1, Hồ Chí Minh.
Trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để hiểu, áp dụng và triển khai hiệu quả các công cụ và giải pháp Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong các hoạt động cốt lõi của Quản trị Nhân sự, từ tuyển dụng, quản lý hiệu suất đến nâng cao trải nghiệm nhân viên và xây dựng chiến lược nhân sự dài hạn.
- Hiểu được khái niệm và vai trò của AI trong lĩnh vực Nhân sự hiện đại, cũng như các xu hướng công nghệ đang thay đổi cách các tổ chức vận hành bộ phận HR.
- Nắm vững các ứng dụng thực tiễn của AI trong tuyển dụng và sàng lọc ứng viên, bao gồm:
o Tự động hóa quá trình lọc hồ sơ (CV)
o Ứng dụng chatbot phỏng vấn sơ bộ
o Phân tích dữ liệu ứng viên để đưa ra quyết định tuyển dụng chính xác hơn
- Áp dụng AI trong quản lý hiệu suất và phát triển nhân viên, bao gồm:
+ Phân tích dữ liệu hiệu suất làm việc
+ Dự đoán xu hướng nghỉ việc
+ Cá nhân hóa lộ trình đào tạo và phát triển cho từng nhân viên
- Tăng cường trải nghiệm nhân viên thông qua công nghệ AI, bằng cách:
+ Ứng dụng các công cụ hỗ trợ nội bộ như chatbot, trợ lý ảo
+ Cải tiến quy trình onboarding và chăm sóc nhân sự
- Xây dựng tư duy chiến lược trong việc ứng dụng AI vào hoạch định nhân sự dài hạn, bao gồm:
+ Phân tích dữ liệu nhân sự phục vụ ra quyết định chiến lược
+ Đánh giá rủi ro, yếu tố pháp lý và đạo đức khi triển khai AI trong doanh nghiệp
+ Thực hành triển khai các công cụ AI trong bài tập mô phỏng thực tế, nhằm:
+ Củng cố kiến thức đã học
- Rèn luyện kỹ năng xử lý dữ liệu và xây dựng giải pháp AI cho các tình huống nhân sự cụ thể
- Cần có kiến thức về lập trình Python.
- Cần có kiến thức về Power Platform (Power Apps & Power Automate, Power BI, Power Agents)
- Biết sử dụng các phần mềm HR phổ biến như SAP SuccessFactors, Zoho People, hoặc ít nhất là các công cụ ATS (Applicant Tracking System)
- Đối với People Analytics hoặc muốn chuyển hướng sang Tech-HR thì cần có kiến thức về: Machine Learning, NLP, AI Ethics, Python libraries như Pandas, Scikit-learn, Hugging Face...
- Khái niệm về AI và Machine Learning
- Các ứng dụng phổ biến của AI trong HR
- Xu hướng và ảnh hưởng của AI đến ngành nhân sự
- Sử dụng AI để tự động hóa lọc CV
- Chatbot AI phỏng vấn sơ bộ ứng viên
- Phân tích hành vi ứng viên thông qua dữ liệu
- Đánh giá độ phù hợp ứng viên qua AI (matching score)
- Phân tích dữ liệu hiệu suất làm việc
- Dự đoán nhân sự có nguy cơ nghỉ việc
- AI hỗ trợ xây dựng kế hoạch đào tạo cá nhân hóa
- Ứng dụng Chatbot hỗ trợ nhân viên nội bộ
- Tối ưu hóa các quy trình nội bộ (Onboarding, Helpdesk)
- Đo lường sự hài lòng và gắn kết nhân viên qua AI
- Các bước xây dựng chiến lược AI trong HR
- Quản lý thay đổi khi ứng dụng công nghệ mới
- Các vấn đề đạo đức và pháp lý khi sử dụng AI
1. Case Study 01: Tự động hóa sàng lọc CV với AI
- Tình huống giả định: Một công ty nhận được 1.000 hồ sơ cho vị trí "Chuyên viên Marketing". HR gặp khó khăn trong việc lọc hồ sơ phù hợp trong thời gian ngắn.
- Yêu cầu:
• Thiết kế quy trình lọc hồ sơ bằng AI (sử dụng công cụ như ChatGPT, ChatPDF, hoặc nền tảng ATS)
• Xây dựng tiêu chí đánh giá hồ sơ (keyword, kinh nghiệm, kỹ năng…)
• Trình bày cách chấm điểm và sắp xếp ứng viên theo mức độ phù hợp
2. Case Study 02: Phân tích dữ liệu hiệu suất nhân viên
- Tình huống giả định: Phòng Nhân sự muốn xác định nhóm nhân viên có hiệu suất làm việc thấp để đưa vào chương trình đào tạo.
- Yêu cầu:
• Nhập và xử lý bộ dữ liệu gồm: Employee ID, KPI, ngày nghỉ, đánh giá quản lý
• Dùng Power BI hoặc Python để phân tích và trực quan hóa dữ liệu
• Đề xuất nhóm nhân viên cần đào tạo, lý do và phương án phát triển phù hợp
3. Case Study 03: Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc (Attrition Prediction)
- Tình huống: Tỷ lệ nghỉ việc đột ngột tăng cao. HR muốn sử dụng dữ liệu để dự đoán nguy cơ nhân viên nghỉ việc.
- Yêu cầu:
• Sử dụng bộ dữ liệu về nhân viên: độ tuổi, mức lương, năm công tác, lịch sử đào tạo, điểm hiệu suất
• Sử dụng mô hình học máy đơn giản (Python hoặc AutoML) để dự đoán xác suất nghỉ việc
• Đề xuất hành động cải thiện trải nghiệm nhân viên và giảm nghỉ việc
4. Case Study 04: Thiết kế Trợ lý ảo cho Onboarding
- Tình huống: Công ty muốn cải thiện trải nghiệm cho nhân viên mới trong 7 ngày đầu tiên.
- Yêu cầu:
• Thiết kế chatbot AI (bằng ChatGPT hoặc nền tảng no-code như Landbot, Tidio) để hỗ trợ quy trình onboarding
• Kịch bản chatbot: giới thiệu công ty, quy trình công việc, người liên hệ chính, tài liệu tham khảo
• Trình bày luồng tương tác và công cụ triển khai
5. Case Study 05: Xây dựng Chiến lược AI dài hạn cho phòng Nhân sự
- Tình huống: Ban Giám đốc muốn phòng Nhân sự chuyển đổi số mạnh hơn bằng AI.
- Yêu cầu:
• Phân tích hiện trạng HR tại doanh nghiệp
• Đề xuất lộ trình triển khai AI trong 1–3 năm tới (gồm tuyển dụng, đào tạo, đánh giá, chăm sóc nhân viên)
• Lập bảng rủi ro, chi phí, lợi ích và đề xuất công nghệ phù hợp
