-
(1) Giảng viên
-
09 giờ 49 phút
-
1 Học viên
Tổng quan
.
Yêu cầu
.
Đối tượng
.
Mục tiêu khóa học
.
Nội dung khoá học
-
Bài 1: Trí tuệ nhân tạo (AI), tầm quan trọng và lịch sử phát triển của AI
-
Bài 2: Các loại hình AI
-
Bài 3: Các công nghệ nền tảng của AI
-
Bài 4: AI tạo sinh (Generative AI): Từ ý tưởng đến hiện thực số
-
Bài 5: Ứng dụng đa ngành nghề của AI
-
Bài 6: Doanh nghiệp vận hành thông minh hơn nhờ AI: Nhìn từ thực tiễn ứng dụng
-
Bài 7: AI và xu hướng tương lai
-
Bài 1: Mô hình 4D và vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong Marketing
-
Bài 2: Ứng dụng AI khi nghiên cứu thị trường, xác định chân dung khách hàng
-
Bài 3: Thiết kế chiến lược và thông điệp cá nhân hóa với AI
-
Bài 4: AI – Trợ lý đắc lực trong sản xuất nội dung sáng tạo
-
Bài 5: Tự động hóa chiến dịch marketing với AI
-
Bài 6: Triển khai chiến dịch và đo lường hiệu suất thông minh với AI
-
Bài 7: Lưu ý khi lựa chọn và sử dụng công cụ AI cho marketing
-
Bài 1: Giới thiệu hành trình bán hàng và vai trò AI trong từng giai đoạn
-
Bài 2: Xác định nhóm khách hàng và kênh bán hàng phù hợp
-
Bài 3: Lập kế hoạch nội dung bán hàng bằng AI
-
Bài 4: Phát triển nội dung, hình ảnh, thông điệp bằng ChatGPT và Gemini
-
Bài 5: Phát triển công cụ chăm sóc khách hàng bằng AI
-
Bài 6: Dự đoán nhu cầu, hành vi để tối ưu hàng tồn kho
-
Bài 7: Tối ưu hóa quy trình bán hàng với AI – Tránh sai lầm thường gặp
-
Bài 1: Tầm quan trọng của AI trong kinh doanh
-
Bài 2: Xây dựng chiến lược AI cho doanh nghiệp
-
Bài 3: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho AI
-
Bài 4: Ứng dụng AI trong tự động hóa quy trình
-
Bài 5: Phân tích dữ liệu và ra quyết định với AI
-
Bài 6: Thách thức và giải pháp khi triển khai AI
-
Bài 7: Tương lai của AI trong doanh nghiệp: từ chiến lược đến thực tiễn
-
Bài 1: Phân tích hàng tồn kho theo thời gian thực với AI
-
Bài 2: Ứng dụng AI trong tối ưu hóa hậu cần
-
Bài 3: Nghiên cứu điển hình: Tự động hóa kho hàng của Amazon
-
Bài 4: Phân tích cảm xúc NLP để đánh giá nhà cung cấp
-
Bài 5: Đánh giá rủi ro dự đoán và giám sát tuân thủ bằng AI
-
Bài 6: Ứng dụng AI trong bảo trì dự đoán để quản lý đội xe
-
Bài 7: Một số nghiên cứu điển hình trên thế giới về AI trong quản lý nhân sự
-
Bài 1: Tổng quan về AI trong phân tích dữ liệu kinh doanh
-
Bài 2: Làm sạch dữ liệu với AI: Phát hiện bất thường bằng Isolated Forest
-
Bài 3: Kỹ thuật tính năng với AI
-
Bài 4: AI trong dự đoán xu hướng kinh doanh
-
Bài 5: AI giúp phát hiện bất thường trong tài chính
-
Bài 6: Trực quan hóa dữ liệu thông minh với AI
-
Bài 7: Ứng dụng thực tế của AI trong phân tích dữ liệu
-
Bài 1: Tổng quan về AI trong quản lý tài chính
-
Bài 2: AI trong tự động hoá quy trình tài chính
-
Bài 3: Phân tích dữ liệu tài chính với AI
-
Bài 4: AI trong phát hiện rủi ro và gian lận tài chính
-
Bài 5: Dự báo dòng tiền và nhu cầu thị trường với AI
-
Bài 6: Ứng dụng AI trong quản lý chi phí và tối ưu hoá lợi nhuận
-
Bài 7: AI: Chìa khoá mở rộng cánh cửa tiếp cận vốn vay
-
Bài 1: Sàng lọc sơ yếu lý lịch bằng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
-
Bài 2: Phân tích tâm lý do AI cung cấp để đánh giá ứng viên
-
Bài 3: Phân tích dự đoán – Chủ động giữ chân nhân tài của bạn
-
Bài 4: Phân tích cảm xúc do AI hỗ trợ – Thấu hiểu tiếng nói của lực lượng lao động
-
Bài 5: Chatbot AI hỗ trợ sự tham gia của nhân viên
-
Bài 6: Tự động hóa đánh giá hiệu suất do AI điều khiển
-
Bài 7: Một số nghiên cứu điển hình trên thế giới về AI trong quản lý nhân sự
-
Bài 1: Machine Learning trong phát hiện tấn công mạng
-
Bài 2: Phát hiện phần mềm độc hại do AI hỗ trợ
-
Bài 3: Xác thực sinh trắc học do AI điều khiển
-
Bài 4: Phát hiện bất thường trong các giao dịch tài chính
-
Bài 5: Giám sát tuân thủ bảo mật với AI
-
Bài 6: AI trong thông tin về mối đe dọa và tự động hóa an ninh mạng
-
Bài 7: Nghiên cứu điển hình: AI trong an ninh mạng
-
Bài 1: Tổng quan về thách thức và rủi ro AI trong doanh nghiệp
-
Bài 2: Thách thức kỹ thuật khi triển khai AI trong doanh nghiệp
-
Bài 3: Giảm thiểu thành kiến trong kinh doanh khi ứng dụng AI
-
Bài 4: AI và sự chuyển dịch thị trường lao động
-
Bài 5: Quy định về quyền riêng tư dữ liệu và AI
-
Bài 6: Thất bại của AI trong chính sách dự đoán
-
Bài 7: AI thiên vị trong nhận dạng khuôn mặt và rủi ro thông sai lệch với Deepfake