人工智能在hr领域的应用-人工智能在hr领域的应用的弊端

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在hr领域的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能在hr领域的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 智能hr是什么意思？
2. 如何让人工智能变得像HR一样“思考”？
3. 面对新冠疫情，人工智能技术可以做些什么？
4. 大数据和人工智能有什么关联？

智能hr是什么意思？

智能HR（智能人力资源）是指利用人工智能（AI）、大数据、云计算等先进技术，为企业的人力***管理提供智能化、自动化和优化的解决方案。

智能HR系统的目标是提高人力***管理的效率和效果，降低人力***成本，提高员工的工作满意度和整体绩效。

如何让人工智能变得像HR一样“思考”？

目前人工智能的思考，不是这个机器的时候，而是程序员的思考。

你需要实现什么样的功能，需要，通过什么方式去实现这样的功能？在目前条件下，程序员的创意是非常关键的。到人工智能，像人一样的去思考去主动思考的时候，现在人的定义。已经被淘汰了。

面对***疫情，人工智能技术可以做些什么？

举例一下这次疫情运用到的AI技术。

1为病毒检测与药物研发提速(AI技术提供了强大运算能力，ai机器人可以快速的查阅历史***库资料，缩短匹配周期，提高检测效率。）

2，诊断辅助(医疗机器人，实现无人诊断。)

3，智能测温(在众多地方开启了不用等候，不用摘口罩的智能测体温，人群可以无感通行)

4，AI心理平台(提供在线心理测评及其心理疏导等服务)

5，疫情防控机器人:中国电信推出的智能外呼业务，在疫情期间免费为各级***，医疗机构，公益组织提供人工智能服务。据了解，机器人可替代社区人力，向辖区居民主动拨打电话，每小时拨打量为500个左右，并且能和接听者互动并自动记录，实现调研近期行踪，摸排人员往来，发布疫情通知，加强重点人员健康监测和跟踪保障。

6，百度地图:发挥AI与大数据优势，上线“发热门诊地图”“肺炎疫情期出行管控消息通报”“武汉游客指定酒店”等专题，全面开放迁徒大数据平台，为公众，媒体，***，科研及时了解疫情防控现状，掌握各地出行路线封路情况，提供全面，立体的大数据服务。

疫情，为人工智能的发展提供了其他的场景，比如AI+教育，AI+农业等等。

我是乐创物联LC!我来回答这个问题。

人工智能技术是如何助力***肺炎疫情防控。主要在以下几个方面。

1. 支撑疫情科学防控方面，我们的一些医疗机构借助互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，精准高效地开展疫情的监测分析，***溯源、患者追踪、社区管理等方面的工作。利用人工智能、大数据、5G等技术加快***检测的诊断，疫苗新药的研发，防控救治等速度和进度，提高抗疫的效率，还有一些医疗物资制造企业依托互联网平台开展医疗防疫物资供需的精准对接，高效[_a***_]、统筹调配以及回收的管理。众志成城，抗击疫情
   
2. 伴随新型冠状***肺炎疫情的变化，企事业单位复工复产成为当前新的工作重点。借助大数据分析，后台根据人提交的信息，分析给出一张绿色健康码，我们就可以顺利走出家门，投入复工复产的工作中去；不摘口罩实现人脸识别，上班打卡不在是个问题；推进复工复产，“云招商”“云签约”成为现实；下班生活，为减少公共区域人员聚集，5G+热成像测温系统将大派用场，发现温度异常，及时预警，进行处理；发现人员聚集、不戴口罩，“空中哨兵”无人机开始喊话；此外，足不出户，也能实现“云旅游”“云学习”“云买菜”。
   

健康码5G热成像测温

面对疫情，我们综合应用了互联网、大数据、人工智能、云等新一代信息技术。此次疫情防控和复工复产中发挥了重要的作用，也为即将到来复学提供实践经验。最后祝愿大家都身体健康，疫情早日结束。

回答不易，请多关照，多加交流评论。我主要是做物联网方面和工业自动化方面的。更多相关技术，请关注乐创物联LC！

大数据和人工智能有什么关联？

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全***息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全***息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

到此，以上就是小编对于人工智能在hr领域的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在hr领域的应用的4点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/63720.html