Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til menneske-maskin Collaboration
- Forstå AGI og dens implikasjoner for arbeidsplassen
- Nøkkelprinsipper for menneske-maskin-samarbeid
- Eksempler på vellykkede samarbeid på tvers av bransjer
Roller og ansvar på AGI-drevne arbeidsplasser
- Omdefinering av jobbroller i AGI-alderen
- Balanserer menneskelig kreativitet med maskineffektivitet
- Identifisere ferdigheter som trengs for å lykkes i samarbeid
Strategier for effektiv menneske-maskin Collaboration
- Utforme arbeidsflyter for sømløs interaksjon
- Utnytte AI-verktøy for å forbedre teamets produktivitet
- Fremme tilpasningsevne og motstandskraft hos ansatte
Ta tak i utfordringer i menneske-maskin Collaboration
- Håndtere motstand mot AI-adopsjon
- Etiske betraktninger i menneske-AI-interaksjoner
- Redusere risikoen for overavhengighet av AI
AI-integrering og arbeidsstyrketrening
- Utforme effektive treningsprogrammer for AGI-tilpasning
- Oppkvalifisering og omkompetanse av ansatte for AI-forbedrede roller
- Bygge en AI-kyndig organisasjonskultur
Kasusstudier og praktiske øvelser
- Analysere eksempler fra den virkelige verden på samarbeid mellom mennesker og maskiner
- Simulering av samarbeidsscenarier
- Utvikle strategier for å optimalisere samarbeid
Fremtidige trender og arbeidsstyrkeimplikasjoner
- Nye teknologier som påvirker menneske-maskin-samarbeid
- Forbereder for kontinuerlige fremskritt i AGI
- Bygge et bærekraftig, samarbeidende AI-økosystem
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av arbeidsplassens dynamikk
- Interesse for kunstig intelligens og nye teknologier
Publikum
- Arbeidsstyrketrenere
- HR-fagfolk
- Ledere som tilpasser seg AI-drevne arbeidsplasser
14 timer
Testimonials (1)
**Sammenligning mellom GenAI og vennlig tilstand i klassen** This module compares the **Generalized AI (GenAI)** approach to classroom management with the **friendly condition** approach. **Generalized AI (GenAI) Approach** 1. The **GenAI** approach leverages artificial intelligence to automate and optimize classroom management tasks. 2. **GenAI** can analyze student performance data to provide personalized learning experiences. 3. It can also predict student behavior and intervene before issues arise, ensuring a smoother classroom environment. 4. **GenAI** tools can automate administrative tasks, freeing up teachers to focus on instruction. 5. This approach emphasizes data-driven decision-making and continuous improvement. **Friendly Condition Approach** 1. The **friendly condition** approach focuses on building positive relationships and a supportive classroom environment. 2. It encourages open communication and mutual respect between teachers and students. 3. Teachers using this approach strive to create a safe and inclusive space where students feel valued and heard. 4. **Friendly condition** classrooms prioritize emotional well-being and social skills development. 5. This approach relies on empathy, understanding, and collaborative problem-solving. **Key Differences** 1. **GenAI** relies on technology and data analysis, while **friendly condition** relies on human interaction and emotional intelligence. 2. **GenAI** can provide immediate, data-driven insights, whereas **friendly condition** builds relationships over time. 3. **GenAI** tools can automate tasks, but **friendly condition** requires active engagement and presence from the teacher. 4. **GenAI** can predict and intervene in potential issues, but **friendly condition** addresses issues through open dialogue and understanding. 5. **GenAI** is scalable and consistent, but **friendly condition** is personalized and adaptable to each student's unique needs.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Kurs - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Machine Translated
