• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Орлова, Екатерина Владимировна. Методы искусственного интеллекта для управления корпоративным человеческим капиталом / Орлова Е. В. - DOI 10.18720/IEP/2024.1/25. - Текст : непосредственный // Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 5.0 (ИНПРОМ-2024) = Intelligent engineering economics and Industry 5.0 (IEEI-5/0-INPROM) : сборник трудов Международной научно-практической конференции, 25-28 апреля 2024 года : [в 2 т.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (Политех), Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Высшая инженерно-экономическая школа, Шэньчженьский университет, Китай [и др. ; под ред. Д. Г. Родионова, А. В. Бабкина]. - Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024. - Т. 1. - С. 111-114. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7422-8535-9.

    ГРНТИ УДК
    06.77.59331.101.262:004.8
    28.23

    Рубрики:
    Человеческий капитал
    Искусственный интеллект -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): методы обучения с подкреплением -- методы машинного обучения -- управление человеческим капиталом -- корпоративный человеческий капитал предприятия
    Аннотация: Рассматривается корпоративный человеческий капитал. Модель управления человеческим капиталом предназначена для разработки индивидуальных траекторий профессионального развития работников предприятия, формирование которых основано на методах машинного обучения - обучения с подкреплением (RL). Модель формирует оптимальный режим управления и рассматривается как последовательный набор программных мероприятий, направленных на развитие работника в профессиональной сфере с учетом его изменяющихся в динамике индивидуальных характеристик.
    Доп. точки доступа:
    Родионов, Дмитрий Григорьевич\ред.\
    Бабкин, Александр Васильевич\ред.\
    Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли. Высшая инженерно-экономическая школа
    Шэньчжэньский университет

    Экз-ры полностью ec6ac8acefe34c1594e3c999a940613c
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -800170-404872)

    Шифр в сводном ЭК: c37dcf3c71b5bf7f08ced5436724e8e1




    Заказ фрагмента документа ₽