在本课程中，您将了解到人工智能驱动的应用，这些应用可以改善客户旅程并延长客户生命周期。您将了解人工智能驱动的数据如何使您能够分析消费者的习惯，并最大限度地发挥他们的潜力，从而将营销目标锁定在正确的人群上。您还将了解欺诈、信用风险，以及人工智能应用如何帮助您应对保护消费者数据方面的不断挑战。您还将学习如何利用有监督和无监督机器学习来增强欺诈检测方法。您还将聆听数据分析、营销和欺诈预防领域的顶尖行业专家的意见。在本课程结束时，您将对人工智能和机器学习在消费者习惯方面所起的作用，以及我们如何通过交互和分析信息来提高企业的深度学习潜力，有一个实质性的了解。

在本课程中，您将学习人工智能和机器学习在人力资源管理中的应用。您将探索数据在机器学习中的作用、人工智能应用、在人力资源决策中使用数据的局限性以及如何使用区块链技术减少偏见等相关概念。机器学习的力量正变得越来越快、越来越精简，您将获得如何使用当前和新兴技术管理整个员工生命周期的第一手知识。通过学习和分析，您将学会如何从海量数据中筛选出符合企业最佳利益的模式并做出预测。在本课程结束时，您将能够确定如何将人工智能应用于简化所有人力资源职能，以及如何利用数据来发挥机器学习的威力。

在本课程中，您将了解人工智能以及用于改变业务以获得竞争优势的战略。您将探索人工智能在企业环境中的多种用途，以及可用于降低人工智能使用门槛的工具。您将更深入地了解可解释人工智能的目的、功能和用例。本课程还将为您提供建立负责任的人工智能管理算法的工具，因为教师们会深入研究您在企业环境中有望看到的大型数据集，以及这些数据集如何在更大范围内影响业务。最后，您将考察组织结构中的人工智能、人工智能如何在变革管理中发挥关键作用以及人工智能流程的风险。在本课程结束时，您将学习到识别数据中存在的偏见的不同策略、如何确保维护和建立对用户数据和隐私的信任，以及构建负责任的治理策略所需的条件。如需额外阅读，可将 Hosanagar 教授的著作《A Human's Guide to Machine Intelligence》作为额外资源，以获取有关本模块所涵盖主题的更广泛信息。