章節一：HR AI 基本功能與概念 － 區分 AI HR（機器人取代 HR）與 HR AI（AI 為 HR 輔助工具）的差異，解析 AI 的原理與應用四大風險（法律、個資、歧視、隱私）。

章節二：社群搜尋與肉搜人才 － 分析主動/被動求職者分佈，運用 AI 爬蟲自動搜尋社群論壇（如 GitHub），鎖定關鍵被動人才。

章節三：AI 自動挑選履歷 － 解析傳統看履歷（僅 6 秒）的痛點與低準確率，介紹機器學習決策樹模型建立與最佳化招募文案。

章節四：社交媒體真性調查與審查 － 說明背景調查之合法性與風險，解析 AI 透過數位足跡（斷詞、心理測評模型）精準分析應徵者特質。

章節五：AI 面試官應用 － 分析真人面試看錯人（七成成效不佳）原因，介紹結合影音處理、微表情、聲音與語調等非口語訊號的 AI 快篩機制。

章節六：AI 聊天客服機器人 － 介紹運用 NLP 自然語言處理技術處理 80% 標準化問題與行政流程，並分享 IBM Watson 案例。

章節七：AI 人力資源測評 － 解析遊戲化測評（手遊）、社群軌跡、步態與聲音等多元測評工具的精準度與資料偏差限制。

章節八：AI 輔助績效考核 － 解析考核公平性（偏見與遺漏線索）問題，說明結合多方監控數據提供客觀考核建議的模型。

章節九：AI 離職預測 － 分析離職徵兆（出勤、績效、溝通頻率），介紹 AI 預測模型及人機協作關懷機制。