Optimieren Sie Ihre Werbekampagnen an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt”

Um sich von ihren Mitbewerbern zu unterscheiden, setzen Unternehmen im Bereich des digitalen Marketings die fortschrittlichsten Tools für maschinelles Lernen ein, um ihre Websites zu verbessern. In diesem Sinne ist es für die Unternehmen von höchster Priorität, die Nutzererfahrungen zu personalisieren, um eine auf Vertrauen und Loyalität basierende Beziehung aufzubauen. Eines der effektivsten Tools in dieser Hinsicht sind Chatbots oder virtuelle Assistenten. Diese intelligenten Systeme bieten einen personalisierten Kundenservice rund um die Uhr. So tragen sie dazu bei, Verbraucheranfragen weltweit zu lösen und eine konstante Online-Präsenz aufrechtzuerhalten.

Als Reaktion darauf startet TECHein innovatives Programm, das Experten die effektivsten KI-Strategien in der Online-Werbung vermitteln wird. Der Lehrplan, der von Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird sich mit prädiktiven Analysen und Big Data befassen. In diesem Zusammenhang wird der Lehrplan den Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing zur Personalisierung von Kampagnen legen. Ebenso werden die didaktischen Materialien die Anwendung von maschinellem Lernen in der Marktforschung und die Visualisierung von aussagekräftigen Daten behandeln. Andererseits werden in der Fortbildung spezifische Techniken für die Lead-Generierung mit KI und die Integration von autonomen Systemen in die Wettbewerbsanalyse behandelt.

Darüber hinaus ist der akademische Ablauf mit einer theoretisch-praktischen Perspektive konzipiert und verfügt über zahlreiche ergänzende didaktische Materialien, um das Lernen auf dynamische Weise zu verstärken (einschließlich interaktiver Zusammenfassungen, Videos im Detail oder Fallstudien). Die Studenten können sich zu jeder Tageszeit in den virtuellen Campus einloggen. Die einzige Voraussetzung ist, dass die Studenten über ein digitales Gerät mit Internetzugang verfügen. Es handelt sich um einen Universitätsabschluss ohne Präsenzunterricht und ohne vorher festgelegte Unterrichtszeiten. So haben die Fachkräfte mehr Freiheit, ihre Zugriffszeit selbst zu verwalten und ihre täglichen Aktivitäten mit qualitativ hochwertigem Unterricht zu vereinbaren.

Sie werden in der Lage sein, Rauschen aus automatischen Kodierern zu entfernen, um das digitale Nutzererlebnis zu verbessern”

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die effektivsten Fähigkeiten erwerben, um Ressourcen des maschinellen Lernens in das Vertriebsmanagement einzubinden” 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Sie werden die Wirksamkeit Ihrer Marketingstrategien optimieren, indem Sie eine engere und persönlichere Beziehung zu Ihren Kunden aufbauen"

Profitieren Sie von allen Vorteilen der Relearning-Methode: Sie ermöglicht es Ihnen, Ihre Zeit und Ihr Lerntempo selbst einzuteilen und sich Ihrem Zeitplan anzupassen"

Dieser Abschluss wird den Studenten ein umfassendes Verständnis dafür vermitteln, wie KI die Marketing- und Kommunikationsbranche umgestalten kann. Die Studenten werden auch hochqualifiziert sein, um innovative Strategien zu entwickeln, die auf genauen Daten und prädiktiven Analysen basieren. Auf diese Weise können sie Kampagnen entwickeln, die sich durch Personalisierung und Optimierung der Beziehungen zur Zielgruppe auszeichnen. Darüber hinaus werden sie Mechanismen des maschinellen Lernens nutzen, um Nutzerbedürfnisse zu antizipieren und die neuesten Trends in der KI kennenzulernen.

TECH stellt Ihnen die innovativsten Multimedia-Ressourcen der akademischen Gemeinschaft zur Verfügung, damit Sie in den Bereichen Marketing und Kommunikation erfolgreich sein können” 

Allgemeine Ziele

• Verstehen der Grundlagen, wie KI die digitalen Marketingstrategien verändert
• Entwickeln, Integrieren und Verwalten von Chatbots und virtuellen Assistenten zur Verbesserung der Interaktion mit Kunden
• Vertiefen der Automatisierung und Optimierung des Online-Werbeeinkaufs durch programmatische Werbung mit KI
• Interpretieren großer Datenmengen für strategische Entscheidungen im digitalen Marketing
• Anwenden von KI auf E-Mail-Marketingstrategien zur Personalisierung und Automatisierung von Kampagnen
• Erforschen zukünftiger Trends im Bereich KI für digitales Marketing und Verstehen ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Branche

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz 

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz, die auf das digitale Marketing angewandt werden, einschließlich ihrer Entwicklung und ihrer Auswirkungen auf Geschäftsstrategien
• Anwenden spezifischer KI-Tools für die Suchmaschinenoptimierung, um die Sichtbarkeit und Wirksamkeit digitaler Kampagnen zu verbessern
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Implementierung von Chatbots und virtuellen Assistenten zur Verbesserung der Kundeninteraktion und der Personalisierung von Erlebnissen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

• Erstellen der meisten deskriptiven Statistiken unter Berücksichtigung von Faktoren, die von der Grundgesamtheit bis zu ihren Quellen reichen
• Angemessenes Unterscheiden des Lebenszyklus von Daten unter Berücksichtigung der FAIR-Grundsätze
• Verwenden des Gantt-Diagramms zur Verwaltung von Projekten und zur Kommunikation der Planung und Terminierung von Aufgaben
• Durchführen von Datenerhebungs- und Datenbereinigungsfunktionen
• Erwerben eines breiten Wissens über rechtliche Aspekte wie das Datenschutzgesetz

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz 

• Implementieren von fortschrittlichen Automatisierungstechniken, wie die Optimierung von Werbekampagnen und effizientes CRM-Management mit KI-basierten Tools
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Identifizierung und Qualifizierung von Leads durch KI, um die Effektivität der Lead-Generierung und des Lead-Managements zu verbessern
• Anwenden von KI-Stimmungsanalysen auf soziale Medien und Kundenfeedback, um die Interaktion zu optimieren und das Markenbewusstsein zu verbessern

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Erlangen eines umfassenden Einblicks in die statistische Inferenz
• Effektives Behandeln von fehlenden Werten unter Anwendung von 
• Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
• Auswählen von Daten auf der Grundlage der wichtigsten Perspektiven und Kriterien
• Fördern der Vorverarbeitung von Daten in Big-Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Verstehen der Grundlagen von Algorithmen und rechnerischer Komplexität im Zusammenhang mit KI
• Kennenlernen der wichtigsten Konzepte von Algorithmen, Datenstrukturen und Algorithmenentwurfstechniken, die in Anwendungen verwendet werden
• Untersuchen und Anwenden von Such-, Optimierungs- und maschinellen Lernalgorithmen bei KI-Problemen 
• Erkunden, wie bestehende Algorithmen verbessert und neue Algorithmen entwickelt werden können, um KI-Probleme zu lösen
• Entwickeln praktischer Fähigkeiten bei der Implementierung und Evaluierung von Algorithmen

Modul 6. Intelligente Systeme 

• Vertieftes Analysieren der Agententheorie, um zu wissen, welche Faktoren KI und Softwareentwicklung beeinflussen
• Durchführen einer effektiven Bewertung der Datenqualität unter Berücksichtigung der Unterscheidung zwischen Information und Wissen
• Aufbauen von Domänen-Ontologien auf höherer Ebene und Beherrschung ihrer jeweiligen Sprachen
• Vertiefen Sie sich in den aktuellen und zukünftigen Stand des semantischen Webs, um Innovationsprozesse durchzuführen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Vertiefen der wichtigsten Konzepte der Entdeckungsprozesse des maschinellen Lernens
• Untersuchen der Datenverarbeitung, Visualisierung und Erforschung von Variablen
• Beherrschen der Mechanismen neuronaler Netze unter korrekter Anwendung des Backpropagation-Algorithmus
• Analysieren von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Erlangen eines umfassenden Überblicks über Deep Learning und seine verschiedenen Anwendungen im Kommunikationsbereich
• Entwerfen von Architekturen unter Berücksichtigung der Verbindung zwischen den Schichten und der Vorwärtspropagation
• Aufbauen neuronaler Netze durch Festlegung von Gewichten und Training
• Anwenden der Grundprinzipien neuronaler Netze und Anpassen der Parameter nach Bedarf
• Implementieren von MLP mit Keras

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Identifizieren von Gradientenproblemen und Anwendung von Techniken zu deren Optimierung
• Durchführen von Lernratenplanung durch Anwendung von Glättungsbedingungen
• Aneignen praktischer Richtlinien für den Modellentwurf, die Auswahl von Metriken und Bewertungsparametern
• Ausführen von Regularisierungsverfahren mit maximaler Entropie 

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow 

• Durchführen von Modelltraining mit TensorFlow und Durchführung von Operationen mit Graphen
• Effektives Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen
• Erwerben eines breiten Verständnisses von TensorFlow-Funktionen und -Graphen
• Verwenden der tfdata-API für die Datenverarbeitung
• Erstellen von Deep Learning-Anwendungen mit den fortschrittlichsten TensorFlow-Tools

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks  

• Beherrschen der Cortex Visual Architecture unter Berücksichtigung der Funktionen des visuellen Kortex und der Theorien der Computer Vision
• Implementieren eines ResNet CNN mit Keras
• Durchführen von Transfer-Learning-Prozessen und Kennen ihrer Vorteile
• Ausführen von Objekterkennungsmethoden und Verfolgungstechniken

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Erstellen von Texten mit RNNs und optimaler Umgang mit deren natürlicher Sprache
• Erstellen von Trainingsdatensätzen, Bereinigen und entsprechendes Transformieren
• Verwenden von Encoder-Decoder-Netzen für die maschinelle Übersetzung
• Verwenden von Transformer-Modellen für die Spracherkennung
• Entwickeln von NLP-Anwendungen mit RNN und Aufmerksamkeit

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Effizientes Darstellen von Daten und Reduzierung der Dimensionalität durch Deep Learning
• Durchführen von PCA-Prozessen mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer
• Eliminieren von Rauschen aus automatischen Encodern durch Anwendung von Filtern und Regularisierungstechniken
• Erzeugen modischer MNIST-Bilder
• Kennen der Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Effektives Anwenden sozialer Anpassungsalgorithmen unter Verwendung von Ameisenkolonie- und cloud-basiertem Computing auf Partikelebene
• Anwenden von Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen
• Vertiefen der verschiedenen Modelle der evolutionären Berechnung
• Verstehen der verschiedenen Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in Bereichen wie der medizinischen Forschung, der Wirtschaft oder dem maschinellen Sehen 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

• Beschäftigen mit den Auswirkungen von KI auf Finanzdienstleistungen, um Herausforderungen zu bewältigen und Chancen zu nutzen
• Kennen der Auswirkungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, im Retail, im Bildungswesen und in der öffentlichen Verwaltung
• Analysieren der neuesten Trends in diesem Bereich und Analysieren der Herausforderungen für die Zukunft

Modul 16. Künstliche Intelligenz in digitalen Marketingstrategien

• Umsetzen von Transformationsprozessen im digitalen Marketing mit KI
• Steuern der fortschrittlichsten Machine Learning Tools für die Kundenkommunikation
• Personalisieren von Nutzererfahrungen auf Websites und in sozialen Netzwerken
• Entwickeln von Chatbots und virtuellen Assistenten im digitalen Marketing

Modul 17. Inhaltserstellung mit KI

• Beherrschen von KI-Systemen zur Optimierung von SEO und SEM
• Durchführen prädiktiver Analysen und Verwenden von Big Data im digitalen Marketing
• Einsetzen von E-Mail-Marketing zur Personalisierung und Automatisierung von Kampagnen
• Analysieren der zukünftigen Trends in der KI für digitales Marketing

Modul 18. Automatisierung und Optimierung von Marketingprozessen mit KI 

• Entwickeln von Prozessen zur Marketing-Automatisierung mit KI
• Integrieren der Daten und Plattformen in automatisierte Marketingstrategien
• Optimieren von Werbekampagnen durch maschinelles Lernen
• Analysieren der Stimmung in sozialen Netzwerken mit KI zur Nutzung des Kundenfeedbacks

Modul 19. Analyse von Kommunikations- und Marketingdaten für die Entscheidungsfindung  

• Beherrschen spezifischer Technologien für die Analyse von Kommunikations- und Marketingdaten
• Anwenden von KI auf die Analyse großer Datenmengen
• Entwickeln prädiktiver Analysen für fundierte Entscheidungsfindung
• Verbessern von Marketingstrategien mit KI

Modul 20. Verkauf und Lead-Generierung mit künstlicher Intelligenz

• Bereitstellen von Verfahren und Tools zur Generierung von Leads mit KI
• Implementieren von virtuellen Assistenten in den Verkaufsprozess
• Vorhersagen der Bedürfnisse von Verbrauchern durch maschinelles Lernen
• Kennen der wichtigsten Innovationen und Vorhersagen im Bereich des Vertriebs

Die Kompetenzen, die Sie nach diesem privaten Masterstudiengang erwerben werden, werden Ihren beruflichen Horizont erweitern und es Ihnen ermöglichen, sich von anderen abzuheben”