Otimize as campanhas publicitárias na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes”

Para se diferenciar da concorrência, as empresas de marketing digital estão procurando implementar as ferramentas mais avançadas de aprendizado de máquina para melhorar seus sites. Nesse sentido, as empresas priorizam a personalização das experiências dos usuários para estabelecer relacionamentos baseados na confiança e na fidelidade. Um dos instrumentos mais eficazes nesse sentido é o Chatbots ou Assistentes Virtuais. Esses sistemas inteligentes oferecem atendimento personalizado ao cliente durante todo o dia.  Dessa forma, eles contribuem para resolver as dúvidas dos consumidores globalmente e para manter uma presença online constante.

Em resposta a isso, a TECH está lançando um programa inovador que fornecerá aos especialistas as estratégias de IA mais eficazes em publicidade online. Projetado por especialistas da área, o plano de estudos se aprofundará em Análise Preditiva e Big Data. Em consonância com isso, também enfatizará o E-mail Marketing para a personalização de campanhas. Além disso, os materiais didáticos se concentrarão na aplicação do Machine Learning em pesquisas de mercado e na visualização de dados significativos. Por outro lado, a capacitação abordará técnicas específicas voltadas para a geração de Leads com IA e integração de sistemas autônomos na análise competitiva.

Além disso, o programa acadêmico é projetado com uma perspectiva teórico-prática e conta com diversos materiais didáticos complementares para fortalecer o aprendizado de forma dinâmica (incluindo resumos interativos, vídeos detalhados e estudos de caso). Os alunos poderão fazer login no Campus Virtual a qualquer hora do dia. A única exigência é que os alunos tenham um dispositivo digital capaz de acessar a Internet. Trata-se de uma formação universitária que não exige a presença em centros e não possui aulas pré-agendadas. Isso dará aos profissionais maior liberdade para autogerenciar seu tempo de acesso e conciliar suas atividades diárias com um ensino de alta qualidade.

Você poderá remover o ruído dos codificadores automáticos para melhorar as experiências digitais dos usuários”

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Marketing e Comunicação conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial em Marketing e Comunicação
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático com os quais foi elaborado fornecem informações completas e práticas sobre conteúdos que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Adquira as habilidades mais eficazes para incorporar recursos de Machine Learning à gestão de vendas” 

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.   

Você otimizará a eficácia de suas estratégias de marketing ao promover um relacionamento mais próximo e personalizado com seus clientes"

Aproveite todos os benefícios da metodologia Relearning: ela permitirá que você organize seu tempo e ritmo de estudo, adaptando-se aos seus horários"

Esta capacitação proporcionará aos alunos uma compreensão abrangente de como a IA é capaz de transformar o setor de Marketing e Comunicação. Além disso, os alunos estarão altamente qualificados para criar estratégias inovadoras, com base em dados precisos e análises preditivas. Graças a isso, os especialistas conduzirão campanhas definidas tanto pela personalização quanto pela otimização das relações com o público. Além disso, eles aproveitarão os mecanismos de Machine Learning para prever as necessidades dos usuários e aprenderão sobre as últimas tendências em IA.

A TECH coloca ao seu alcance os recursos multimídia mais inovadores do cenário acadêmico para que você possa obter sucesso em Marketing e Comunicação” 

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos de como a IA está transformando as estratégias de marketing digital
• Desenvolver, integrar e gerenciar chatbots e assistentes virtuais para melhorar a interação com os clientes
• Analisar a automação e a otimização da compra de anúncios online por meio da publicidade programática com IA
• Interpretar grandes volumes de dados para a tomada de decisão estratégica em Marketing Digital
• Aplicar IA em estratégias de e-mail marketing para personalização e automação de campanhas
• Explorar as tendências emergentes em IA para marketing digital e entender seu impacto potencial no setor

Objetivos específicos

• Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial 
• Compreender os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial aplicada ao Marketing Digital, incluindo sua evolução e impacto nas estratégias de negócios
• Aplicar ferramentas específicas de IA para otimização de mecanismos de pesquisa, melhorando a visibilidade e a eficácia das campanhas digitais
• Desenvolver habilidades para implementar chatbots e assistentes virtuais, melhorando a interação com os clientes e a personalização das experiências

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados

• Produzir as estatísticas mais descritivas, analisando fatores que vão desde a população até suas fontes
• Diferenciar adequadamente o ciclo de vida dos dados, levando em conta os princípios FAIR
• Usar a ferramenta do Diagrama de Gantt para gerenciar projetos e a comunicação de tarefas de planejamento e programação
• Realizar funções de coleta e limpeza de dados
• Adquirir um amplo conhecimento dos aspectos regulatórios, como a Lei de Proteção de Dados

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial 

• Implementar técnicas avançadas de automação, como a otimização de campanhas publicitárias e a gestão eficiente de CRM com ferramentas baseadas em IA
• Desenvolver habilidades na identificação e qualificação de leads por meio de IA, melhorando a eficácia da geração de leads
• Aplicar a análise de sentimentos com IA em redes sociais e feedback de clientes otimizando a interação e melhorando a percepção da marca

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação

• Obter uma visão abrangente da inferência estatística
• Realizar tratamentos eficazes de valores ausentes, aplicando métodos de imputação de máxima verossimilhança
• Selecionar dados com base nas principais perspectivas e critérios
• Promover o trabalho de pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial

• Compreender os fundamentos dos algoritmos e da complexidade computacional no contexto da IA
• Familiarizar-se com os principais conceitos de algoritmos, estruturas de dados e técnicas de elaboração de algoritmos usados em aplicativos
• Estudar e aplicar algoritmos de pesquisa, otimização e aprendizado de máquina em problemas de IA
• Explorar como os algoritmos existentes podem ser aprimorados e novos algoritmos podem ser desenvolvidos para enfrentar os desafios na IA
• Desenvolver habilidades práticas na implementação e avaliação de algoritmos

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

• Analisar a Teoria do Agente em profundidade, para saber quais fatores influenciam a IA e a engenharia de software
• Realizar uma avaliação eficaz da qualidade dos dados, tendo em mente a distinção entre informação e conhecimento
• Construir ontologias de domínio em um nível mais alto e dominar suas respectivas linguagens
• Aprofundar o estado atual e futuro da Web semântica para realizar processos de inovação

Módulo 7. Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados 

• Aprofundar completamente os principais conceitos dos processos de descoberta do Machine Learning
• Explorar o processamento de dados, a visualização e a exploração de variáveis
• Dominar os mecanismos das redes neurais, usando o algoritmo de Backpropagation adequadamente
• Analisar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

• Obter uma visão abrangente da aprendizagem profunda e de suas várias aplicações no campo da comunicação
• Projetar arquiteturas tendo em mente a conexão entre camadas e a propagação direta para frente
• Construa redes neurais estabelecendo pesos e treinamento
• Aplicar os princípios básicos das redes neurais, ajustando os parâmetros conforme necessário 
• Implementar o MLP com o Keras

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Identificar problemas de gradiente e executar técnicas para otimizá-los
• Executar a programação da taxa de aprendizado, aplicando termos de suavização
• Adquirir diretrizes práticas sobre o planejamento de modelos, seleção de métricas e parâmetros de avaliação
• Executar procedimentos de regularização de entropia máxima 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow 

• Realizar treinamento de modelos com TensorFlow,realizando operações com gráficos
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento de forma eficaz
• Obter um amplo entendimento das funções e gráficos do TensorFlow
• Utilizar a API tfdata para processamento de dados
• Desenvolver aplicativos Deep Learning com as ferramentas mais avançadas de  TensorFlow

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais  

• Dominar a arquitetura visual Cortex, tendo em mente as funções do córtex visual e as teorias da visão computacional 
• Implementar uma CNN ResNet usando o Keras
• Realizar processos de aprendizagem por transferência, conhecendo suas vantagens
• Executar métodos de detecção de objetos e técnicas de rastreamento

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

• Gerar textos usando RNN e lidar com sua linguagem natural de forma otimizada
• Criar conjuntos de dados de treinamento, efetuando sua correspondente limpeza e transformação das informações
• Usar as redes de codificador-decodificador para tradução automática
• Usar os modelos transformers para visualização de linguagem
• Desenvolvimento de aplicativos de PNL com RNN e Atenção

Módulo 13. Autoencoders, GANs  e Modelos de Difusão

• Representar dados de forma eficiente, reduzindo a dimensionalidade por meio de aprendizado profundo
• Executar processos PCA com um codificador automático linear incompleto
• Eliminar o ruído dos codificadores automáticos aplicando filtros e técnicas de regularização
• Gerar imagens MNIST de moda
• Compreender as redes adversárias generativas e os modelos de difusão

Módulo 14. Computação bioinspirada

• Empregar com eficiência algoritmos de adaptação social por meio de colônia de formigas e computação em nuvem de partículas
• Aplicar estratégias de exploração de espaço para algoritmos genéticos
• Aprofundar-se nos diferentes modelos de computação evolutiva
• Compreender os vários usos das redes neurais em áreas como pesquisa médica, economia e visão computacional 

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações

• Abordar as implicações da IA nos serviços financeiros para superar os desafios e aproveitar as oportunidades
• Compreender as implicações do aprendizado de máquina nos serviços de saúde, Retail , educação e administração pública
• Analisar as últimas tendências no campo e analisar os desafios para o futuro

Módulo 16. Inteligência Artificial  em estratégias de marketing digital

• Realizar processos de transformação de marketing digital com IA
• Controlar as mais avançadas ferramentas de Machine Learning para comunicação com o cliente
• Personalizar as experiências do usuário em sites e redes sociais
• Desenvolver chatbots e assistentes virtuais em Marketing Digital

Módulo 17. Geração de conteúdo com IA

• Dominar os sistemas de IA para otimizar o SEO e o SEM
• Executar a análise preditiva e usar o Big Data em Marketing Digital
• Utilizar o E-mail Marketing para personalização e automação em campanhas
• Analisando as tendências futuras da IA para o marketing digital

Módulo 18. Automatização e otimização dos processos de marketing com IA 

• Desenvolver processos de automação de marketing com IA
• Integrar os dados e as plataformas às estratégias de marketing automatizado
• Otimizar campanhas publicitárias por meio da aprendizagem automática
• Analisar o sentimento com IA em redes sociais, aproveitando as vantagens do feedback dos clientes

Módulo 19. Análise de dados de comunicação e marketing para tomada de decisões  

• Dominar tecnologias específicas para a análise de dados de Comunicação e Marketing
• Aplicar a IA à análise de Big Data
• Desenvolver a análise preditiva para a tomada de decisões informadas
• Melhorar as estratégias de marketing com IA

Módulo 20. Vendas e geração de leads com Inteligência Artificial

• Nutrir os procedimentos com ferramentas para gerar Leads com IA
• Implementar assistentes virtuais no processo de vendas
• Prever as necessidades dos consumidores por meio do aprendizado de máquina
• Conhecer as principais inovações e previsões no campo de vendas

As habilidades que você adquirirá após este Mestrado elevarão seus horizontes profissionais e permitirão que você se diferencie dos demais”