在福布斯杂志评选的全球最佳数字大学优化广告营销活动"

为了从竞争对手中脱颖而出，数字营销公司正在寻求采用最先进的机器学习工具来改进网站。从这个意义上讲，企业的当务之急是实现用户体验的个性化，从而建立起基于信任和忠诚的关系。这方面最有效的工具之一就是 聊天机器人 或虚拟助理。这些智能系统全天候提供个性化的客户服务。因此，它们有助于在全球范围内解决消费者的询问，并保持持续的在线状态。

为此，TECH 推出了一项创新计划，为专家们提供最有效的人工智能网络广告战略。课程由该领域的专家设计，将深入探讨预测分析和 大数据。因此，会议议程将强调个性化 营销 活动的 电子邮件营销 。此外，教材还将深入探讨机器学习在市场研究和有意义数据可视化方面的应用。另一方面，培训还将涉及利用人工智能创造销售 线索 的具体技术，以及在竞争分析中整合自主系统。

此外，学术路径从理论和实践的角度进行设计，并有大量补充教学材料（包括互动摘要、详细视频或案例研究），以动态方式加强学习。学生可以随时登录虚拟校园。唯一的要求是，学生必须拥有能够上网的数码设备。这是一个大学学位，不需要到中心上课，也没有预先安排的课程。这将为专业人员提供更大的自由度，使他们能够自我管理访问时间，协调日常活动与高质量教学之间的关系。

你将能够消除自动编码器中的噪音，改善用户的数字体验"

这个营销与传播中的人工智能校级硕士包含了市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能在营销和传播领域的专家介绍案例研究的发展情况
• 本书的内容图文并茂、示意性强、实用性强，为专业实践所必需的学科提供了完整而实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

你将掌握最有效的技能，将机器学习资源纳入销售管理"

这个课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名协会和著名大学的公认专家。

其多媒体内容采用最新的教育技术开发，将使专业人员能够进行情景式学习，即在模拟环境中提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

通过与客户建立更密切、更个性化的关系，你将优化营销战略的效果"

利用 Relearning 方法的所有优点：它可以让你根据自己的时间表安排时间和学习进度"

通过这个专业的学习，毕业生将全面了解人工智能如何改变营销与传播行业。学生还将具备根据准确数据和预测分析设计创新战略的高素质。因此，专家们将通过个性化和优化受众关系来推动营销活动。此外，他们还将利用机器学习机制来预测用户需求，并了解人工智能的最新趋势。

TECH 为你提供学术界最具创新性的多媒体资源，助你在市场营销与传播领域取得成功"

总体目标

• 了解人工智能如何改变数字营销战略的基本原理
• 开发、集成和管理聊天机器人和虚拟助理，以改善与客户的互动
• 通过人工智能程序化广告深化在线广告购买的自动化和优化
• 解读大数据，制定数字营销战略决策
• 在电子邮件营销策略中应用人工智能，实现个性化和营销活动自动化
• 探索人工智能在数字营销领域的新兴趋势，了解其对行业的潜在影响

具体目标

模块1.人工智能基础

• 了解应用于数字营销的人工智能的基本概念，包括其演变和对企业战略的影响
• 应用特定的人工智能工具进行搜索引擎优化，提高数字营销活动的知名度和有效性
• 培养实施 聊天机器人 和虚拟助理的技能，改善客户互动和个性化体验

模块2.数据类型和周期

• 使统计数据更具描述性，研究从人口到来源的各种因素
• 考虑 FAIR 原则，适当区分数据生命周期
• 使用甘特图工具管理项目，沟通任务规划和时间安排
• 执行数据收集和数据清理功能
• 掌握《数据保护法》等监管方面的广泛知识

模块3.人工智能中的数据

• 采用先进的自动化技术，如利用人工智能工具优化广告活动和高效的客户关系管理
• 通过人工智能开发线索识别和鉴定技能，提高线索生成和线索管理的效率
• 对社交媒体和客户 反馈 进行人工智能情感分析，优化互动以提高品牌认知度

模块4.数据挖掘选择、预处理和转换

• 广泛了解统计推断
• 采用最大似然估算方法，对缺失值进行有效处理
• 根据主要视角和标准选择数据
• 促进 大数据环境中的数据预处理工作

模块5.人工智能中的算法与复杂性

• 了解人工智能算法和计算复杂性的基本原理
• 熟悉应用中使用的算法、数据结构和算法设计技术的关键概念
• 研究并将搜索、优化和机器学习算法应用于人工智能问题
• 探索如何改进现有算法和开发新算法，以应对信息和通信技术领域的挑战
• 培养实施和评估算法的实际技能

模块6.智能系统

• 深入分析代理理论，找出影响人工智能和软件工程的因素
• 进行有效的数据质量评估，同时牢记信息与知识之间的区别
• 在更高层次上构建领域本体，并掌握各自的语言
• 深入研究语义网的现状和未来，以开展创新进程

模块7.机器学习和数据挖掘

• 彻底深化机器学习发现过程的关键概念
• 探索数据处理、可视化和变量探索
• 掌握神经网络的机制，正确使用 反向传播 算法
• 分析文本挖掘和自然语言处理

模块8.神经网络是 Deep Learning

• 全面了解深度学习及其在通信领域的各种应用
• 设计架构时考虑层间连接和前向传播
• 通过建立权重和训练来构建神经网络
• 应用神经网络的基本原理，必要时调整参数
• 用 Keras 实现 MLP

模块9.深度神经网络训练

• 确定梯度问题，并实施优化技术
• 执行学习率调度，应用平滑项
• 获得有关模型设计、指标选择和评估参数的实用指南
• 执行最大熵正则化程序

模块10.使用 TensorFlow进行模型定制和训练

• 使用 TensorFlow 进行模型训练 ， 对图形进行操作
• 有效定制训练模型和算法
• 广泛了解 TensorFlow函数和图形
• 使用 tfdata 应用程序接口处理数据
• 使用最先进的 TensorFlow工具构建深度 学习 应用程序

模块11.使用卷积神经网络的Deep Computer Vision

• 结合视觉 皮层的功能和计算视觉理论，掌握皮层视觉结构
• 使用 Keras 实现 CNN ResNet
• 开展迁移学习过程，了解其优势
• 实施物体检测方法和跟踪技术

模块12.用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

• 使用 RNN 生成文本，并以最佳方式处理文本的自然语言
• 创建训练数据集，对信息进行相应的清理和转换
• 使用编码器-解码器网络进行机器翻译
• 使用变换器模型进行语言构想
• 使用 RNN 和 Atención 开发 NLP 应用程序

模块13.自动编码器、GAN 和扩散模型

• 以高效方式表示数据，通过深度学习降低维度
• 使用不完全线性自动编码器执行 PCA 流程
• 通过应用滤波器和正则化技术，消除自动编码器产生的噪音
• 生成时尚的 MNIST 图像
• 了解生成式对抗网络和扩散模型

模块14.生物启发式计算

• 利用蚁群和粒子云计算有效运用社会适应算法
• 为遗传算法应用空间探索-开发策略
• 深入研究不同的进化计算模型
• 了解神经网络在医学研究、经济学或计算机视觉等领域的各种用途

模块15.人工智能：战略和应用

• 应对人工智能对金融服务的影响，克服挑战，抓住机遇
• 了解机器学习对医疗服务、 零售 、教育和公共管理的影响
• 分析该领域的最新趋势，并分析未来的挑战

模块16.数字营销战略中的人工智能

• 利用人工智能实现数字营销转型流程
• 掌握用于客户沟通的最先进的机器学习工具
• 个性化网站和社交网络的用户体验
• 在数字营销中开发 聊天机器人 和虚拟助手

模块17.人工智能内容生成

• 掌握人工智能系统，优化搜索引擎优化和搜索引擎营销
• 在数字营销中运行预测分析和使用 大数据
• 利用 电子邮件营销 实现 营销活动的个性化和自动化
• 分析人工智能在数字营销领域的未来趋势

模块18.利用人工智能实现营销流程自动化和优化

• 利用人工智能开发营销自动化流程
• 将数据和平台整合到自动化营销战略中
• 通过机器学习优化广告活动
• 利用人工智能分析社交媒体上的情感，充分利用客户 反馈

模块19.用于决策的传播与营销数据分析

• 掌握用于分析通信和营销数据的特定技术
• 将人工智能应用于大数据分析
• 为知情决策开发预测分析技术
• 利用人工智能改进营销战略

模块20.利用人工智能进行销售和创造销售 线索

• 通过 IA 培育产生 潜在 客户的工具程序
• 在销售过程中使用虚拟助理
• 通过机器学习预测消费者需求
• 了解销售领域的主要创新和预测

攻读这个校级硕士后，你将掌握的技能将提升你的专业视野，使你与众不同"