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Der Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation ist darauf ausgelegt, einzigartige und fortgeschrittene Themen zu behandeln. Die Einbeziehung spezifischer Module, wie „Inhaltserstellung mit KI" und „Automatisierung und Optimierung von Marketingprozessen mit KI", bietet eine beispiellose Tiefe in Schlüsselbereichen. Der Fokus auf Ethik, Zukunftstrends und die Integration von Erfolgsgeschichten vermitteln ein umfassendes und praktisches Verständnis dafür, wie KI die heutigen digitalen Marketingstrategien neu definiert. 

Sie erwerben die grundlegenden Fähigkeiten und Kompetenzen, um Ressourcen der Künstlichen Intelligenz in das Vertriebsmanagement und die Lead-Generierung einzubinden" 

Lehrplan

Dieser Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation zeichnet sich durch seinen umfassenden und fortschrittlichen Ansatz aus. Die Vielfalt der Module, die Bereiche wie Content-Generierung, Automatisierung und Prozessoptimierung, Datenanalyse und KI-basierte Entscheidungsfindung sowie Vertrieb und Lead-Generierung umfasst, bietet Fachleuten eine ganzheitliche Perspektive, wie künstliche Intelligenz in verschiedene Facetten des digitalen Marketings integriert werden kann.

Im Gegensatz zu anderen Programmen zeichnet sich dieses Programm dadurch aus, dass es umfassende Inhalte bietet, die von wesentlichen Grundlagen bis hin zu Zukunftstrends reichen und so sicherstellen, dass die Studenten tiefgreifendes und aktuelles Wissen erwerben. Darüber hinaus konzentriert sich der Studiengang nicht nur auf die Theorie, sondern bietet auch praktische Anwendungen durch Fallstudien und Erfolgsanalysen, die es den Studenten ermöglichen, praktische und strategische Fähigkeiten zu entwickeln. 

Außerdem wird ein besonderes Augenmerk auf ethische Überlegungen und Zukunftstrends gelegt, um sicherzustellen, dass die Studenten darauf vorbereitet sind, die Herausforderungen zu meistern und die sich bietenden Chancen im dynamischen Bereich der Künstlichen Intelligenz im Marketing zu nutzen. Der Lehrplan konzentriert sich auf die berufliche Weiterentwicklung zur Erreichung von Karrierezielen und wird über ein innovatives und flexibles Online-Lernsystem angeboten, das es den Teilnehmern ermöglicht, das Lernen mit ihrer sonstigen Arbeit zu verbinden. 

Um die Aufnahme und Beibehaltung aller Konzepte zu erleichtern, stützt sich TECH bei allen Abschlüssen auf die innovative und wirksame Relearning-Methode. Im Rahmen dieses Ansatzes werden die Studenten ihr Verständnis durch die Wiederholung von Schlüsselkonzepten stärken, die in einer Vielzahl von audiovisuellen Formaten präsentiert werden, um einen natürlichen und schrittweisen Erwerb von Fähigkeiten zu ermöglichen. 

Dieser Privater masterstudiengang erstreckt sich über 24 Monate und ist in 20 Module unterteilt: 

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Modul 2. Typen und Lebenszyklus von Daten
Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz
Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation
Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz
Modul 6. Intelligente Systeme
Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining
Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning
Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze
Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow
Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks
Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit
Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle 
Modul 14. Bio-inspiriertes Computing 
Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen
Modul 16. Künstliche Intelligenz in digitalen Marketingstrategien 
Modul 17. Inhaltserstellung mit KI 
Modul 18. Automatisierung und Optimierung von Marketingprozessen mit KI 
Modul 19. Analyse von Kommunikations- und Marketingdaten für die Entscheidungsfindung 
Modul 20. Verkauf und Lead-Generierung mit künstlicher Intelligenz 

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Marketing und Kommunikation vollständig online zu absolvieren. Während der 12-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten. 

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz 

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz?
1.1.2. Referenzen im Kino 
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz 
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen 

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen 

1.2.1. Spieltheorie 
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung 
1.2.3. Simulation: Monte Carlo 

1.3. Neuronale Netzwerke 

1.3.1. Biologische Grundlagen 
1.3.2. Berechnungsmodell 
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke 
1.3.4. Einfaches Perzeptron 
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron 

1.4. Genetische Algorithmen 

1.4.1. Geschichte 
1.4.2. Biologische Grundlage 
1.4.3. Problem-Kodierung 
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation 
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren 
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness 

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien 

1.5.1. Wortschatz 
1.5.2. Taxonomie 
1.5.3. Thesauri 
1.5.4. Ontologien 
1.5.5. Wissensrepräsentation: Semantisches Web 

1.6. Semantisches Web 

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL 
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Expertensysteme und DSS 

1.7.1. Experten-Systeme 
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe 

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten

1.8.1. Arten von Assistenten: sprach- und textbasierte Assistenten
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf 
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Wizard-Entwicklungswerkzeuge: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. AI-Implementierungsstrategie 

1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz
1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt
1.10.2. Eine Persönlichkeit schaffen: Sprache, Ausdrücke und Inhalt
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Typen und Lebenszyklus von Daten

2.1. Die Statistik

2.1.1. Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum
2.1.3. Variablen: Definition und Mess-Skalen

2.2. Arten von statistischen Daten

2.2.1. Je nach Typ

2.2.1.1. Quantitativ: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
2.2.1.2. Qualitativ: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten 

2.2.2. Je nach Form 

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text 
2.2.2.3. Logisch

2.2.3. Je nach Quelle

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär

2.3. Lebenszyklus der Daten

2.3.1. Etappen des Zyklus
2.3.2. Meilensteine des Zyklus
2.3.3. FAIR-Prinzipien

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus

2.4.1. Definition von Zielen
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs
2.4.3. Gantt-Diagramm
2.4.4. Struktur der Daten

2.5. Datenerhebung

2.5.1. Methodik der Erhebung
2.5.2. Erhebungsinstrumente
2.5.3. Kanäle für die Erhebung

2.6. Datenbereinigung

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung
2.6.2. Qualität der Daten
2.6.3. Datenmanipulation (mit R)

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.7.1. Statistische Maßnahmen
2.7.2. Beziehungsindizes
2.7.3. Data Mining

2.8. Datenlager (Datawarehouse)

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
2.8.2. Design
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

2.9. Verfügbarkeit von Daten

2.9.1. Zugang
2.9.2. Nützlichkeit
2.9.3. Sicherheit

2.10. Regulatorische Aspekte 

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

3.1. Datenwissenschaft 

3.1.1. Datenwissenschaft 
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler 

3.2. Daten, Informationen und Wissen 

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen
3.2.2. Datentypen 
3.2.3. Datenquellen 

3.3. Von Daten zu Informationen

3.3.1. Datenanalyse 
3.3.2. Arten der Analyse 
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset 

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung 

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument 
3.4.2. Visualisierungsmethoden
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes 

3.5. Qualität der Daten 

3.5.1. Datenqualität 
3.5.2. Datenbereinigung
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung 

3.6. Dataset 

3.6.1. Dataset-Anreicherung 
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität 
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes 

3.7. Ungleichgewicht

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen 
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten 
3.7.3. Dataset-Abgleich 

3.8. Unüberwachte Modelle

3.8.1. Unüberwachtes Modell 
3.8.2. Methoden 
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen 

3.9. Überwachte Modelle 

3.9.1. Überwachtes Modell 
3.9.2. Methoden 
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen 

3.10. Tools und bewährte Verfahren 

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler 
3.10.2. Das beste Modell
3.10.3. Nützliche Tools

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

4.1. Statistische Inferenz 

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. Statistische Inferenz 
4.1.2. Parametrische Verfahren 
4.1.3. Nicht-parametrische Verfahren 

4.2. Explorative Analyse 

4.2.1. Deskriptive Analyse
4.2.2. Visualisierung 
4.2.3. Vorbereitung der Daten 

4.3. Vorbereitung der Daten 

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung
4.3.2. Normalisierung der Daten 
4.3.3. Attribute umwandeln

4.4. Verlorene Werte 

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten 
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden 
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen 

4.5. Datenrauschen

4.5.1. Lärmklassen und Attribute 
4.5.2. Rauschfilterung
4.5.3. Rauscheffekt 

4.6. Der Fluch der Dimensionalität 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion 

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen 

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten 
4.7.2. Prozess der Diskretisierung 

4.8. Daten

4.8.1. Datenauswahl
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien 
4.8.3. Methoden der Auswahl

4.9. Auswahl der Instanzen 

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl 
4.9.2. Auswahl der Prototypen 
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl 

4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien 

5.1.1. Rekursion 
5.1.2. Aufteilen und erobern 
5.1.3. Andere Strategien 

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen 

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz 
5.2.2. Messung der Eingabegröße 
5.2.3. Messung der Ausführungszeit 
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall 
5.2.5. Asymptotische Notation 
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nichtrekursiven Algorithmen 
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen 
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen 

5.3. Sortieralgorithmen 

5.3.1. Konzept der Sortierung 
5.3.2. Blase sortieren 
5.3.3. Sortieren nach Auswahl 
5.3.4. Reihenfolge der Insertion 
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort) 
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort) 

5.4. Algorithmen mit Bäumen 

5.4.1. Konzept des Baumes 
5.4.2. Binäre Bäume 
5.4.3. Baumpfade 
5.4.4. Ausdrücke darstellen 
5.4.5. Geordnete binäre Bäume 
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume 

5.5. Algorithmen mit Heaps 

5.5.1. Heaps 
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus 
5.5.3. Prioritätswarteschlangen 

5.6. Graph-Algorithmen 

5.6.1. Vertretung 
5.6.2. Lauf in Breite 
5.6.3. Lauf in Tiefe 
5.6.4. Topologische Anordnung 

5.7. Greedy-Algorithmen 

5.7.1. Die Greedy-Strategie 
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie 
5.7.3. Währungsumtausch 
5.7.4. Das Problem des Reisenden 
5.7.5. Problem mit dem Rucksack 

5.8. Minimale Pfadsuche 

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades 
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen 
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus 

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen 

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum 
5.9.2. Algorithmus von Prim 
5.9.3. Algorithmus von Kruskal 
5.9.4. Komplexitätsanalyse 

5.10. Backtracking 

5.10.1. Das Backtracking 
5.10.2. Alternative Techniken

Modul 6. Intelligente Systeme

6.1. Agententheorie 

6.1.1. Geschichte des Konzepts 
6.1.2. Definition von Agent 
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz 
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung 

6.2. Agent-Architekturen 

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten 
6.2.2. Reaktive Wirkstoffe 
6.2.3. Deduktive Agenten 
6.2.4. Hybride Agenten 
6.2.5. Vergleich 

6.3. Informationen und Wissen 

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen 
6.3.2. Bewertung der Datenqualität 
6.3.3. Methoden der Datenerfassung 
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung 
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb 

6.4. Darstellung von Wissen 

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensdarstellung 
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen 
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation 

6.5. Ontologien 

6.5.1. Einführung in Metadaten 
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie 
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie 
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene 
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie? 

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien 

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N 
6.6.2. RDF-Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien 
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé 

6.7. Das semantische Web 

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs 
6.7.2. Anwendungen des Semantischen Webs 

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung 

6.8.1. Wortschatz 
6.8.2. Globale Sicht 
6.8.3. Taxonomie 
6.8.4. Thesauri 
6.8.5. Folksonomien 
6.8.6. Vergleich 
6.8.7. Mind Map 

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen 

6.9.1. Logik nullter Ordnung 
6.9.2. Logik erster Ordnung 
6.9.3. Beschreibende Logik 
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik 
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung 

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme 

6.10.1. Konzept des Reasoners 
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners 
6.10.3. Wissensbasierte Systeme 
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme 
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen 
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung 
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse 
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses 
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden 
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen 
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen 
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte 
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens 

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung 

7.2.1. Datenverarbeitung 
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss 
7.2.3. Datentypen 
7.2.4. Datenumwandlung 
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen 
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen 
7.2.7. Korrelation Maßnahmen 
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen 
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion 

7.3. Entscheidungsbaum 

7.3.1. ID-Algorithmus 
7.3.2. Algorithmus C 
7.3.3. Übertraining und Beschneidung 
7.3.4. Analyse der Ergebnisse 

7.4. Bewertung von Klassifikatoren 

7.4.1. Konfusionsmatrizen 
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen 
7.4.3. Kappa-Statistik 
7.4.4. Die ROC-Kurve 

7.5. Klassifizierungsregeln 

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln 
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung 
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus 

7.6. Neuronale Netze 

7.6.1. Grundlegende Konzepte 
7.6.2. Einfache neuronale Netze 
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus 
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze 

7.7. Bayessche Methoden 

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit 
7.7.2. Bayes-Theorem 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke 

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle 

7.8.1. Einfache lineare Regression 
7.8.2. Multiple lineare Regression 
7.8.3. Logistische Regression 
7.8.4. Regressionsbäume 
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM) 
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte 

7.9. Clustering 

7.9.1. Grundlegende Konzepte 
7.9.2. Hierarchisches Clustering 
7.9.3. Probabilistische Methoden 
7.9.4. EM-Algorithmus 
7.9.5. B-Cubed-Methode 
7.9.6. Implizite Methoden 

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) 

7.10.1. Grundlegende Konzepte 
7.10.2. Erstellung eines Korpus 
7.10.3. Deskriptive Analyse 
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

8.1. Tiefes Lernen 

8.1.1. Arten von tiefem Lernen 
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen 
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen 

8.2. Operationen 

8.2.1. Addition 
8.2.2. Produkt 
8.2.3. Transfer 

8.3. Ebenen 

8.3.1. Eingangsebene 
8.3.2. Ausgeblendete Ebene 
8.3.3. Ausgangsebene 

8.4. Schichtenverbund und Operationen 

8.4.1. Design-Architekturen 
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen 
8.4.3. Vorwärtsausbreitung 

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes 

8.5.1. Entwurf des Netzes 
8.5.2. Festlegen der Gewichte 
8.5.3. Training des Netzes 

8.6. Trainer und Optimierer 

8.6.1. Auswahl des Optimierers 
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion 
8.6.3. Festlegung einer Metrik 

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes 

8.7.1. Aktivierungsfunktionen 
8.7.2. Rückwärtsausbreitung 
8.7.3. Einstellung der Parameter 

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen 

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons 
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen 
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden 

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras 

8.9.1. Definition der Netzstruktur 
8.9.2. Modell-Kompilierung 
8.9.3. Modell-Training 

8.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen 

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion 
8.10.2. Einstellung der Learning Rate 
8.10.3. Einstellung der Gewichte

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

9.1. Gradienten-Probleme 

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung 
9.1.2. Stochastische Gradienten 
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte 

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten 

9.2.1. Transfer Learning Training 
9.2.2. Merkmalsextraktion 
9.2.3. Tiefes Lernen 

9.3. Optimierer 

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer 
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer 
9.3.3. Moment-Optimierer 

9.4. Planen der Lernrate 

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate 
9.4.2. Lernzyklen 
9.4.3. Bedingungen für die Glättung 

9.5. Überanpassung 

9.5.1. Kreuzvalidierung 
9.5.2. Regulierung 
9.5.3. Bewertungsmetriken 

9.6. Praktische Leitlinien 

9.6.1. Entwurf des Modells 
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter 
9.6.3. Testen von Hypothesen 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Transfer Learning Training 
9.7.2. Merkmalsextraktion 
9.7.3. Tiefes Lernen 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Bildtransformationen 
9.8.2. Generierung synthetischer Daten 
9.8.3. Textumwandlung 

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning 

9.9.1. Transfer Learning Training 
9.9.2. Merkmalsextraktion 
9.9.3. Tiefes Lernen 

9.10. Regulierung 

9.10.1. L und L 
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung 
9.10.3. Dropout

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek 
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow 
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow 

10.2. TensorFlow und NumPy 

10.2.1. NumPy Berechnungsumgebung für TensorFlow 
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow 
10.2.3. NumPy Operationen für TensorFlow Graphen 

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen 

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow 
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern 
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training 

10.4. TensorFlow Funktionen und Graphen 

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow 
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining 
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow Operationen 

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow 

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow 
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow 
10.5.3. Verwendung von TensorFlow Tools zur Datenmanipulation 

10.6. Die tfdata-API 

10.6.1. Verwendung der tfdata API für die Datenverarbeitung 
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata 
10.6.3. Verwendung der tfdata API für das Modelltraining 

10.7. Das TFRecord-Format 

10.7.1. Verwendung der TFRecord API für die Datenserialisierung 
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow 
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining 

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten 

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung 
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines 
10.8.3. Verwendung der Keras Preprocessing-API für das Modelltraining 

10.9. Das Projekt TensorFlow Datasets 

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten 
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets 
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining 

10.10. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow 

10.10.1. Praktische Anwendung 
10.10.2. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow 
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow 
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

11.1. Die Visual Cortex-Architektur 

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex 
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens 
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung 

11.2. Faltungsschichten 

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung 
11.2.2. Faltung D 
11.2.3. Aktivierungsfunktionen 

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras 

11.3.1. Pooling und Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Arten des Pooling 

11.4. CNN-Architektur 

11.4.1. VGG-Architektur 
11.4.2. AlexNet Architektur 
11.4.3. ResNet-Architektur 

11.5. Implementierung eines ResNet- CNN mit Keras 

11.5.1. Initialisierung der Gewichte 
11.5.2. Definition der Eingabeschicht 
11.5.3. Definition der Ausgabe 

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen 

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle 
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen 
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen 

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen 

11.7.1. Transferlernen 
11.7.2. Prozess des Transferlernens 
11.7.3. Vorteile des Transferlernens 

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision 

11.8.1. Klassifizierung von Bildern 
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren 
11.8.3. Erkennung von Objekten 

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung 

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung 
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung 
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken 

11.10. Semantische Segmentierung 

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung 
11.10.2. Kantenerkennung 
11.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden

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

12.1. Textgenerierung mit RNN 

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung 
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN 
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN 

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen 

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training 
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes 
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten 
12.2.4. Sentiment-Analyse 

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN 

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren 
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep Learning-Algorithmen 

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung 

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung 
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung 
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs 

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen 

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in RNN 
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit 
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen 

12.6. Transformer-Modelle 

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache 
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für das Sehen 
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen 

12.7. Transformers für die Sicht 

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht 
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten 
12.7.3. Training eines Transformers-Modells für die Sicht 

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek 

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek 
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek 
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek 

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich 

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen Transformers-Bibliotheken 
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken 
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken 

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung 

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit 
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung 
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle 

13.1. Effiziente Datendarstellungen 

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität 
13.1.2. Tiefes Lernen 
13.1.3. Kompakte Repräsentationen 

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer 

13.2.1. Trainingsprozess 
13.2.2. Python-Implementierung 
13.2.3. Verwendung von Testdaten 

13.3. Gestapelte automatische Kodierer 

13.3.1. Tiefe neuronale Netze 
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen 
13.3.3. Verwendung der Regularisierung 

13.4. Faltungs-Autokodierer 

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells 
13.4.2. Training von Faltungsmodellen 
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse 

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders 

13.5.1. Anwendung von Filtern 
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen 
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken 

13.6. Automatische Verteilkodierer 

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz 
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern 
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken 

13.7. Automatische Variationskodierer 

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung 
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen 
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen 

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung 

13.8.1. Mustererkennung 
13.8.2. Bilderzeugung 
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze 

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle 

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung 
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen 
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks 

13.10. Implementierung der Modelle 

13.10.1. Praktische Anwendung 
13.10.2. Implementierung der Modelle 
13.10.3. Verwendung von realen Daten 
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing 

14.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing 

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing 

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung 

14.2.1. Bio-inspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien 
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen 
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene 

14.3. Genetische Algorithmen 

14.3.1. Allgemeine Struktur 
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren 

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen 

14.4.1. CHC-Algorithmus 
14.4.2. Multimodale Probleme 

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I) 

14.5.1. Evolutionäre Strategien 
14.5.2. Evolutionäre Programmierung 
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution 

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II) 

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA) 
14.6.2. Genetische Programmierung 

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme 

14.7.1. Regelbasiertes Lernen 
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen 

14.8. Multi-Objektive Probleme 

14.8.1. Konzept der Dominanz 
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme 

14.9. Neuronale Netze (I) 

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke 
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken 

14.10. Neuronale Netze 

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung 
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft 
14.10.3. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen 

15.1.1. Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen. Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

15.2. Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.2.1. Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen
15.2.2. Anwendungsbeispiele 

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen 

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.4. Retail

15.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen
15.4.2. Anwendungsbeispiele
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

15.5. Industrie 

15.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie. Chancen und Herausforderungen 
15.5.2. Anwendungsbeispiele 

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 

15.6.1. Anwendungsbeispiele 
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.7. Öffentliche Verwaltung

15.7.1. Auswirkungen von KI in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen 
15.7.2. Anwendungsbeispiele
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.8. Bildung

15.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung. Chancen und Herausforderungen 
15.8.2. Anwendungsbeispiele
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

15.9. Forst- und Landwirtschaft

15.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen
15.9.2. Anwendungsbeispiele 
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.10. Personalwesen

15.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen 
15.10.2. Anwendungsbeispiele
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

Modul 16. Künstliche Intelligenz in digitalen Marketingstrategien 

16.1. Transformation des digitalen Marketings mit KI 

16.1.1. Einführung in die digitale Transformation 
16.1.2. Auswirkungen auf die Content-Strategie 
16.1.3. Automatisierung von Marketing-Prozessen 
16.1.4. Entwicklung der Kundenerfahrung 

16.2. KI-Tools für SEO und SEM 

16.2.1. Keyword-Optimierung mit KI 
16.2.2. Wettbewerbsanalyse 
16.2.3. Vorhersage von Suchtrends 
16.2.4. Intelligentes Zielgruppen-Targeting 

16.3. Anwendung der KI in sozialen Netzwerken 

16.3.1. Stimmungsanalyse 
16.3.2. Erkennung sozialer Trends 
16.3.3. Automatisierung von Veröffentlichungen 
16.3.4. Automatisierte Inhaltserstellung 

16.4. KI-Tools für die Kundenkommunikation 

16.4.1. Personalisierte Chatbots 
16.4.2. Automatisierte E-Mail-Antwortsysteme 
16.4.3. Echtzeit-Antwort-Optimierung 
16.4.4. Kunden-Feedback-Analyse 

16.5. Personalisierung der Nutzererfahrung von KI-gestützten Tools und Websites 

16.5.1. Personalisierte Empfehlungen 
16.5.2. Anpassung der Benutzeroberfläche 
16.5.3. Dynamische Publikumssegmentierung 
16.5.4. Intelligente A/B-Tests 

16.6. Chatbots und virtuelle Assistenten im digitalen Marketing 

16.6.1. Proaktive Interaktion 
16.6.2. Multichannel-Integration 
16.6.3. Kontextabhängige Antworten 
16.6.4. Konversationsanalyse 

16.7. Programmatische Werbung mit KI 

16.7.1. Fortgeschrittene Segmentierung 
16.7.2. Echtzeit-Optimierung 
16.7.3. Automatisches Bieten 
16.7.4. Analyse der Ergebnisse 

16.8. Prädiktive Analytik und Big Data im digitalen Marketing 

16.8.1. Vorhersage von Markttrends 
16.8.2. Fortgeschrittene Attributionsmodelle 
16.8.3. Prädiktive Zielgruppensegmentierung 
16.8.4. Stimmungsanalyse in Big Data 

16.9. KI und E-Mail-Marketing für Personalisierung und Kampagnenautomatisierung 

16.9.1. Dynamische Listensegmentierung 
16.9.2. Dynamische E-Mail-Inhalte 
16.9.3. Workflow-Automatisierung 
16.9.4. Optimierung der Öffnungsrate 

16.10. Zukünftige Trends in der KI für digitales Marketing 

16.10.1. Fortgeschrittene konversationelle KI 
16.10.2. Integration von Augmented Reality 
16.10.3. Betonung der KI-Ethik 
16.10.4. KI in der Inhaltserstellung 

Modul 17. Inhaltserstellung mit KI 

17.1. Prompt-Technik in ChatGPT 

17.1.1. Verbesserung der Qualität der generierten Inhalte 
17.1.2. Strategien zur Optimierung der Modellleistung 
17.1.3. Entwerfen effektiver Prompts 

17.2. KI-Bilderzeugungstools 

17.2.1. Objekterkennung und -erzeugung 
17.2.2. Anwenden von benutzerdefinierten Stilen und Filtern auf Bilder 
17.2.3. Methoden zur Verbesserung der visuellen Qualität von Bildern 

17.3. Videoerstellung mit KI 

17.3.1. Werkzeuge zur Automatisierung der Videobearbeitung 
17.3.2. Sprachsynthese und automatische Nachvertonung 
17.3.3. Techniken zur Objektverfolgung und Animation 

17.4. Texterstellung mit KI für Blogging und soziale Netzwerke 

17.4.1. Strategien zur Verbesserung der SEO-Positionierung in generierten Inhalten 
17.4.2. Einsatz von KI zur Vorhersage und Generierung von Content-Trends 
17.4.3. Erstellen attraktiver Überschriften 

17.5. Personalisierung von Inhalten mit KI für unterschiedliche Zielgruppen 

17.5.1. Identifizierung und Analyse von Zielgruppenprofilen 
17.5.2. Dynamische Anpassung von Inhalten entsprechend den Nutzerprofilen 
17.5.3. Prädiktive Segmentierung des Publikums 

17.6. Ethische Überlegungen zum verantwortungsvollen Einsatz von KI bei der Erstellung von Inhalten 

17.6.1. Transparenz bei der Erstellung von Inhalten 
17.6.2. Verhinderung von Voreingenommenheit und Diskriminierung bei der Erstellung von Inhalten 
17.6.3. Kontrolle und menschliche Aufsicht in generativen Prozessen 

17.7. Analyse von Erfolgsgeschichten in der KI-Inhaltsgenerierung 

17.7.1. Identifizierung von Schlüsselstrategien in erfolgreichen Fällen 
17.7.2. Anpassung an verschiedene Sektoren 
17.7.3. Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen KI-Spezialisten und Fachleuten des Sektors

17.8. Integration von KI-generierten Inhalten in digitale Marketingstrategien 

17.8.1. Optimierung von Werbekampagnen mit Erstellung von Inhalten 
17.8.2. Personalisierung der Nutzererfahrung 
17.8.3. Automatisierung von Marketingprozessen 

17.9. Zukünftige Trends bei der Erstellung von Inhalten mit KI 

17.9.1. Erweiterte und nahtlose Integration von Text, Bild und Audio 
17.9.2. Hyper-personalisierte Inhaltserstellung 
17.9.3. Verbesserte KI-Entwicklung bei der Emotionserkennung 

17.10. Bewertung und Messung der Auswirkungen von KI-generierten Inhalten 

17.10.1. Geeignete Metriken zur Bewertung der Leistung von generierten Inhalten 
17.10.2. Messung des Engagementdes Publikums 
17.10.3. Kontinuierliche Verbesserung von Inhalten durch Analyse 

Modul 18. Automatisierung und Optimierung von Marketingprozessen mit KI 

18.1. Marketing-Automatisierung mit KI 

18.1.1. KI-basierte Zielgruppensegmentierung 
18.1.2. Workflow-Automatisierung 
18.1.3. Kontinuierliche Optimierung von Online-Kampagnen 

18.2. Integration von Daten und Plattformen in automatisierte Marketing-Strategien 

18.2.1. Analyse und Vereinheitlichung von Multichannel-Daten 
18.2.2. Verbindung zwischen verschiedenen Marketingplattformen 
18.2.3. Datenaktualisierung in Echtzeit 

18.3. Optimierung von Werbekampagnen mit KI 

18.3.1. Prädiktive Analyse der Anzeigenleistung 
18.3.2. Automatische Anzeigenpersonalisierung je nach Zielgruppe 
18.3.3. Automatische Budgetanpassung auf Grundlage der Ergebnisse 

18.4. Publikumspersonalisierung mit KI 

18.4.1. Inhaltssegmentierung und Personalisierung 
18.4.2. Personalisierte Inhaltsempfehlungen 
18.4.3. Automatische Identifizierung von Zielgruppen oder homogenen Gruppen 

18.5. Automatisierung der Kundenansprache durch KI 

18.5.1. Chatbots und maschinelles Lernen 
18.5.2. Automatische Antwortgenerierung 
18.5.3. Automatisches Lösen von Problemen 

18.6. KI im E-Mail-Marketing für Automatisierung und Personalisierung 

18.6.1. Automatisierung von E-Mail-Sequenzen 
18.6.2. Dynamische Personalisierung von Inhalten entsprechend den Präferenzen 
18.6.3. Intelligente Segmentierung von Verteilerlisten 

18.7. Stimmungsanalyse mit KI in sozialen Netzwerken und Kundenfeedback 

18.7.1. Automatische Stimmungsüberwachung in Kommentaren 
18.7.2. Personalisierte Antworten auf Emotionen 
18.7.3. Prädiktive Reputationsanalyse 

18.8. Optimierung von Preisen und Werbeaktionen mit KI 

18.8.1. Automatische Preisanpassung auf der Grundlage von prädiktiver Analytik 
18.8.2. Automatische Generierung von an das Nutzerverhalten angepassten Angeboten 
18.8.3. Wettbewerbs- und Preisanalyse in Echtzeit 

18.9. Integration von KI in bestehende Marketing-Tools 

18.9.1. Integration von KI-Funktionen in bestehende Marketingplattformen 
18.9.2. Optimierung bestehender Funktionalitäten 
18.9.3. Integration mit CRM-Systemen 

18.10. Trends und Zukunft der Automatisierung mit KI im Marketing 

18.10.1. KI zur Verbesserung der Benutzererfahrung 
18.10.2. Prädiktiver Ansatz für Marketingentscheidungen 
18.10.3. Konversationelle Werbung 

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

19.1. Spezifische Technologien und Tools für die Analyse von Kommunikations- und Marketingdaten 

19.1.1. Tools zur Analyse von Konversationen und Trends in sozialen Netzwerken 
19.1.2. Systeme zur Identifizierung und Bewertung von Emotionen in der Kommunikation 
19.1.3. Nutzung von Big Data zur Analyse der Kommunikation 

19.2. Anwendungen von KI bei der Analyse großer Mengen von Marketingdaten 

19.2.1. Automatische Verarbeitung von Massendaten 
19.2.2. Identifizierung von Verhaltensmustern 
19.2.3. Optimierung von Algorithmen zur Datenanalyse 

19.3. Tools für Datenvisualisierung und Reporting von KI-Kampagnen und Kommunikation 

19.3.1. Erstellung interaktiver Dashboards 
19.3.2. Automatische Berichtserstellung 
19.3.3. Prädiktive Visualisierung von Kampagnenergebnissen 

19.4. Anwendung von KI in der Marktforschung 

19.4.1. Automatische Verarbeitung von Umfragedaten 
19.4.2. Automatische Identifizierung von Zielgruppensegmenten 
19.4.3. Vorhersage von Markttrends 

19.5. Prädiktive Marketing-Analytik für die Entscheidungsfindung 

19.5.1. Vorhersagemodelle für das Verbraucherverhalten 
19.5.2. Vorhersage der Kampagnenleistung 
19.5.3. Automatische Anpassung der strategischen Optimierung 

19.6. Marktsegmentierung mit KI 

19.6.1. Automatisierte Analyse demografischer Daten 
19.6.2. Identifizierung von Interessengruppen 
19.6.3. Dynamische Personalisierung von Angeboten 

19.7. Optimierung der Marketingstrategie mit KI 

19.7.1. Einsatz von KI zur Messung der Kanaleffektivität 
19.7.2. Strategisches automatisches Tuning zur Maximierung der Ergebnisse 
19.7.3. Simulation von strategischen Szenarien 

19.8. KI bei der Messung des Marketing-ROI 

19.8.1. Konversions-Attributionsmodelle 
19.8.2. ROI-Analyse mit KI 
19.8.3. Schätzung des Customer Lifetime Value 

19.9. Erfolgsgeschichten in der Datenanalyse mit KI 

19.9.1. Demonstration anhand von Fallstudien, wo KI die Ergebnisse verbessert hat 
19.9.2. Kosten- und Ressourcenoptimierung 
19.9.3. Wettbewerbsvorteil und Innovation 

19.10. Herausforderungen und ethische Überlegungen bei der Datenanalyse mit KI 

19.10.1. Verzerrungen in Daten und Ergebnissen 
19.10.2. Ethische Überlegungen beim Umgang mit und der Analyse von sensiblen Daten 
19.10.3. Herausforderungen und Lösungen, um KI-Modelle transparent zu machen

Modul 20. Verkauf und Lead-Generierung mit künstlicher Intelligenz 

20.1. Anwendung von KI im Vertriebsprozess 

20.1.1. Automatisierung von Vertriebsaufgaben 
20.1.2. Prädiktive Analyse des Verkaufszyklus 
20.1.3. Optimierung von Preisstrategien 

20.2. Techniken und Tools zur Lead-Generierung mit KI 

20.2.1. Automatisierte Lead-Identifizierung 
20.2.2. Analyse des Nutzerverhaltens 
20.2.3. Personalisierung von Rekrutierungsinhalten 

20.3. Lead-Scoring mit KI 

20.3.1. Automatisierte Bewertung der Lead-Qualifikation 
20.3.2. Lead-Analyse auf Basis von Interaktionen 
20.3.3. Lead-Scoring-Modell-Optimierung 

20.4. KI im Kundenbeziehungsmanagement 

20.4.1. Automatisiertes Follow-up zur Verbesserung der Kundenbeziehungen 
20.4.2. Personalisierte Kundenempfehlungen 
20.4.3. Automatisierung der personalisierten Kommunikation 

20.5. Implementierung und Erfolgsgeschichten von virtuellen Assistenten im Vertrieb 

20.5.1. Virtuelle Assistenten zur Vertriebsunterstützung 
20.5.2. Verbesserung der Kundenerfahrung 
20.5.3. Optimierung von Konversionen und Verkaufsabschlüssen 

20.6. Vorhersage von Kundenbedürfnissen mit KI 

20.6.1. Analyse des Kaufverhaltens 
20.6.2. Dynamische Angebotssegmentierung 
20.6.3. Personalisierte Empfehlungssysteme 

20.7. Personalisierung des Verkaufsangebots mit KI 

20.7.1. Dynamische Anpassung von Verkaufsangeboten 
20.7.2. Exklusive Angebote auf der Grundlage des Verhaltens 
20.7.3. Erstellung von personalisierten Paketen 

20.8. Wettbewerbsanalyse mit KI 

20.8.1. Automatisierte Überwachung von Wettbewerbern 
20.8.2. Automatisierte vergleichende Preisanalyse 
20.8.3. Prädiktive Wettbewerbsüberwachung 

20.9. Integration von KI in Verkaufstools 

20.9.1. Kompatibilität mit CRM-Systemen 
20.9.2. Befähigung von Verkaufstools 
20.9.3. Prädiktive Analytik in Vertriebsplattformen 

20.10. Innovationen und Vorhersagen im Bereich des Verkaufs 

20.10.1. Augmented Reality im Einkaufserlebnis 
20.10.2. Fortgeschrittene Automatisierung im Verkauf 
20.10.3. Emotionale Intelligenz in Verkaufsinteraktionen 

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