Grâce à ce Mastère hybride, vous acquerrez des connaissances spécialisées dans l'utilisation de l'IA pour optimiser les stratégies Marketing, automatiser les processus et personnaliser l'expérience client”

L'adoption de l'Intelligence Artificielle dans le Marketing continue de progresser, avec des outils permettant d'optimiser les campagnes publicitaires en temps réel grâce à l'analyse prédictive et à la publicité programmatique. Les chatbots et les assistants virtuels ont amélioré le service client, offrant des réponses instantanées et précises, ce qui a amélioré l'expérience de l'utilisateur.

C'est ainsi qu'est né ce Mastère hybride, dans lequel les professionnels appliqueront des outils avancés d'apprentissage automatique pour améliorer la communication avec les clients, ainsi que pour personnaliser les expériences des utilisateurs, à la fois sur les sites web et les réseaux sociaux. Ils développeront également des compétences dans la création et la gestion de chatbots et d'assistants virtuels, essentiels pour optimiser l'interaction et le service à la clientèle. 

De même, les experts acquerront des connaissances sur l'utilisation de l'IA pour améliorer le positionnement sur les moteurs de recherche (SEO et SEM), en utilisant l'analyse prédictive et le Big Data pour créer des stratégies de Marketing plus efficaces. En outre, ils se spécialiseront dans la personnalisation et l'automatisation des campagnes de Email Marketing, tout en examinant les tendances émergentes et en restant à la pointe du secteur. 

Enfin, ils se pencheront sur l'automatisation et l'optimisation des processus de Marketing grâce à l'IA, en mettant l'accent sur l'intégration des données et des plateformes pour améliorer les campagnes publicitaires grâce à l'apprentissage automatique. En ce sens, des technologies avancées seront utilisées pour l'analyse de grands volumes de données, en développant des analyses prédictives pour faciliter la prise de décision éclairée. 

TECH a ainsi développé un programme complet qui sera divisé en deux sections. La première, entièrement en ligne, se concentrera sur la théorie, en utilisant la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui consiste en une réitération continue des concepts clés pour une assimilation optimale du contenu. La seconde section consistera en un stage pratique de 3 semaines dans une entreprise leader du secteur.

Vous serez en mesure de prédire les besoins des consommateurs grâce aux assistants virtuels et autres outils d'IA, en optimisant la génération de leads et les stratégies commerciales”

Ce Mastère hybride en Intelligence Artificielle dans le Marketing et la Communication contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Développement de plus de 100 études de cas présentées par des professionnels de l’Intelligence Artificielle en Marketing et la Communication, ainsi que des professeurs d'université ayant une grande expérience dans ces domaines.
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique fournit des informations essentielles sur les techniques et les outils indispensables à la pratique professionnelle
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Les contenus sont disponibles à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
• En outre, vous pourrez effectuer un stage dans l'une des meilleures entreprises du secteur

L'expérience pratique de 3 semaines vous permettra de faire face à des défis réels, vous préparant à mener des projets d'innovation dans le domaine du Marketing Numérique avec Intelligence Artificielle”

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnalisante et de modalité d'apprentissage hybride, le programme est destiné à mettre à jour les professionnels de l’Intelligence Artificielle qui exercent leurs fonctions dans les Département de Marketing et 
de Communication, et qui exigent un haut niveau de qualification. Les contenus sont basés sur les dernières preuves scientifiques et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique, ainsi que les éléments théoriques et pratiques qui faciliteront la mise à jour des connaissances.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, il permettra au professionnel de l'Intelligence Artificielle un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles. La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, vous bénéficierez de l'aide d'un nouveau système vidéo interactif réalisé par des experts reconnus.

Vous développerez des chatbots, des analyses prédictives et des campagnes automatisées, en acquérant des compétences techniques très demandées dans le secteur, aux mains de la meilleure université numérique du monde, selon Forbes: TECH"

Une fois terminé, vous serez prêt à assumer des rôles stratégiques et à diriger la transformation numérique dans le domaine du Marketing et de la Communication, ce qui augmentera vos possibilités d'emploi et de croissance professionnelle"

Grâce à ce programme, les professionnels utiliseront les technologies d'apprentissage automatique pour transformer les stratégies de Marketing, en personnalisant les expériences des utilisateurs et en optimisant la communication avec les clients. Ils approfondiront également la génération de contenu automatisé et l'application de l'analyse prédictive et du Big Data pour prendre des décisions éclairées. En outre, ils seront en mesure de développer des chatbots et des assistants virtuels, ainsi que d'automatiser les processus de Marketing pour améliorer l'efficacité et l'efficience des campagnes.

Ce Mastère hybride offrira un contenu complet qui couvrira plusieurs domaines clés pour maîtriser l'intersection entre l'Intelligence Artificielle et le Marketing Numérique”

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'intelligence artificielle? 
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'intelligence artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle informatique
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaires
1.5.2. Taxonomies
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation de la connaissance: Web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et assistants virtuels 

1.8.1. Types d’assistants: Assistants vocaux et textuels 
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégration: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développementd’un assistant: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle 

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes 
1.10.2. Création de la marque personnelle: Langue, expressions et contenu 
1.10.3. Tendances en matière d'intelligence artificielle 
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types et cycle de vie des données

2.1. Statistiques 

2.1.1. Statistiques: Statistiques descriptives, statistiques inférentielles 
2.1.2. Population, échantillon, individu 
2.1.3. Variables: Définition, échelles de mesure 

2.2. Types de données statistiques 

2.2.1. Selon le type 

2.2.1.1. Quantitatifs: Données continues et données discrètes 
2.2.1.2. Qualitatifs: Données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme 

2.2.2.1. Numérique 
2.2.2.2. Texte 
2.2.2.3. Logique 

2.2.3. Selon la source 

2.2.3.1. Primaire 
2.2.3.2. Secondaire 

2.3. Cycle de vie des données 

2.3.1. Étape de cycle 
2.3.2. Les étapes du cycle 
2.3.3. Les principes du FAIR 

2.4. Les premières étapes du cycle 

2.4.1. Définition des objectifs 
2.4.2. Détermination des besoins en ressources 
2.4.3. Diagramme de Gantt 
2.4.4. Structure des données 

2.5. Collecte des données 

2.5.1. Méthodologie de collecte 
2.5.2. Outils de collecte 
2.5.3. Canaux de collecte 

2.6. Nettoyage des données 

2.6.1. Phases du nettoyage des données 
2.6.2. Qualité des données 
2.6.3. Manipulation des données (avec R) 

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats 

2.7.1. Mesures statistiques 
2.7.2. Indices de ratios 
2.7.3. Extraction de données 

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse) 

2.8.1. Les éléments qui le composent 
2.8.2. Conception 
2.8.3. Aspects à prendre en compte 

2.9. Disponibilité des données 

2.9.1. Accès 
2.9.2. Utilité 
2.9.3. Sécurité 

2.10. Aspects Réglementaires

2.10.1. Loi de protection des données 
2.10.2. Bonnes pratiques 
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances 
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations 

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un Dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation 
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données 
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre 

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisé 

3.8.1. Modèles non supervisé
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisé

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle 
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives Inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive 
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données 
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs 

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données 

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit 
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données 

4.8.1. Sélection des données 
4.8.2. Perspectives et critères de sélections
4.8.3. Méthodes de sélection 

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances
4.9.2. Sélection des prototypes
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

5.1.1. Récursion
5.1.2. Diviser pour mieux régner
5.1.3. Autres stratégies

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure
5.2.3. Mesure du temps d'exécution
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
5.2.5. Notation asymptotique
5.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri
5.3.2. Triage des bulles
5.3.3. Tri par sélection
5.3.4. Triage par insertion
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort)
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort)

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre
5.4.2. Arbres binaires
5.4.3. Allées d'arbres
5.4.4. Représentation des expressions
5.4.5. Arbres binaires ordonnés
5.4.6. Arbres binaires équilibrés

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps
5.5.2. L'algorithme Heapsort
5.5.3. Files d'attente prioritaires

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation
5.6.2. Voyage en largeur
5.6.3. Profondeur de déplacement
5.6.4. Disposition topologique

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1. La stratégie Greedy
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy
5.7.3. Change de devises
5.7.4. Le problème du voyageur
5.7.5. Problème de sac à dos

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal
5.8.2. Arcs et cycles négatifs
5.8.3. Algorithme de Dijkstra

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
5.9.2. L'algorithme de Prim
5.9.3. L'algorithme de Kruskal
5.9.4. Analyse de la complexité

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Módulo 6. Sistemas Inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: Programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
6.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
6.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 7. Aprendizaje Automático y Minería de Datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10 Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las Redes Neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de capas y operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón Multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10. 3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de Redes Neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow

10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.1. Detección de bordes
11.10.1. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y atención

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs y modelos de difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10 Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros.  Oportunidades y desafíos 
15.1.2. Casos de uso 
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.1.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario 

15.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos 
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.3.2. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos 
15.4.2. Casos de uso 
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.4.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.5. Industria  

15.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria  

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.6.3. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.7. Administración Pública 

15.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso 
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.7.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.8. Educación 

15.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso 
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.8.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.9. Silvicultura y agricultura 

15.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos 
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.9.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.10 Recursos Humanos 

15.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso 
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.10.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

Módulo 16. Inteligencia Artificial en estrategias de Marketing Digital

16.1. Transformación del Marketing Digital con IA y ChatGPT

16.1.1. Introducción a la Transformación Digital
16.1.2. Impacto en la Estrategia de Contenidos
16.1.3. Automatización de Procesos de Marketing
16.1.4. Desarrollo de Experiencia del Cliente

16.2. Herramientas de IA para SEO y SEM: KeywordInsights y DiiB

16.2.1. Optimización de Palabras Clave con IA
16.2.2. Análisis de Competencia
16.2.3. Predicciones de Tendencias de Búsqueda
16.2.4. Segmentación de Audiencia Inteligente

16.3. Aplicación de IA en redes sociales

16.3.1. Análisis de Sentimientos con MonkeyLearn
16.3.2. Detección de Tendencias Sociales
16.3.3. Automatización de Publicaciones con Metricool
16.3.4. Generación de Contenido Automatizada con Predis

16.4. Herramientas de IA para comunicación con clientes

16.4.1. Chatbots Personalizados usando Dialogflow
16.4.2. Sistemas de Respuesta Automatizada por Correo Electrónico usando Mailchimp 
16.4.3. Optimización de Respuestas en Tiempo Real usando Freshchat 
16.4.4. Análisis de Feedback del Cliente usando SurveyMonkey

16.5. Personalización de la Experiencia del Usuario de herramientas y webs con IA

16.5.1. Recomendaciones Personalizadas
16.5.2. Adaptación de Interfaz de Usuario
16.5.3. Segmentación Dinámica de Audiencia
16.5.4. Pruebas A/B Inteligentes con VWO (Visual Website Optimizer)

16.6. Chatbots y Asistentes Virtuales en Marketing Digital

16.6.1. Interacción Proactiva con MobileMonkey
16.6.2. Integración Multicanal usando Tars
16.6.3. Respuestas Contextuales con Chatfuel
16.6.4. Analítica de Conversaciones mediante Botpress

16.7. Publicidad programática con IA

16.7.1. Segmentación Avanzada con Adroll
16.7.2. Optimización en Tiempo Real usando WordStream
16.7.3. Puja Automática usando BidIQ
16.7.4. Análisis de Resultados

16.8. Análisis predictivo y Big Data en Marketing Digital

16.8.1. Predicción de Tendencias del Mercado
16.8.2. Modelos de Atribución Avanzados
16.8.3. Segmentación Predictiva de Audiencia
16.8.4. Análisis de Sentimiento en Big Data

16.9. IA y Email Marketing para la personalización y automatización en campañas

16.9.1. Segmentación Dinámica de Listas
16.9.2. Contenido Dinámico en Emails
16.9.3. Automatización del Flujo de Trabajo con Brevo
16.9.4. Optimización de la Tasa de Apertura con Benchmark Email

16.10. Tendencias futuras en IA para Marketing Digital

16.10.1. IA Conversacional Avanzada
16.10.2. Integración de Realidad Aumentada usando ZapWorks
16.10.3. Énfasis en la Ética de la IA
16.10.4. IA en la Creación de Contenido

Módulo 17. Generación de contenido con IA

17.1. Ingeniería del prompt en ChatGPT 

17.1.1.  Mejora de la calidad del contenido generado
17.1.2.  Estrategias para optimizar el rendimiento del modelo
17.1.3.  Diseño de Prompts efectivos

17.2. Herramientas de Generación de Imágenes con IA mediante ChatGPT

17.2.1.  Reconocimiento y generación de objetos
17.2.2.  Aplicación de estilos y filtros personalizados a imágenes
17.2.3.  Métodos para mejorar la calidad visual de las imágenes

17.3. Creación de vídeos con IA

17.3.1.  Herramientas para automatizar la edición de vídeos
17.3.2.  Síntesis de voz y doblaje automático
17.3.3.  Técnicas para el seguimiento y animación de objetos

17.4. Generación de Texto con IA para creación de blogs y redes sociales mediante ChatGPT

17.4.1.  Estrategias para mejorar el posicionamiento SEO en contenido generado
17.4.2.  Uso de la IA para prever y generar tendencias de contenido
17.4.3.  Creación de titulares atractivos

17.5. Personalización de Contenidos con IA a diferentes audiencias mediante la utilización de Optimizely 

17.5.1.  Identificación y Análisis de perfiles de audiencia
17.5.2.  Adaptación dinámica del contenido según perfiles de usuarios
17.5.3.  Segmentación predictiva de audiencias

17.6. Consideraciones éticas para uso responsable de la IA en la generación de contenido

17.6.1.  Transparencia en la generación de contenido
17.6.2. Prevención de sesgos y discriminación en la generación de contenidos
17.6.3.  Control y Supervisión Humana en procesos generativos
17.7. Análisis de casos de éxito en la generación de contenido con IA
17.7.1.  Identificación de estrategias clave en casos de éxito
17.7.2.  Adaptación a diferentes sectores
17.7.3.  Importancia de la colaboración entre especialistas de IA y profesionales del sector

17.8. Integración de contenido generado por IA en estrategias de Marketing Digital

17.8.1.  Optimización de campañas publicitarias con generación de contenido
17.8.2.  Personalización de la Experiencia de Usuario
17.8.3.  Automatización de procesos de Marketing

17.9. Tendencias futuras en la generación de contenido con IA

17.9.1.  Integración avanzada y fluida de texto, imagen y audio
17.9.2.  Generación de contenido hiperpersonalizado
17.9.3.  Mejoramiento del desarrollo de la IA en la detección de emociones

17.10. Evaluación y medición del impacto del contenido generado por IA

17.10.1.  Métricas adecuadas para evaluar el desempeño del contenido generado
17.10.2.  Medición del engagement de la audiencia
17.10.3.  Mejora continua de los contenidos mediante análisis

Módulo 18. Automatización y optimización de procesos de Marketing con IA

18.1. Automatización de Marketing con IA mediante Hubspot

18.1.1.  Segmentación de audiencias basada en IA
18.1.2. Automatización de Workflows o flujos de trabajo
18.1.3.  Optimización continua de campañas online

18.2. Integración de datos y plataformas en estrategias de Marketing Automatizado

18.2.1.  Análisis y unificación de datos multicanal
18.2.2.  Interconexión entre distintas plataformas de marketing
18.2.3.  Actualización de los datos en tiempo real

18.3. Optimización de Campañas Publicitarias con IA mediante Google Ads

18.3.1.  Análisis predictivo del rendimiento de los anuncios
18.3.2.  Personalización automática del anuncio según público objetivo
18.3.3.  Ajuste automático del presupuesto en función de los resultados

18.4. Personalización de audiencias con IA

18.4.1.  Segmentación y Personalización del contenido
18.4.2.  Recomendaciones personalizadas de contenido
18.4.3.  Identificación automática de audiencias o grupos homogéneos

18.5. Automatización de respuestas a clientes mediante IA 

18.5.1.  Chatbots y aprendizaje automático
18.5.2.  Generación automática de respuestas
18.5.3.  Resolución automática de problemas

18.6. IA en Email Marketing para la automatización y personalización

18.6.1.  Automatización de secuencias de emails
18.6.2.  Personalización dinámica del contenido según preferencias
18.6.3.  Segmentación inteligente de listas de correo

18.7. Análisis de Sentimientos con IA en Redes Sociales y Feedback de Clientes a través Lexalytics

18.7.1.  Monitoreo automático de sentimientos en comentarios
18.7.2.  Respuestas personalizadas a emociones
18.7.3.  Análisis predictivo de la reputación

18.8. Optimización de Precios y Promociones con IA mediante Vendavo

18.8.1.  Ajuste automático de precios basado en análisis predictivo
18.8.2.  Generación automática de ofertas adaptada al comportamiento del usuario
18.8.3.  Análisis competitivo y de precios en tiempo real

18.9. Integración de IA en herramientas de Marketing existentes

18.9.1.  Integración de capacidades de IA con plataformas de Marketing actuales
18.9.2.  Optimización de funcionalidades existentes
18.9.3.  Integración con sistemas CRM

18.10. Tendencias y futuro de la automatización con IA en Marketing

18.10.1.  IA para mejorar la Experiencia del Usuario
18.10.2.  Enfoque predictivo en decisiones de Marketing
18.10.3.  Publicidad Conversacional

Módulo 19. Análisis de datos de comunicación y Marketing para la toma de decisiones

19.1. Tecnologías y Herramientas Específicas para el Análisis de Datos de Comunicación y Marketing mediante Google Analytics 4

19.1.1.  Herramientas para analizar conversaciones y tendencias en redes sociales
19.1.2.  Sistemas para identificar y evaluar emociones en comunicaciones
19.1.3.  Utilización del Big Data para analizar comunicaciones

19.2. Aplicaciones de IA en el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos de Marketing como Google BigQuery

19.2.1.  Procesamiento automático de datos masivos
19.2.2.  Identificación de patrones de comportamiento
19.2.3.  Optimización de algoritmos para el análisis de datos

19.3. Herramientas para Visualización de Datos y Reporting de Campañas y Comunicaciones con IA

19.3.1.  Creación de dashboards interactivos
19.3.2.  Generación automática de informes
19.3.3.  Visualización predictiva de resultados en campañas

19.4. Aplicación de IA en la Investigación de Mercados a través de Quid

19.4.1.  Procesamiento automático de datos de encuestas
19.4.2.  Identificación automática de segmentos de audiencia
19.4.3.  Predicción de tendencias en el mercado

19.5. Análisis Predictivo en Marketing para la Toma de Decisiones

19.5.1.  Modelos predictivos de comportamiento del consumidor
19.5.2.  Pronóstico del rendimiento de campañas
19.5.3.  Ajuste automático de optimización estratégica

19.6. Segmentación de Mercado con IA mediante Meta

19.6.1.  Análisis automatizado de datos demográficos
19.6.2.  Identificación de grupos de interés
19.6.3.  Personalización dinámica de ofertas

19.7. Optimización de la Estrategia de Marketing con IA

19.7.1.  Uso de la IA para medir la eficacia de canales
19.7.2.  Ajuste automático estratégico para maximizar resultados
19.7.3.  Simulación de escenarios estratégicos

19.8. IA en la Medición del ROI de Marketing con GA4

19.8.1.  Modelos de atribución de conversiones
19.8.2.  Análisis del retorno de la inversión mediante IA
19.8.3.  Estimación del Customer Lifetime Value o Valor del Cliente

19.9. Casos de Éxito en Análisis de Datos con IA

19.9.1.  Demostración mediante casos prácticos en que la IA ha mejorado resultados
19.9.2.  Optimización de costes y recursos
19.9.3.  Ventajas competitivas e innovación

19.10. Desafíos y Consideraciones Éticas en el Análisis de Datos con IA

19.10.1.  Sesgos en datos y resultados
19.10.2.  Consideraciones éticas en el manejo y análisis de datos sensibles
19.10.3.  Desafíos y soluciones para hacer que los modelos de IA sean transparentes

Módulo 20. Ventas y generación de leads con Inteligencia Artificial

20.1. Aplicación de IA en el Proceso de Ventas mediante Salesforce

20.1.1. Automatización de tareas de ventas
20.1.2. Análisis predictivo del Ciclo de Ventas
20.1.3. Optimización de estrategias de precios

20.2. Técnicas y Herramientas para Generación de Leads con IA a través de Hubspot

20.2.1. Identificación automatizada de prospectos
20.2.2. Análisis del comportamiento de los usuarios
20.2.3. Personalización del contenido para captación

20.3. Scoring de Leads con IA mediante el uso de Hubspot

20.3.1. Evaluación automatizada de cualificación de Leads 
20.3.2. Análisis de leads basado en interacciones
20.3.3. Optimización del modelo de Scoring de Leads

20.4. IA en la Gestión de Relaciones con Clientes

20.4.1. Seguimiento automatizado para mejorar relaciones con clientes
20.4.2. Recomendaciones personalizadas para clientes
20.4.3. Automatización de comunicaciones personalizadas

20.5. Implementación y Casos de Éxito de Asistentes Virtuales en Ventas

20.5.1. Asistentes virtuales para soporte de ventas
20.5.2. Mejora de la Experiencia de Cliente
20.5.3. Optimización de conversiones y cierre de ventas

20.6. Predicción de Necesidades del Cliente con IA

20.6.1. Análisis del comportamiento de compra
20.6.2. Segmentación dinámica de ofertas
20.6.3. Sistemas de recomendación personalizadas

20.7. Personalización de la Oferta de Ventas con IA

20.7.1. Adaptación dinámica de propuestas comerciales
20.7.2. Ofertas exclusivas basadas en el comportamiento
20.7.3. Creación de packs personalizados

20.8. Análisis de Competencia con IA

20.8.1. Monitorización automatizada de competidores
20.8.2. Análisis comparativo automatizado de precios
20.8.3. Vigilancia competitiva predictiva

20.9. Integración de IA en Herramientas de Ventas

20.9.1. Compatibilidad con Sistemas CRM
20.9.2. Potenciación de herramientas de ventas
20.9.3. Análisis predictivo en plataformas de ventas

20.10.    Innovaciones y Predicciones en el Ámbito de Ventas

20.10.1. Realidad aumentada en experiencia de compra
20.10.2. Automatización avanzada en ventas
20.10.3. Inteligencia emocional en interacciones de ventas

Analizarás el impacto de la IA en la publicidad programática y en la generación de leads, preparándote para enfrentar los desafíos y oportunidades del Marketing Digital contemporáneo”