Con questo Master semipresenziale, acquisirai conoscenze specialistiche nell'uso dell'IA per ottimizzare le strategie di marketing, automatizzare i processi e personalizzare l'esperienza del cliente”

L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nel marketing continua a essere in crescita, con strumenti che consentono di ottimizzare le campagne pubblicitarie in tempo reale attraverso l'analisi predittiva e la pubblicità programmatica. Chatbot e assistenti virtuali virtuali hanno ottimizzato il servizio clienti, offrendo risposte istantanee e precise che hanno migliorato l'esperienza dell'utente.

È così che è stato creato questo Master Semipresenziale, in cui i professionisti applicheranno strumenti avanzati di apprendimento automatico per migliorare la comunicazione con i clienti e personalizzare le esperienze degli utenti, sia sui siti web che sui social network. Svilupperanno inoltre competenze nella creazione e gestione di chatbot e assistenti virtuali, essenziali per ottimizzare l'interazione e il servizio.

Inoltre, gli esperti acquisiranno conoscenze sull'uso dell'intelligenza artificiale per migliorare l'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO e SEM), utilizzando l'analisi predittiva e i Big Data per creare strategie di marketing più efficaci. Inoltre, si specializzeranno nella personalizzazione e nell'automazione delle campagne di email marketing, esaminando le nuove tendenze e ponendosi all'avanguardia del settore.

Infine, approfondiremo l'automazione e l'ottimizzazione dei processi di marketing attraverso l'IA, con un focus sull'integrazione di dati e piattaforme per migliorare le campagne pubblicitarie attraverso il machine learning. A questo proposito, verranno utilizzate tecnologie avanzate per l'analisi di grandi volumi di dati, sviluppando analisi predittive per facilitare un processo decisionale informato.

TECH ha quindi sviluppato un programma completo che sarà suddiviso in due sezioni. Il primo, totalmente online, si concentrerà sulla teoria, utilizzando la rivoluzionaria metodologia del Relearning, che consiste nella continua ripetizione dei concetti chiave per un'assimilazione ottimale dei contenuti. La seconda sezione consisterà in un tirocinio di 3 settimane in un'azienda leader del settore.

Sarai in grado di prevedere le esigenze dei consumatori grazie agli assistenti virtuali e ad altri strumenti di intelligenza artificiale, ottimizzando la generazione di lead e le strategie commerciali”

Questo Master semipresenziale in Intelligenza Artificiale nel Marketing e nella Comunicazione possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di oltre 100 casi di studio presentati da professionisti dell’Intelligenza Artificiale esperti in Marketing e Comunicazione e da professori universitari con una vasta esperienza in questi settori
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni essenziali sulle tecniche per l’esercizio della professione
• Tutto ciò sarà integrato da lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e lavoro di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
• Inoltre, potrai fare un tirocinio presso una delle migliori aziende del settore

Il tirocinio di 3 settimane ti permetterà di affrontare sfide reali, preparandoti a guidare progetti di innovazione nel campo del Marketing Digitale con l'Intelligenza Artificiale”

In questa proposta di Master, di natura professionalizzante e in modalità semipresenziale, il programma è rivolto all'aggiornamento dei professionisti dell'Intelligenza Artificiale che lavorano nei dipartimenti di Marketing e Comunicazione e che richiedono un alto livello di qualificazione. I contenuti sono basati sulle ultime evidenze scientifiche, orientati in modo didattico per integrare le conoscenze teoriche nella pratica e tali elementi faciliteranno l'aggiornamento delle conoscenze.

Grazie ai loro contenuti multimediali elaborati con le più recenti tecnologie educative, consentiranno al professionista un apprendimento localizzato e contestuale, vale a dire un ambiente simulato che fornisca un apprendimento immersivo programmato per specializzarsi in situazioni reali. La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Svilupperai chatbot, analisi predittive e campagne automatizzate, acquisendo competenze tecniche molto richieste dalla migliore università digitale del mondo, secondo Forbes: TECH"

Al termine, sarai pronto ad assumere ruoli strategici e a guidare la trasformazione digitale nel settore del marketing e della comunicazione, aumentando le tue opportunità di impiego e di crescita professionale"

Grazie a questo programma, i professionisti utilizzeranno le tecnologie di apprendimento automatico per trasformare le strategie di marketing, personalizzando le esperienze degli utenti e ottimizzando la comunicazione con i clienti. Si approfondirà inoltre la generazione automatizzata di contenuti e l'applicazione di analisi predittive e Big Data per prendere decisioni informate. Inoltre, è possibile sviluppare chatbot e assistenti virtuali, nonché l'automazione dei processi di marketing per migliorare l'efficienza e l'efficacia delle campagne.

Questo Master semipresenziale offrirà un contenuto completo che copre diverse aree chiave per padroneggiare l'intersezione tra Intelligenza Artificiale nel Marketing e nella Comunicazione”

 Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1 Storia dell’Intelligenza Artificiale

1.1.1 Quando si è cominciato a parlare di Intelligenza Artificiale? 
1.1.2 Riferimenti nel cinema
1.1.3 Importanza dell'Intelligenza Artificiale
1.1.4 Tecnologie che favoriscono e supportano l'Intelligenza Artificiale

1.2. Intelligenza Artificiale nei giochi

1.2.1 Teoria dei giochi
1.2.2 Minimax e potatura Alfa-Beta
1.2.3 Simulazione: Monte Carlo

1.3. Reti neurali

1.3.1 Basi biologiche
1.3.2 Modello computazionale
1.3.3 Reti neurali supervisionate e non
1.3.4 Percettrone semplice
1.3.5 Percettrone multistrato

1.4. Algoritmi genetici

1.4.1 Storia
1.4.2 Base biologica
1.4.3 Codifica dei problemi
1.4.4 Generazione della popolazione iniziale
1.4.5 Algoritmo principale e operatori genetici
1.4.6 Valutazione degli individui: Fitness

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

1.5.1 Vocabolari
1.5.2 Tassonomie
1.5.3 Thesauri
1.5.4 Ontologie
1.5.5 Rappresentazione della conoscenza: Web semantico

1.6. Web semantico

1.6.1 Specifiche: RDF, RDFS e OWL
1.6.2 Inferenza/ragionamento
1.6.3 Linked Data

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1 Sistemi esperti
1.7.2 Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot e Assistenti Virtuali 

1.8.1 Tipologie di assistenti: Assistente vocale e scritto 
1.8.2 Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intent, entità e flusso di dialogo
1.8.3 Integrazione: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4 Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. Strategia di implementazione dell'IA    
1.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale 

1.10.1 Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi 
1.10.2 Creazione della personalità: Linguaggio, espressioni e contenuti 
1.10.3 Tendenze dell'Intelligenza Artificiale 
1.10.4  Riflessioni

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

2.1. La statistica 

2.1.1 Statistica: Statistica descrittiva e deduzioni statistiche 
2.1.2 Popolazione, campione, individuo 
2.1.3 Variabili: Definizione, scale di misurazione 

2.2. Tipi di dati statistici 

2.2.1 Secondo la tipologia 

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti 
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

2.2.2 Secondo la forma  

2.2.2.1. Numerici 
2.2.2.2. Testuali  
2.2.2.3. Logici 

2.2.3 Secondo la fonte 

2.2.3.1. Primari 
2.2.3.2. Secondari 

2.3. Ciclo di vita dei dati 

2.3.1 Fasi del ciclo 
2.3.2 Tappe del ciclo 
2.3.3 Principi FAIR 

2.4. Fasi iniziali del ciclo 

2.4.1 Definizione delle mete 
2.4.2 Determinazione delle risorse necessarie 
2.4.3 Diagramma di Gantt 
2.4.4 Struttura dei dati 

2.5. Raccolta di dati 

2.5.1 Metodologia di raccolta 
2.5.2 Strumenti di raccolta 
2.5.3 Canali di raccolta 

2.6. Pulizia del dato 

2.6.1 Fasi di pulizia dei dati 
2.6.2 Qualità del dato 
2.6.3 Elaborazione dei dati (con R) 

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati 

2.7.1 Misure statistiche 
2.7.2 Indici di relazione 
2.7.3 Data Mining 

2.8. Archiviazione dei dati (data warehouse) 

2.8.1 Elementi che lo integrano 
2.8.2 Progetto 
2.8.3 Aspetti da considerare 

2.9. Disponibilità del dato 

2.9.1 Accesso 
2.9.2 Utilità 
2.9.3 Sicurezza 

2.10. Aspetti normativi

2.10.1 Legge di protezione dei dati 
2.10.2 Buone pratiche 
2.10.3 Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

 3.1. Data Science

 3.1.1 Data Science
 3.1.2 Strumenti avanzati per i data scientist

 3.2. Dati, informazioni e conoscenza

 3.2.1 Dati, informazioni e conoscenza 
 3.2.2 Tipi di dati
 3.2.3 Fonti di dati

 3.3. Dai dati all’informazione 

 3.3.1 Analisi dei dati
 3.3.2 Tipi di analisi
 3.3.3 Estrazione di informazioni da un Dataset

 3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

 3.4.1 La visualizzazione come strumento di analisi
 3.4.2 Metodi di visualizzazione 
 3.4.3 Visualizzazione di un insieme di dati

 3.5. Qualità dei dati

 3.5.1 Dati di qualità
 3.5.2 Pulizia di dati 
 3.5.3 Pre-elaborazione base dei dati

 3.6. Dataset

 3.6.1 Arricchimento del Dataset
 3.6.2 La maledizione della dimensionalità
 3.6.3 Modifica di un insieme di dati

 3.7. Squilibrio 

 3.7.1 Squilibrio di classe
 3.7.2 Tecniche di mitigazione dello squilibrio
 3.7.3 Equilibrio di un Dataset

 3.8. Modelli non supervisionati 

 3.8.1 Modelli non controllati
 3.8.2 Metodi
 3.8.3 Classificazione con modelli non controllati

 3.9. Modelli supervisionati

 3.9.1 Modelli controllati
 3.9.2 Metodi
 3.9.3 Classificazione con modelli controllati

 3.10. Strumenti e buone pratiche

 3.10.1 Buone pratiche per i data scientist
 3.10.2 Il modello migliore 
 3.10.3 Strumenti utili

Modulo 4. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

 4.1. Inferenza statistica

 4.1.1 Statistica descrittiva e Inferenza statistica
 4.1.2 Procedure parametriche
 4.1.3 Procedure non parametriche

 4.2. Analisi esplorativa

 4.2.1 Analisi descrittiva 
 4.2.2 Visualizzazione
 4.2.3 Preparazione dei dati

 4.3. Preparazione dei dati

 4.3.1 Integrazione e pulizia di dati 
 4.3.2 Standardizzazione dei dati
 4.3.3 Trasformazione degli attributi 

 4.4. I valori mancanti

 4.4.1 Trattamenti dei valori mancanti
 4.4.2 Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
 4.4.3 Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

 4.5. Rumore nei dati 

 4.5.1 Classi di rumore e attributi
 4.5.2 Filtraggio del rumore 
 4.5.3 Effetto del rumore

 4.6. La maledizione della dimensionalità

 4.6.1 Oversampling
 4.6.2 Undersampling
 4.6.3 Riduzione dei dati multidimensionali

 4.7. Da attributi continui a discreti

 4.7.1 Dati continui vs discreti
 4.7.2 Processo di discretizzazione

 4.8. I dati 

 4.8.1 Selezione dei dati 
 4.8.2 Prospettiva e criteri di selezione
 4.8.3 Metodi di selezione 

 4.9. Selezione di istanze

 4.9.1 Metodi per la selezione di istanze
 4.9.2 Selezione di prototipi
 4.9.3 Metodi avanzati per la selezione di istanze

 4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

 Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

 5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

 5.1.1 Ricorsività
 5.1.2 Dividi e conquista
 5.1.3 Altre strategie

 5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

 5.2.1 Misure di efficienza
 5.2.2 Misurare l'ingresso di input
 5.2.3 Misurare il tempo di esecuzione
 5.2.4 Caso peggiore, migliore e medio
 5.2.5 Notazione asintotica
 5.2.6 Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi
 5.2.7 Analisi matematica per algoritmi ricorsivi
 5.2.8 Analisi empirica degli algoritmi

 5.3. Algoritmi di ordinamento

 5.3.1 Concetto di ordinamento
 5.3.2 Ordinamento delle bolle
 5.3.3 Ordinamento per selezione
 5.3.4 Ordinamento per inserimento
 5.3.5 Ordinamento per fusione (Merge_Sort)
 5.3.6 Ordinamento rapido (Quick_Sort)

 5.4. Algoritmi con alberi

 5.4.1 Concetto di albero
 5.4.2 Alberi binari
 5.4.3 Percorsi degli alberi
 5.4.4 Rappresentare le espressioni
 5.4.5 Alberi binari ordinati
 5.4.6 Alberi binari bilanciati

 5.5. Algoritmi con Heaps

 5.5.1 Gli Heaps
 5.5.2 L’algoritmo Heapsort
 5.5.3 Code prioritarie

 5.6. Algoritmi con grafi

 5.6.1 Rappresentazione
 5.6.2 Percorso in larghezza
 5.6.3 Percorso in profondità
 5.6.4 Ordinamento topologico

 5.7. Algoritmi Greedy

 5.7.1 La strategia Greedy
 5.7.2 Elementi della strategia Greedy
 5.7.3 Cambio valuta
 5.7.4 Il problema del viaggiatore
 5.7.5 Problema dello zaino

 5.8. Ricerca del percorso minimo

 5.8.1 Il problema del percorso minimo
 5.8.2 Archi e cicli negativi
 5.8.3 Algoritmo di Dijkstra

 5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

 5.9.1 L'albero a sovrapposizione minima
 5.9.2 Algoritmo di Prim
 5.9.3 Algoritmo di Kruskal
 5.9.4 Analisi della complessità

 5.10. Backtracking

 5.10.1 Il Backtracking
 5.10.2 Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi Intelligenti

 6.1. Teoria degli agenti

 6.1.1 Storia del concetto
 6.1.2 Definizione di agente
 6.1.3 Agenti nell'intelligenza artificiale
 6.1.4 Agenti nell'ingegneria dei software
 

 6.2. Architetture di agenti

 6.2.1 Il processo di ragionamento dell'agente
 6.2.2 Agenti reattivi
 6.2.3 Agenti deduttivi
 6.2.4 Agenti ibridi
 6.2.5 Confronto

 6.3. Informazione e conoscenza

 6.3.1 Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza
 6.3.2 Valutazione della qualità dei dati
 6.3.3 Metodi di raccolta dei dati
 6.3.4 Metodi di acquisizione dei dati
 6.3.5 Metodi di acquisizione della conoscenza

 6.4. Rappresentazione della conoscenza

 6.4.1 L'importanza della rappresentazione della conoscenza
 6.4.2 Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli
 6.4.3 Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza

 6.5. Ontologie

 6.5.1 Introduzione ai metadati
 6.5.2 Concetto filosofico di ontologia
 6.5.3 Concetto informatico di ontologia
 6.5.4 Ontologie di dominio e di livello superiore
 6.5.5 Come costruire un'ontologia?

 6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

 6.6.1 Triple RDF, Turtle e N
 6.6.2 Schema RDF
 6.6.3 OWL
 6.6.4 SPARQL
 6.6.5 Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie
 6.6.6 Installazione e utilizzo di Protégé

 6.7. Il web semantico

 6.7.1 Lo stato attuale e il futuro del web semantico
 6.7.2 Applicazioni del web semantico

 6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

 6.8.1 Vocabolari
 6.8.2 Panoramica
 6.8.3 Tassonomie
 6.8.4 Thesauri
 6.8.5 Folksonomie
 6.8.6 Confronto
 6.8.7 Mappe mentali

 6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

 6.9.1 Logica dell'ordine zero
 6.9.2 Logica di primo ordine
 6.9.3 Logica descrittiva
 6.9.4 Relazione tra i diversi tipi di logica
 6.9.5 Prolog: Programmazione basata sulla logica del primo ordine

 6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti

 6.10.1 Concetto di ragionatore
 6.10.2 Applicazioni di un ragionatore
 6.10.3 Sistemi basati sulla conoscenza
 6.10.4 MYCIN, storia dei sistemi esperti
 6.10.5 Elementi e architettura dei sistemi esperti
 6.10.6 Creazione di sistemi esperti

Modulo 7. Apprendimento Automatico e Data Mining

 7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico

 7.1.1 Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.2 Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
 7.1.3 Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.4 Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.5 Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
 7.1.6 Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico
 7.1.7 Concetti di base dell'apprendimento
 7.1.8 Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato

 7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

 7.2.1 Elaborazione dei dati
 7.2.2 Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
 7.2.3 Tipi di dati
 7.2.4 Trasformazione dei dati
 7.2.5 Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
 7.2.6 Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
 7.2.7 Misure di correlazione
 7.2.8 Rappresentazioni grafiche più comuni
 7.2.9 Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni

 7.3. Alberi decisionali

 7.3.1 Algoritmo ID
 7.3.2 Algoritmo C
 7.3.3 Sovrallenamento e potatura
 7.3.4 Analisi dei risultati

 7.4. Valutazione dei classificatori

 7.4.1 Matrici di confusione
 7.4.2 Matrici di valutazione numerica
 7.4.3 Statistica Kappa
 7.4.4 La curva ROC

 7.5. Regole di classificazione

 7.5.1 Misure di valutazione delle regole
 7.5.2 Introduzione alla rappresentazione grafica
 7.5.3 Algoritmo di sovrapposizione sequenziale

 7.6. Reti neuronali

 7.6.1 Concetti di base
 7.6.2 Reti neurali semplici
 7.6.3 Algoritmo di Backpropagation
 7.6.4 Introduzione alle reti neurali ricorrenti

 7.7. Metodi bayesiani

 7.7.1 Concetti di base della probabilità
 7.7.2 Teorema di Bayes
 7.7.3 Naive Bayes
 7.7.4 Introduzione alle reti bayesiane

 7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

 7.8.1 Regressione lineare semplice
 7.8.2 Regressione lineare multipla
 7.8.3 Regressione logistica
 7.8.4 Alberi di regressione
 7.8.5 Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM)
 7.8.6 Misure di bontà di adattamento

 7.9. Clustering

 7.9.1 Concetti di base
 7.9.2 Clustering gerarchico
 7.9.3 Metodi probabilistici
 7.9.4 Algoritmo EM
 7.9.5 Metodo B-Cubed
 7.9.6 Metodi impliciti

 7.10 Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

 7.10.1 Concetti di base
 7.10.2 Creazione del corpus
 7.10.3 Analisi descrittiva
 7.10.4 Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

 8.1. Apprendimento profondo

 8.1.1 Tipi di deep learning
 8.1.2 Applicazioni del deep learning
 8.1.3 Vantaggi e svantaggi del deep learning

 8.2. Operazioni

 8.2.1 Somma
 8.2.2 Prodotto
 8.2.3 Trasporto

 8.3. Livelli

 8.3.1 Livello di input
 8.3.2 Livello nascosto
 8.3.3 Livello di output

 8.4. Unione di livelli e operazioni

 8.4.1 Progettazione dell’architettura
 8.4.2 Connessione tra i livelli
 8.4.3 Propagazione in avanti

 8.5. Costruzione della prima rete neurale

 8.5.1 Progettazione della rete
 8.5.2 Impostare i pesi
 8.5.3 Addestramento della rete

 8.6. Trainer e ottimizzatore

 8.6.1 Selezione dell'ottimizzatore
 8.6.2 Ristabilire una funzione di perdita
 8.6.3 Ristabilire una metrica

 8.7. Applicazione dei principi delle Reti Neurali

 8.7.1 Funzioni di attivazione
 8.7.2 Propagazione all'indietro
 8.7.3 Regolazioni dei parametri

 8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

 8.8.1 Funzionamento di un neurone biologico
 8.8.2 Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali
 8.8.3 Stabilire relazioni tra di essi

 8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

 8.9.1 Definizione della struttura di reti
 8.9.2 Creazione del modello
 8.9.3 Training del modello

 8.10. Iperparametri di fine tuning delle reti neurali

 8.10.1 Selezione della funzione di attivazione
 8.10.2 Stabilire il learning rate
 8.10.3 Regolazioni dei pesi

 Modulo 9. Addestramento di Reti Neurali Profonde

 9.1. Problemi di gradiente

 9.1.1 Tecniche di ottimizzazione gradiente
 9.1.2 Gradienti stocastici
 9.1.3 Tecniche di inizializzazione dei pesi

 9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

 9.2.1 Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
 9.2.2 Estrazione delle caratteristiche
 9.2.3 Deep learning

 9.3. Ottimizzatori

 9.3.1 Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente
 9.3.2 Ottimizzatori Adam e RMSprop
 9.3.3 Ottimizzatori di momento

 9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

 9.4.1 Controllo automatico del tasso di apprendimento
 9.4.2 Cicli di apprendimento
 9.4.3 Termini di livellamento

 9.5. Overfitting

 9.5.1 Convalida incrociata
 9.5.2 Regolarizzazione
 9.5.3 Metriche di valutazione

 9.6. Linee guida pratiche

 9.6.1 Progettazione dei modelli
 9.6.2 Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione
 9.6.3 Verifica delle ipotesi

9.7. Transfer Learning

9.7.1 Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
9.7.2 Estrazione delle caratteristiche
9.7.3 Deep learning

9.8. Aumento dei dati

9.8.1 Trasformazioni dell'immagine
9.8.2 Generazione di dati sintetici
9.8.3 Trasformazione del testo

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

9.9.1 Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
9.9.2 Estrazione delle caratteristiche
9.9.3 Deep learning

9.10. Regolarizzazione

9.10.1 L e L
9.10.2 Regolarizzazione a entropia massima
9.10.3 Dropout

Modulo 10. Personalizzazione di modelli e addestramento con TensorFlow

 10.1. TensorFlow

 10.1.1 Utilizzo della libreria TensorFlow
 10.1.2 Addestramento dei modelli con TensorFlow
 10.1.3 Operazioni grafiche su TensorFlow

 10.2. TensorFlow e NumPy

 10.2.1 Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow
 10.2.2 Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow
 10.2.3 Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow

 10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

 10.3.1 Costruire modelli personalizzati con TensorFlow
 10.3.2 Gestione dei parametri di addestramento
 10.3.3 Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento

 10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

 10.4.1 Funzioni con TensorFlow
 10.4.2 Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli
 10.4.3 Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow

 10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

 10.5.1 Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow
 10.5.2 Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
 10.5.3 Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati

 10.6. La API tfdata

 10.6.1 Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati
 10.6.2 Costruzione di flussi di dati con tfdata
 10.6.3 Uso dell'API tfdata per l’addestramento dei modelli

 10.7. Il formato TFRecord

 10.7.1 Utilizzo dell'API tf.data per la serialità dei dati
 10.7.2 Caricamento di file TFRecord con TensorFlow
 10.7.3 Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli

 10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

 10.8.1 Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras
 10.8.2 Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras
 10.8.3 Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli

 10.9. Il progetto TensorFlow Dataset

 10.9.1 Utilizzo di TensorFlow Dataset per la serialità dei dati
 10.9.2 Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Dataset
 10.9.3 Uso di TensorFlow Datasets per il training dei modelli

 10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow

 10.10.1 Applicazione pratica
 10.10.2 Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow
 10.10.3 Addestramento dei modelli con TensorFlow
 10.10.4 Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

 Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

 11.1. L'architettura Visual Cortex
 

11.1.1 Funzioni della corteccia visiva
 11.1.2 Teoria della visione computazionale
 11.1.3 Modelli di elaborazione delle immagini

 11.2. Layer convoluzionali

 11.2.1 Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione
 11.2.2 Convoluzione D
 11.2.3 Funzioni di attivazione

 11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras

 11.3.1 Pooling e Striding
 11.3.2 Flattening
 11.3.3 Tipi di Pooling

 11.4. Architetture CNN

 11.4.1 Architettura VGG
 11.4.2 Architettura AlexNet
 11.4.3 Architettura ResNet

 11.5. Implementazione di una CNN ResNet utilizzando Keras

 11.5.1 Inizializzazione dei pesi
 11.5.2 Definizione del livello di input
 11.5.3 Definizione di output

 11.6. Uso di modelli pre-addestramento di Keras

 11.6.1 Caratteristiche dei modelli pre-addestramento
 11.6.2 Usi dei modelli pre-addestramento
 11.6.3 Vantaggi dei modelli pre-addestramento

 11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento

 11.7.1 L'apprendimento attraverso il trasferimento
 11.7.2 Processo di apprendimento per trasferimento
 11.7.3 Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento

 11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision

 11.8.1 Classificazione di immagini
 11.8.2 Localizzazione di oggetti nelle immagini
 11.8.3 Rilevamento di oggetti

 11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti

 11.9.1 Metodi di rilevamento degli oggetti
 11.9.2 Algoritmi di tracciamento degli oggetti
 11.9.3 Tecniche di tracciamento e localizzazione

 11.10. Segmentazione semantica

 11.10.1 Deep Learning con segmentazione semantica
 11.10.1 Rilevamento dei bordi
 11.10.1 Metodi di segmentazione basati su regole

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

 12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

 12.1.1 Addestramento di una RNN per la generazione di testo
 12.1.2 Generazione di linguaggio naturale con RNN
 12.1.3 Applicazioni di generazione di testo con RNN

 12.2. Creazione del set di dati di addestramento

 12.2.1 Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN
 12.2.2 Conservazione del set di dati di addestramento
 12.2.3 Pulizia e trasformazione dei dati
 12.2.4 Analisi del Sentimento

 12.3. Classificazione delle opinioni con RNN

 12.3.1 Rilevamento degli argomenti nei commenti
 12.3.2 Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning

 12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale

 12.4.1 Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica
 12.4.2 Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica
 12.4.3 Migliore precisione della traduzione automatica con RNN

 12.5. Meccanismi di assistenza

 12.5.1 Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN
 12.5.2 Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli
 12.5.3 Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali

 12.6. Modelli Transformer

 12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformer per l'elaborazione del linguaggio naturale
 12.6.2 Applicazione dei modelli Transformer per la visione
 12.6.3 Vantaggi dei modelli Transformer

 12.7. Transformer per la visione

 12.7.1. Uso dei modelli Transformer per la visione
 12.7.2 Elaborazione dei dati di immagine
 12.7.3 Addestramento dei modelli Transformer per la visione

 12.8. Libreria di Transformer di Hugging Face

 12.8.1. Uso della libreria di Transformer di Hugging Face
 12.8.2 Applicazione della libreria Transformer di Hugging Face
 12.8.3 Vantaggi della libreria di Transformer di Hugging Face

 12.9. Altre Librerie di Transformers. Confronto

 12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformer
 12.9.2 Uso di altre librerie di Transformer
 12.9.3 Vantaggi delle altre librerie di Transformer

 12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e assistenza: Applicazione pratica

 12.10.1 Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e attenzione
 12.10.2 Utilizzo di RNN, meccanismi di attenzione e modelli Transformers nell'applicazione
 12.10.3 Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoder, GAN e modelli di diffusione

 13.1. Rappresentazione dei dati efficienti

 13.1.1 Riduzione della dimensionalità
 13.1.2 Deep learning
 13.1.3 Rappresentazioni compatte

 13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

 13.2.1 Processo di addestramento
 13.2.2 Implementazione in Python
 13.2.3 Uso dei dati di prova

 13.3. Codificatori automatici raggruppati

 13.3.1 Reti neurali profonde
 13.3.2 Costruzione di architetture di codifica
 13.3.3 Uso della regolarizzazione

 13.4. Autocodificatori convoluzionali

 13.4.1 Progettazione di modelli convoluzionali
 13.4.2 Addestramento di modelli convoluzionali
 13.4.3 Valutazione dei risultati

 13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

 13.5.1 Applicare filtro
 13.5.2 Progettazione di modelli di codificazione
 13.5.3 Uso di tecniche di regolarizzazione

 13.6. Codificatori automatici dispersi

 13.6.1 Aumentare l'efficienza della codifica
 13.6.2 Ridurre al minimo il numero di parametri
 13.6.3 Uso di tecniche di regolarizzazione

 13.7. Codificatori automatici variazionali

 13.7.1 Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
 13.7.2 Deep learning non supervisionato
 13.7.3 Rappresentazioni latenti profonde

 13.8. Creazione di immagini MNIST di moda

 13.8.1 Riconoscimento di pattern
 13.8.2 Creazione di immagini
 13.8.3 Addestramento delle reti neurali profonde

 13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

 13.9.1 Generazione di contenuti da immagini
 13.9.2 Modello di distribuzione dei dati
 13.9.3 Uso di reti avversarie

 13.10. Implementazione dei modelli

 13.10.1 Applicazione pratica
 13.10.2 L'implementazione dei modelli
 13.10.3 Utilizzo dei dati di prova
 13.10.4 Valutazione dei risultati

Modulo 14. Bio-inspired computing

 14.1. Introduzione al bio-inspired computing

14.1.1 Introduzione al bio-inspired computing

 14.2. Algoritmi di adattamento sociale

 14.2.1 Bio-inspired computing basato su colonie di formiche
 14.2.2 Varianti degli algoritmi di colonia di formiche
 14.2.3 Elaborazione particellare basata su cloud

 14.3. Algoritmi genetici

 14.3.1 Struttura generale
 14.3.2 Implementazioni dei principali operatori

 14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici

 14.4.1 Algoritmo CHC
 14.4.2 Problemi multimodali

 14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I)

 14.5.1 Strategie evolutive
 14.5.2 Programmazione evolutiva
 14.5.3 Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale

 14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II)

 14.6.1 Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA)
 14.6.2 Programmazione genetica

 14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento

 14.7.1 Apprendimento basato sulle regole
 14.7.2 Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze

 14.8. Problemi multi-obiettivo

 14.8.1 Concetto di dominanza
 14.8.2 Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo

 14.9. Reti neurali (I)

 14.9.1 Introduzione alle reti neurali
 14.9.2 Esempio pratico con le reti neurali

 14.10. Reti neurali (II)

 14.10.1 Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica
 14.10.2 Casi di utilizzo delle reti neurali in economia
 14.10.3 Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale

 Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

15.1. Servizi finanziari

15.1.1 Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide 
15.1.2 Casi d'uso 
15.1.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.1.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario 

15.2.1 Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide 
15.2.2 Casi d'uso

15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

15.3.1 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.3.2 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.4. Retail 

15.4.1 Implicazioni dell'IA nel retail: Opportunità e sfide 
15.4.2 Casi d'uso 
15.4.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.4.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.5. Industria  

15.5.1 Implicazioni dell'IA nell’Industria. Opportunità e sfide
15.5.2 Casi d'uso

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA nell’industria  

15.6.1 Casi d'uso
15.6.2 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.6.3 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.7. Pubblica Amministrazione 

15.7.1 Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide
15.7.2 Casi d'uso 
15.7.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.7.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.8. Istruzione 

15.8.1 Implicazioni dell'IA nell’istruzione: Opportunità e sfide
15.8.2 Casi d'uso 
15.8.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.8.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.9. Silvicoltura e agricoltura 

15.9.1 Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide 
15.9.2 Casi d'uso
15.9.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.9.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.10 Risorse Umane 

15.10.1 Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
15.10.2 Casi d'uso 
15.10.3 Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.10.4 Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Intelligenza Artificiale nelle strategie di marketing digitale

16.1. Trasformazione del Marketing Digitale con IA e ChatGPT
 

16.1.1 Introduzione alla Trasformazione Digitale
 16.1.2 Impatto sulla strategia dei contenuti
 16.1.3 Automatizzazione di Processi di Marketing
 16.1.4 Sviluppo della Customer Experience

 16.2. Strumenti di IA per SEO e SEM: KeywordInsights e DiiB

 16.2.1 Ottimizzazione delle parole chiave con IA
 16.2.2 Analisi della competenza
 16.2.3 Previsioni delle tendenze di ricerca
 16.2.4 Segmentazione del pubblico intelligente

 16.3. Applicazioni di IA sui social network

 16.3.1 Analisi dei sentimenti con MonkeyLearn
 16.3.2 Rilevamento delle tendenze sociali
 16.3.3 Automazione delle pubblicazioni con Metricool
 16.3.4 Generazione di contenuti automatizzati con Predis

 16.4. Strumenti IA per comunicazione con i clienti

 16.4.1 Chatbot personalizzati utilizzando Dialogflow
 16.4.2 Sistemi di risposta automatica per e-mail utilizzando Mailchimp 
16.4.3 Ottimizzazione di Risposte in tempo reale usando Freshchat 
16.4.4 Analisi del feedback del cliente usando SurveyMonkey

 16.5. Personalizzazione dell'esperienza utente di strumenti e siti web con IA

 16.5.1 Raccomandazioni personalizzate
 16.5.2 Adattamento di interfaccia utente
 16.5.3 Segmentazione dinamica del pubblico
 16.5.4 Test A/B intelligenti con VWO (Visual Website Optimizer)

 16.6. Chatbot e assistenti virtuali nel Marketing Digitale

 16.6.1 Interazione proattiva con MobileMonkey
 16.6.2 Integrazione multicanale con Tars
 16.6.3 Risposte contestuali con Chatfuel
 16.6.4 Analitica delle conversazioni tramite Botpress

 16.7. Pubblicità programmatica con IA

 16.7.1 Segmentazione avanzata con Adroll
 16.7.2 Ottimizzazione in tempo reale usando WordStream
 16.7.3 Offerta automatica utilizzando BidIQ
 16.7.4 Analisi dei risultati

 16.8. Analisi predittiva e Big Data nel marketing digitale

 16.8.1 Previsioni delle tendenze di ricerca
 16.8.2 Modelli di attribuzione avanzati
 16.8.3 Segmentazione predittiva del pubblico
 16.8.4 Analisi del sentimento nei Big Data

 16.9. IA e Email Marketing per la personalizzazione e l'automazione delle campagne

 16.9.1 Segmentazione dinamica degli elenchi
 16.9.2 Contenuto dinamico nelle email
 16.9.3 Automazione del flusso di lavoro con Brevo
 16.9.4 Ottimizzazione del tasso di apertura con Benchmark Email

 16.10. Tendenze future nell'IA per il marketing digitale

 16.10.1 IA conversazionale avanzata
 16.10.2 Integrazione della realtà aumentata utilizzando ZapWorks
 16.10.3 Enfasi sull'etica dell'IA
 16.10.4 IA nella creazione di contenuti

 Modulo 17. Generazione di contenuti con IA

 17.1. Ingegneria del prompt in ChatGPT 

17.1.1  Miglioramento della qualità dei contenuti generati
 17.1.2  Strategie per ottimizzare le prestazioni del modello
 17.1.3  Progettazione di prompt efficaci

 17.2. Strumenti di generazione di immagini con IA mediante ChatGPT

 17.2.1  Riconoscimento e generazione di oggetti
 17.2.2  Applicazione di stili e filtri personalizzati alle immagini
 17.2.3  Metodi per migliorare la qualità visiva delle immagini

 17.3. Creazione di video con IA

 17.3.1  Strumenti per automatizzare l'editing video
 17.3.2  Sintesi vocale e doppiaggio automatico
 17.3.3  Tecniche per il monitoraggio e l'animazione degli oggetti

 17.4. Generazione di testo con IA per creazione di blog e social network mediante ChatGPT

 17.4.1  Strategie per migliorare il posizionamento SEO nei contenuti generati
 17.4.2  Utilizzare l'IA per prevedere e generare le tendenze dei contenuti
 17.4.3  Creazione di titoli accattivanti

 17.5. Personalizzazione dei contenuti con IA a diversi segmenti di pubblico attraverso l'uso di Optimizely 

17.5.1  Identificazione e analisi del profilo del pubblico
 17.5.2  Adattamento dinamico dei contenuti ai profili utente
 17.5.3  Segmentazione predittiva del pubblico

 17.6. Considerazioni etiche per un uso responsabile dell'IA nella generazione di contenuti

 17.6.1  Trasparenza nella generazione dei contenuti
 17.6.2 Prevenzione di pregiudizi e discriminazioni nella generazione di contenuti
 17.6.3  Controllo e supervisione umana nei processi generativi

 17.7. Analisi di storie di successo nella generazione di contenuti con l'IA

 17.7.1  Identificazione delle strategie chiave nelle storie di successo
 17.7.2  Adattamento a diversi settori
 17.7.3  Importanza della collaborazione tra specialisti di IA e professionisti del settore

 17.8. Integrazione dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale nelle strategie di marketing digitale

 17.8.1  Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie con generazione di contenuti
 17.8.2  Personalizzazione dell'esperienza utente
 17.8.3  Automatizzazione di processi di marketing

 17.9. Tendenze future nella generazione di contenuti con l'IA

 17.9.1  Integrazione avanzata e perfetta di testo, immagini e audio
 17.9.2  Creazione di contenuti iper-personalizzazione
 17.9.3  Miglioramento dello sviluppo dell’IA nel rilevamento delle emozioni

 17.10. Valutare e misurare l'impatto dei contenuti generati dall'IA

 17.10.1  Metriche appropriate per valutare le prestazioni dei contenuti generati
 17.10.2  Misurazione dell’engagement dell’audience
 17.10.3  Miglioramento continuo dei contenuti attraverso l'analisi

Modulo 18. Automazione e ottimizzazione dei processi di marketing con IA

18.1. Automazione del marketing con IA mediante Hubspot

 18.1.1  Targeting del pubblico basato sull'IA
 18.1.2 Automazione dI Workflows o flussi di lavoro
 18.1.3  Ottimizzazione continua delle campagne online

 18.2. Integrazione di dati e piattaforme nelle strategie di marketing automatizzato

 18.2.1  Unificazione e analisi dei dati multicanale
 18.2.2  Interconnessione tra diverse piattaforme di marketing
 18.2.3  Aggiornamenti dei dati in tempo reale

 18.3. Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie con IA Google Ads

 18.3.1  Analisi predittiva delle prestazioni degli annunci
 18.3.2  Personalizzazione automatica della pubblicità in base al pubblico di riferimento
 18.3.3  Adeguamento automatico del budget in base ai risultati

 18.4. Personalizzazione del pubblico con IA

 18.4.1  Segmentazione e personalizzazione dei contenuti
 18.4.2  Raccomandazioni di contenuti personalizzati
 18.4.3  Identificazione automatica del pubblico target o di gruppi omogenei

18.5. Automatizzazione delle risposte ai clienti grazie all'IA 

18.5.1  Chatbot e apprendimento automatico
 18.5.2  Generazione automatica delle risposte
 18.5.3  Risoluzione automatica dei problemi

 18.6. IA nell'Email Marketing per l'automazione e la personalizzazione

 18.6.1  Automazione di sequenze di email
 18.6.2  Personalizzazione dinamica dei contenuti in base alle preferenze
 18.6.3  Segmentazione intelligente delle mailing list

 18.7. Analisi dei sentimenti con IA sui social network e feedback dei clienti tramite Lexalytics

 18.7.1  Monitoraggio automatico dei sentimenti nei commenti
 18.7.2  Risposte personalizzate alle emozioni
 18.7.3  Analisi predittiva della reputazione

 18.8. Ottimizzazione dei prezzi e promozioni con IA per mezzo di Vendavo

 18.8.1  Adeguamento automatico dei prezzi in base all'analisi predittiva
 18.8.2  Generazione automatica di offerte adattate al comportamento degli utenti
 18.8.3  Analisi della concorrenza e dei prezzi in tempo reale

 18.9. Integrazione dell'IA negli strumenti di marketing esistenti

 18.9.1  Integrazione delle funzionalità di IA con le piattaforme di marketing esistenti
 18.9.2  Ottimizzazione delle funzionalità esistenti
 18.9.3  Integrazione con i sistemi CRM

 18.10. Tendenze e futuro dell'automazione con IA nel marketing

 18.10.1  IA per migliorare l'esperienza dell'utente
 18.10.2  Approccio predittivo alle decisioni di marketing
 18.10.3  Pubblicità conversazionale

Modulo 19. Analisi dei dati di comunicazione e Marketing per la presa di decisioni

 19.1. Tecnologie e strumenti specifici per l'analisi dei dati di comunicazione e marketing con Google Analytics 4

 19.1.1  Strumenti per analizzare le conversazioni e le tendenze nei social network
 19.1.2  Sistemi per l'identificazione e la valutazione delle emozioni nelle comunicazioni
 19.1.3  Uso dei Big Data per analizzare le comunicazioni

 19.2. Applicazioni dell'IA nell’analisi dei Big Data d marketing come Google BigQuery

 19.2.1  Elaborazione automatica dei dati di massa
 19.2.2  Identificazione dei modelli comportamentali
 19.2.3  Ottimizzazione degli algoritmi per l'analisi dei dati

 19.3. Strumenti per la visualizzazione dei dati e il reporting delle campagne e delle comunicazioni con l'IA

 19.3.1  Creazione di dashboard interattive
 19.3.2  Generazione automatica di report
 19.3.3  Visualizzazione predittiva dei risultati delle campagne

 19.4. Applicazione dell'IA nella ricerca di mercato tramite Quid

 19.4.1  Elaborazione automatica dei dati di indagine
 19.4.2  Identificazione automatica dei segmenti di pubblico
 19.4.3  Previsione delle tendenze di mercato

 19.5. Analisi predittiva nel marketing per il processo decisionale

 19.5.1  Modelli predittivi del comportamento dei consumatori
 19.5.2  Previsione delle prestazioni della campagna
 19.5.3  Adeguamento automatico dell'ottimizzazione strategica

 19.6. Segmentazione del mercato con l'IA tramite Meta

 19.6.1  Analisi automatizzata dei dati demografici
 19.6.2  Identificazione delle parti interessate
 19.6.3  Personalizzazione dinamica delle offerte

 19.7. Ottimizzazione della strategia di marketing con IA

 19.7.1  Uso dell’IA per misurare l'efficacia dei canali
 19.7.2  Regolazione automatica strategica per massimizzare i risultati
 19.7.3  Simulazione di scenari strategici

 19.8. L'IA nella misurazione del ROI di marketing con GA4

 19.8.1  Modelli di attribuzione delle conversioni
 19.8.2  Analisi del ritorno sull'investimento mediante IA
 19.8.3  Stima del Customer Lifetime Value o valore del cliente

 19.9. Storie di successo nell'analisi dei dati con l'IA

 19.9.1  Dimostrazione attraverso casi di studio in cui l'IA ha migliorato i risultati
 19.9.2  Ottimizzazione dei costi e risorse
 19.9.3  Vantaggi competitivi e innovazione

 19.10. Sfide e considerazioni etiche nell'analisi dei dati con l'IA

 19.10.1  Pregiudizi nei dati e nei risultati
 19.10.2  Considerazioni etiche nel trattamento e nell'analisi di dati sensibili
 19.10.3  Sfide e soluzioni per rendere trasparenti i modelli di IA

 Modulo 20. Vendite e generazione di lead con Intelligenza Artificiale

 20.1. Applicazione dell’IA nel processo di vendita tramite Salesforce

 20.1.1 Automazione delle attività di vendita
 20.1.2 Analisi del ciclo di vendita
 20.1.3 Ottimizzazione delle strategie di prezzo

 20.2. Tecniche e strumenti per la generazione di lead con l'IA tramite Hubspot

 20.2.1 Identificazione automatica dei lead
 20.2.2 Analisi del comportamento degli utenti
 20.2.3 Personalizzazione dei contenuti per il reclutamento

 20.3. Lead Scoring con AI tramite Hubspot

 20.3.1 Valutazione automatica della qualificazione di lead 
 20.3.2 Analisi dei lead basata sull'interazione
 20.3.3 Ottimizzazione del modello di Lead Scoring

20.4. L'IA nella gestione delle relazioni con i clienti

 20.4.1 Followup automatizzato per migliorare le relazioni con i clienti
 20.4.2 Raccomandazioni personalizzate per i clienti
 20.4.3 Automazione delle comunicazioni personalizzate

 20.5. Implementazione e storie di successo degli assistenti virtuali nelle vendite

 20.5.1 Assistenti virtuali per il supporto alle vendite
 20.5.2 Miglioramento dell'esperienza del cliente
 20.5.3 Ottimizzazione delle conversioni e chiusura delle vendite

 20.6. Previsione delle esigenze dei clienti con l'IA

 20.6.1 Analisi del comportamento d’acquisto
 20.6.2 Segmentazione dinamica delle offerte
 20.6.3 Sistemi di raccomandazione personalizzati

 20.7. Personalizzazione dell'offerta di vendita con l'IA

 20.7.1 Adattamento dinamico delle proposte commerciali
 20.7.2 Offerte comportamentali esclusive
 20.7.3 Creazione di pacchetti personalizzati

 20.8. Analisi della concorrenza con l’IA

 20.8.1 Monitoraggio automatico dei concorrenti
 20.8.2 Analisi comparativa dei prezzi automatizzata
 20.8.3 Sorveglianza competitiva predittiva

 20.9. Integrazione dell'IA negli strumenti di vendita

 20.9.1 Compatibilità con i sistemi CRM
 20.9.2 Potenziamento degli strumenti di vendita
 20.9.3 Analisi predittiva nelle piattaforme di vendita

 20.10. Innovazioni e previsioni sulle vendite

 20.10.1 Realtà aumentata nell'esperienza di acquisto
 20.10.2 Automazione avanzata delle vendite
 20.10.3 Intelligenza emotiva nelle interazioni di vendita

 Analizzerai l'impatto dell'IA sulla pubblicità programmatica e sulla generazione di lead, preparandoti ad affrontare le sfide e le opportunità del Marketing Digitale contemporaneo”