Integrerai l'Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing per potenziare la capacità del tuo brand di connettersi in modo più efficace con il tuo pubblico di destinazione, il tutto attraverso la rivoluzionaria metodologia Relearning di TECH" 

L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nel campo del Digital Marketing offre l'opportunità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, consentendo ai professionisti del marketing di ottenere approfondimenti sul comportamento degli utenti, facilitando il processo decisionale informato. Inoltre, consente di creare profili di pubblico più accurati, permettendo una segmentazione più efficace e la distribuzione di contenuti personalizzati, migliorando in modo significativo l'esperienza dell'utente. 

Nasce così questo master privato, in cui gli studenti affronteranno la personalizzazione dei contenuti e le raccomandazioni con Adobe Sensei, il targeting del pubblico, l'analisi di mercato, la previsione delle tendenze e i comportamenti di acquisto. Inoltre, tratterà l'ottimizzazione delle campagne e l'applicazione dell'intelligenza artificiale nella pubblicità personalizzata, il targeting avanzato degli annunci, l'ottimizzazione del budget pubblicitario e l'analisi predittiva per l'ottimizzazione delle campagne. 

Verrà inoltre approfondita l'integrazione dell'intelligenza artificiale per personalizzare l'esperienza dell'utente nel marketing digitale, compresa l'ottimizzazione della navigazione e dell'usabilità dei siti web, l'assistenza virtuale e il servizio clienti automatizzato. Infine, verranno esplorate tecniche avanzate di analisi dei dati, tra cui la segmentazione avanzata del pubblico, l'elaborazione e l'analisi automatizzata di grandi volumi di dati, la generazione di intuizioni e raccomandazioni basate sui dati e la previsione dei risultati e delle conversioni delle campagne. 

Pertanto, questo programma universitario, in modalità 100% online, offrirà allo studente la facilità di poter studiare comodamente, ovunque e in qualsiasi momento. Solamente avrà bisogno di un dispositivo dotato di connessione a internet per accedere a tutti i contenuti. Il tutto sotto la guida della metodologia del Relearning, che consiste nella ripetizione dei concetti chiave per un'assimilazione ottimale del programma. È una modalità in linea con i tempi attuali, con tutte le garanzie per posizionare il professionista del marketing in un settore molto richiesto. 

Implementerai algoritmi di machine learning per ottimizzare le campagne pubblicitarie, regolando automaticamente il targeting e il budget per massimizzare il ritorno sugli investimenti"

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing 
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Iscriviti subito! Avrai accesso a una specializzazione completa e specializzata nell'utilizzo dei più avanzati strumenti e tecniche di Intelligenza Artificiale nel campo del Marketing e dell'E-Commerce"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista 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.       

Potrai approfondire la creazione di profili dei clienti in tempo reale, nonché la generazione di offerte personalizzate e di consigli sui prodotti, grazie a un'ampia libreria di risorse multimediali innovative"

Esplorerai l'etica e la responsabilità nell'uso dell'IA nel commercio elettronico e ti preparerai ad affrontare le sfide e a sfruttare le opportunità emergenti in questo campo in costante evoluzione"

L'obiettivo principale del Master Privato è quello di fornire agli studenti una preparazione completa e specializzata nell'uso delle più recenti tecnologie di Intelligenza Artificiale per ottimizzare le strategie di Marketing e Commercio Elettronico. Pertanto, attraverso un approccio pratico e orientato ai risultati, il programma formerà professionisti in grado di applicare efficacemente strumenti e tecniche di IA per personalizzare i contenuti, migliorare la segmentazione del pubblico, prevedere le tendenze e i comportamenti di acquisto, ottimizzare le campagne pubblicitarie, automatizzare i processi e offrire esperienze utente altamente personalizzate.

Svilupperai competenze pratiche per l'implementazione e la gestione di strumenti e piattaforme di Intelligenza Artificiale per realizzare le tue campagne di Digital Marketing"

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per la risoluzione di problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Esplorare il bio-inspired computing e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti
• Implementare applicazioni di intelligenza artificiale nel digital marketinge nell'e-commerce per migliorare l'efficienza e l'efficacia delle strategie.
• Migliorare l'esperienza dell'utente nel marketing digitale utilizzando l'intelligenza artificiale per la personalizzazione dinamica dei siti web, applicazioni e contenuti
• Implementare sistemi di Intelligenza Artificiale per l'automazione dei processi di e-Commerce, dalla gestione dell'inventario al servizio clienti
• Ricercare e applicare modelli di Intelligenza Artificiale predittiva per identificare le tendenze di mercato emergenti e anticipare le esigenze dei clienti
• Collaborare a progetti interdisciplinari per integrare le soluzioni di intelligenza artificiale con le piattaforme di digital marketing esistenti e sviluppare nuove strategie
• Valutare l'impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale sul digital marketing e sull'e-commerce, sia dal punto di vista commerciale che etico

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale 

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di Intelligenza Artificiale

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato 

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati
• Esplorare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale 

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati
• Studiare la struttura e le caratteristiche dei datasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale

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

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e lisciamento per migliorare la qualità del set di dati
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale 

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi
• Esplorare gli algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni
• Esaminare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità per una gestione efficiente dei dati
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la sua logica e le sue applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Ricercare e applicare la tecnica di backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzando la loro efficacia in una varietà di contesti

Modulo 6. Sistemi intelligenti 

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti e i classificatori bayesiani
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare il data mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning 

• Padroneggiare i fondamenti e comprendere il ruolo fondamentale del Deep Learning
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli
• Analizzare i diversi strati utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione dei modelli

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde 

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici
• Esplorare e applicare tecniche di Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere i problemi del mondo reale

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow 

• Impara i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli.
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare efficacemente gli insiemi di dati
• Implementare il formato TFRecord per la memorizzazione e l'accesso a grandi insiemi di dati in TensorFlow
• Utilizzare i livelli di pre-elaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati usando TensorFlow in situazioni reali

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza nella Deep Computer Vision
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nei modelli di Deep Computer Vision con Keras
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali

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

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando Reti Neurali Ricorrenti (RNN)
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi
• Comprendere e applicare i meccanismi di attenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformers in attività specifiche di NLP
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformers nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della visione artificiale
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati.
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutare la loro idoneità a specifiche attività
• Sviluppare un'applicazione pratica di PNL che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale

Modulo 13. Autoencoders, GANs, Modelli di Diffusione 

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati mediante Autoencoders, GANs e modelli di diffusione
• Eseguire la PCA utilizzando un codificatore automatico lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati
• Generare immagini di moda dal set di dati MNIST utilizzando Autoencoders
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GANs) e Modelli di Diffusione
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GANs nella generazione di dati

Modulo 14. Computazione bio-ispirata  

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione 
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo 
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito del bio-inspired computing
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing 
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale nel settore educativo
• Applicare tecniche di Intelligenza Artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'Intelligenza Artificiale

Modulo 16. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing ed e-Commerce

• Analizzare come implementare la personalizzazione dei contenuti e le raccomandazioni utilizzando Adobe Sensei nelle strategie di digital marketing ed e-commerce
• Automatizzare i processi decisionali strategici con Optimizely per ottimizzare le prestazioni delle campagne di Digital Marketing
• Analizzare i sentimenti e le emozioni nei contenuti di marketing utilizzando Hub Spot per adattare le strategie e migliorare l'efficacia
• Identificare contenuti e opportunità di distribuzione utilizzando Evergage per migliorare l'efficacia di Inbound Marketing
• Automatizzare i flussi di lavoro e il tracciamento dei lead con Segment per migliorare l'efficienza operativa e l'efficacia delle strategie di Marketing
• Personalizzare le esperienze degli utenti in base al ciclo di acquisto utilizzando l'Autopilot per migliorare la fedeltà e la fidelizzazione dei clienti

Modulo 17. Ottimizzare le campagne e applicazione dell'Intelligenza Artificiale

• Implementare l'Intelligenza Artificiale e la pubblicità personalizzata con Emarsys per creare annunci altamente personalizzati e mirati per un pubblico specifico
• Applicare tecniche di segmentazione avanzate e targeting di annunci con Eloqua per raggiungere un pubblico specifico in diverse fasi del ciclo di vita del cliente
• Ottimizzare i budget pubblicitari grazie all'Intelligenza Artificiale per massimizzare il ROI e l'efficacia delle campagne
• Realizzare un monitoraggio e analisi automatizzati dei risultati delle campagne per aggiustamenti in tempo reale e miglioramento delle prestazioni
• Implementare A/B testing automatizzato e adattivo per identificare il pubblico ad alto valore e ottimizzare il contenuto creativo delle campagne
• Automatizzare le attività di SEO tecnico e analisi delle parole chiave con Spyfu, utilizzando l'intelligenza artificiale per eseguire l'analisi dell'attribuzione multicanale

Modulo 18. Intelligenza Artificiale ed esperienza utente nel Digital Marketing

• Personalizzare l'esperienza dell'utente in base al suo comportamento e alle sue preferenze utilizzando l'intelligenza artificiale
• Ottimizzare la navigazione e l'usabilità del sito web attraverso l'intelligenza artificiale, compresa l'analisi predittiva del comportamento degli utenti e l'automazione dei processi
• Implementare offerte personalizzate e raccomandazioni di prodotti, automatizzando il monitoraggio e il follow-up e retargeting, nonché l'ottimizzazione del servizio clienti 
• Tracciare e prevedere la soddisfazione dei clienti utilizzando l'analisi del sentiment con strumenti di Intelligenza Artificiale e il monitoraggio di metriche chiave 
• Sviluppare e formare chatbots per il servizio clienti con Itercom, automatizzando i sondaggi e i questionari sulla soddisfazione dei clienti, nonché integrando feedback in tempo reale
• Automatizzare le risposte alle richieste frequenti con Chatfuel, compresa l'analisi dei concorrenti e la generazione di domande/risposte con l'Intelligenza Artificiale

Modulo 19. Analisi dei dati di Digital Marketing con Intelligenza Artificiale

• Rilevare modelli e tendenze nascoste nei dati di Marketing ed eseguire l'analisi del sentimento del marchio
• Prevedere i risultati delle campagne e delle conversioni, rilevare le anomalie e ottimizzare l'esperienza dei clienti utilizzando l'analisi predittiva
• Eseguire l'analisi dei rischi e delle opportunità delle strategie di marketing, compresa l'analisi predittiva delle tendenze di mercato e la valutazione della concorrenza
• Utilizzando l'intelligenza artificiale e l'analisi dei social network con Brandwatch per identificare le nicchie di mercato, monitorare le tendenze emergenti ed effettuare l'analisi del sentimento

Modulo 20. Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi in e-Commerce

• Integrare l'Intelligenza Artificiale nell'imbuto di conversione per analizzare i dati di vendita e di performance in tutte le fasi del processo di acquisto
• Implementare chatbots e assistenti virtuali per un servizio clienti 24/7, utilizzando l'Intelligenza Artificiale per generare risposte automatiche e raccogliere feedback
• Rilevare e prevenire le frodi nelle transazioni in e-Commerce con Sift, utilizzando l'Intelligenza Artificiale per rilevare le anomalie e verificare le identità
• Eseguire analisi di Intelligenza Artificiale per rilevare comportamenti sospetti e schemi fraudolenti in tempo reale
• Promuovere l'etica e la responsabilità nell'uso dell'Intelligenza Artificiale nell’e-commerce garantendo la trasparenza nella raccolta e uso dei dati
• Esplorare le tendenze future dell'Intelligenza Artificiale nel campo del Marketing e dell'E-Commerce con REkko

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"