Ottimizza le Campagne Pubblicitarie nella migliore università digitale del mondo secondo Forbes"

Per distinguersi dalla concorrenza, le aziende che si occupano di Digital Marketing cercano di implementare gli strumenti più avanzati di Machine Learning per migliorare i loro siti web. In questo senso, le aziende hanno la priorità assoluta di personalizzare le esperienze degli utenti per stabilire relazioni basate sulla fiducia e sulla fidelizzazione. Uno degli strumenti più efficaci in questo campo è costituito dagli Chatbots o Assistenti Virtuali. Questi sistemi intelligenti offrono un'assistenza personalizzata alla clientela durante tutta la giornata. Essi contribuiscono quindi a risolvere i dubbi dei consumatori a livello globale e mantenere una presenza costante online.

Di fronte a questo, TECH lancia un innovativo programma che offrirà agli esperti le strategie di IA più efficaci nella Pubblicità online. Progettato da esperti del settore, il piano di studi approfondirà l'analisi predittiva e Big Data. In sintonia con questo, il programma si soffermerà sull’ Email Marketing per la personalizzazione delle campagne. Inoltre, i materiali didattici approfondiranno l'applicazione dell'apprendimento automatico nella ricerca di mercato e nella visualizzazione di dati significativi. Inoltre, la specializzazione affronterà tecniche specifiche destinate alla generazione di Leads con IA e integrazione dei Sistemi Autonomi nell'analisi della concorrenza.

Inoltre, il percorso accademico è progettato con una prospettiva teorico-pratica e possiede numerosi materiali didattici complementari per rafforzare l'apprendimento in modo dinamico (inclusi riassunti interattivi, video dettagliati o casi di studio). Gli studenti saranno in grado di accedere al Campus Virtuale in tutta comodità, in qualsiasi momento della giornata. L'unico requisito è che gli studenti dispongano di un dispositivo digitale in grado di accedere a Internet. Si tratta di un Corso Universitario che non richiede presenza e non ha lezioni con orari prestabiliti. I professionisti avranno così una maggiore libertà di gestire autonomamente il loro tempo di accesso e di conciliare le loro attività quotidiane con un insegnamento di massima qualità.

Sarai in grado di eliminare il rumore degli encoder automatici per migliorare le esperienze digitali degli utenti"

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nel Marketing e nella Comunicazione possiede il programma più completo e aggiornato sul mercato. Le sue caratteristiche principali sono:

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale nel Marketing e Comunicazione
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni complete e pratiche sulle discipline 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

Acquisirai le competenze più efficaci per incorporare le risorse di Machine Learning nella gestione delle vendite" 

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.   

Ottimizzerai l'efficacia delle tue strategie di marketing promuovendo un rapporto più stretto e personalizzato con i clienti"

Approfitta di tutti i vantaggi della metodologia Relearning: ti permetterà di organizzare il tuo tempo e ritmo di studio, adattandosi ai tuoi programmi"

Questo corso post-laurea fornirà ai professionisti una comprensione approfondita di come l'IA è in grado di trasformare il settore del marketing e della comunicazione. Inoltre, gli studenti saranno altamente qualificati per progettare strategie innovative, basate su dati accurati e analisi predittive. Grazie a questo, gli esperti promuoveranno campagne definite sia dalla loro personalizzazione che dall'ottimizzazione delle relazioni con il pubblico. Inoltre, sfrutteranno i meccanismi di apprendimento automatico per anticipare le esigenze degli utenti e conoscere le ultime tendenze dell'IA.

TECH mette a tua disposizione le risorse multimediali più innovative del panorama accademico affinché tu possa raggiungere il successo in materia di Marketing e Comunicazione" 

Obiettivi generali

• Comprendere i fondamenti di come l'IA sta trasformando le strategie di Digital Marketing 
• Sviluppare, integrare e gestire chatbot e assistenti virtuali per migliorare l'interazione con i clienti
• Approfondire l'automazione e l'ottimizzazione dell'acquisto di pubblicità online attraverso la pubblicità programmatica con IA
• Interpretare grandi volumi di dati per il processo decisionale strategico nel Marketing Digitale
• Applicare l'IA nelle strategie di Email Marketing per la personalizzazione e l'automazione di campagne
• Esplorare le tendenze emergenti in IA per il Digital Marketing e comprendere il suo potenziale impatto sull'industria

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale 

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale applicata al Digital Marketing, compresa la sua evoluzione e l'impatto sulle strategie di business
• Applicare strumenti di IA specifici per l'ottimizzazione dei motori di ricerca, migliorando 
• la visibilità e l'efficacia delle campagne digitali
• Sviluppare le competenze per implementare chatbots e assistenti virtuali, migliorando l'interazione con i clienti e la personalizzazione delle esperienze

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

• Rendere le statistiche più descrittive, tenendo conto di fattori che comprendono dalla popolazione alle sue fonti
• Differenziare adeguatamente il ciclo di vita dei dati tenendo conto i principi FAIR
• Utilizzare lo strumento Diagramma di Gantt per gestire entrambi i progetti come la comunicazione della pianificazione e della programmazione dei compiti
• Eseguire funzioni di raccolta e pulizia dei dati
• Acquisire una vasta conoscenza di aspetti normativi come la Legge di Protezione dei Dati

Modulo 3. Il Dato nell'Intelligenza Artificiale 

• Implementare tecniche di automazione avanzate come l'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie e la gestione efficiente del CRM con strumenti basati sull’IA
• Sviluppare competenze nell'identificazione e nella qualificazione dei lead tramite IA, migliorando l'efficacia sia nella generazione che nella gestione di prospetti
• Applicare l'analisi dei sentimenti con IA sui social network e feedback dei clienti, ottimizzando l'interazione per migliorare la percezione del marchio

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

• Ottenere un ampio discernimento sull'inferenza statistica
• Effettuare trattamenti efficaci dei valori persi, applicando metodi di imputazione della massima verosimiglianza
• Selezionare i dati in base alle principali prospettive e criteri
• Migliorare le attività di pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Comprendere i fondamenti dell'algoritmo e della complessità computazionale nel contesto dell'IA
• Acquisire familiarità con i concetti chiave di algoritmi, strutture di dati e tecniche di progettazione di algoritmi utilizzati nelle applicazioni
• Studiare e applicare algoritmi di ricerca, ottimizzazione e Apprendimento Automatico in problemi di IA
• Esplorare come gli algoritmi esistenti possono essere migliorati e sviluppare nuovi algoritmi per affrontare le sfide in lA
• Sviluppare competenze pratiche nell'implementazione e nella valutazione degli algoritmi

Modulo 6. Sistemi Intelligenti 

• Analizzare in profondità la Teoria degli Agenti, per sapere quali fattori influenzano in IA e Ingegneria del software
• Effettuare un'efficace valutazione della qualità dei dati, tenendo presente la distinzione tra informazione e conoscenza
• Costruire ontologie di dominio ad un livello superiore e padroneggiare i rispettivi linguaggi
• Approfondire lo stato attuale e futuro del web semantico per realizzare processi di innovazione

Modulo 7. Apprendimento Automatico e Data Mining 

• Approfondire i concetti chiave dei processi di scoperta dell'Apprendimento Automatico
• Esplora l'elaborazione dei dati, la visualizzazione e l'esplorazione delle variabili
• Padroneggiare i meccanismi delle reti neurali, utilizzando l'algoritmo di Backpropagation correttamente
• Analizzare l'estrazione di testi e dell'elaborazione del linguaggio naturale

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Ottenere una panoramica completa del deep learning e delle sue varie applicazioni nell'ambito della comunicazione
• Progettare architetture tenendo presente la connessione tra strati e propagazione in avanti
• Costruire Reti Neurali impostando sia i pesi che l'allenamento
• Applicare i principi di base delle reti neurali, regolando i parametri che siano necessari
• Implementare la MLP con Keras

Modulo 9. Addestramento di Reti Neurali Profonde

• Identificare i problemi di gradienti ed eseguire tecniche per ottimizzarli
• Realizzare programmazioni del tasso di apprendimento, applicando termini di lisciatura
• Acquisire linee guida pratiche nella progettazione di modelli, selezione di metriche e parametri di valutazione
• Eseguire procedure di regolarizzazione per massima entropia 

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e allenamento con TensorFlow 

• Condurre allenamenti di modelli con TensorFlow,realizando operazioni con grafici
• Personalizzare modelli e algoritmi di allenamento in modo efficace
• Ottenere una vasta conoscenza delle funzioni e grafici di TensorFlow
• Utilizzare l’API tfdata per l'elaborazione dei dati
• Sviluppare applicazioni di Deep Learning con gli strumenti più avanzati di TensorFlow

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali  

• Padroneggiare l'Architettura Visiva Cortex, tenendo conto delle funzioni della corteccia visiva e le teorie della visione computazionale
• Implementare una CNN ResNet utilizzando Keras
• Realizzare processi di apprendimento per trasferimento, conoscendone i vantaggi
• Eseguire metodi di rilevamento di oggetti e tecniche di tracciamento

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN ) e Assistenza

• Generare testi utilizzando RNN e gestire il linguaggio naturale in modo ottimale
• Creare set di dati di allenamento, effettuando la pulizia corrispondente e trasmissione delle informazioni
• Utilizzare le rete encoder-decoder per la traduzione automatica
• Utilizzare i modelli Transformers per la visione del linguaggio
• Sviluppare applicazioni NLP con RNN e Assistenza

Modulo 13. Autoencoder, GAN e modelli di diffusione

• Rappresentare i dati in modo efficiente, riducendo la dimensionalità mediante un apprendimento approfondito
• Realizzare processi di PCA con un encoder automatico lineare incompleto
• Rimuovere il rudio degli encoder automatici applicando filtri e tecniche di regolarizzazione
• Generare immagini MNIST di moda
• Conoscere reti generative avversarie e modelli di diffusione

Modulo 14. Computazione bio-ispirata

• Utilizzare efficacemente gli algoritmi di adattamento sociale attraverso la colonia di formiche e calcolo basato su nuvole di particelle
• Applicare strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici
• Approfondire i diversi modelli di computazione evolutiva
• Comprendere i vari usi delle Reti Neurali in ambiti come ricerca medica, economia o visione artificiale 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

• Affrontare le implicazioni dell'IA nei servizi finanziari per superare le sfide e cogliere le opportunità
• Conoscere le implicazioni dell'Apprendimento Automatico nei servizi sanitari, settore Retail, Educazione e Pubblica Amministrazione
• Analizzare le ultime tendenze in questo campo e analizzare le sfide future

Modulo 16. Intelligenza Artificiale nelle Strategie di Digital Marketing

• Realizzare processi di trasformazione del Digital Marketing con IA
• Controllare gli strumenti di apprendimento automatico più avanzati per la comunicazione con i clienti
• Personalizzare le esperienze degli utenti su siti web e social network
• Sviluppare chatbots e assistenti virtuali nel Digital Marketing

Modulo 17. Generazione di Contenuti con IA

• Padroneggiare i sistemi di IA per ottimizzare SEO e SEM
• Eseguire Analisi Predittive e utilizzare i Big Data nel Digital Marketing
• Utilizzare l’ Email Marketing per la personalizzazione e l'automazione delle campagne
• Analizzare le tendenze future nell'IA per il Digital Marketing

Modulo 18. Automazione e Ottimizzazione dei Processi di Marketing con IA 

• Sviluppare processi di automazione di Marketing con IA
• Integrare dati e piattaforme nelle strategie di Marketing Automatizzato
• Ottimizzare le campagne pubblicitarie con il Machine Learning
• Analizzare i sentimenti con IA sui social nework, sfruttando il feedback dei clienti

Modulo 19. Analisi dei dati di comunicazione e Marketing per il Processo Decisionale  

• Padroneggiare tecnologie specifiche per l'analisi dei dati di Comunicazione e Marketing
• Applicare l'IA nell'analisi di grandi volumi di dati
• Sviluppare Analisi Predittive per prendere decisioni informate
• Migliorare le strategie di Marketing con IA

Modulo 20. Vendite e Lead Generation   con Intelligenza Artificiale

• Nutrire le procedure degli strumenti per generare Leads con IA
• Implementare gli Assistenti Virtuali nei processi di vendita
• Prevedere le esigenze dei consumatori con l'Apprendimento Automatico
• Conoscere le principali innovazioni e previsioni nel campo delle vendite

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