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Introducción a la inteligencia artificial aplicada al marketing para trabajadores/as en Castilla y León
Al finalizar el curso de introducción a la inteligencia artificial aplicada al marketing, el alumno habrá adquirido los conocimientos necesarios para desarrollar su actividad profesional en la familia profesional de comercio y marketing las últimas tendencias y herramientas en materia de Inteligencia artificial aplicada al marketing.
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Curso de introducción a la inteligencia artificial aplicada al marketing
Con el curso de introducción a la inteligencia artificial aplicada al marketing, adquirirás los conocimientos necesarios para desarrollar su actividad profesional en la familia profesional de comercio y marketing las últimas tendencias y herramientas en materia de Inteligencia artificial aplicada al marketing.
1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1 DEFINICIÓN Y EVOLUCIÓN DE LA IA DESDE SUS INICIOS
1.2 TIPOS DE IA. PRINCIPALES ÁREAS DE DESARROLLO DE LA IA
1.3 DEFINICIÓN Y TIPOS DE “APRENDIZAJE AUTOMÁTICO”
1.4 PRINCIPALES TÉCNICAS DE “APRENDIZAJE AUTOMÁTICO”
1.5 CASO PRÁCTICO: CREANDO UNA APLICACIÓN DE RECONOCIMIENTO FACIAL
2. MARKETING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2.1 APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL ESTUDIO DE MERCADO
2.2 APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL DISEÑO DE PRODUCTO/SERVICIO
2.3 ESTRATEGIA DE PUBLICIDAD BASADA EN LA UTILIZACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2.4 PUBLICIDAD PROGRAMÁTICA. PRINCIPALES PLATAFORMAS Y HERRAMIENTAS
2.5 APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS A NEGOCIOS DIGITALES/ECOMMERCE
2.6 CASO PRÁCTICO I: CONFIGURACIÓN DE HERRAMIENTA ANALÍTICA PARA UN NEGOCIO DIGITAL
2.7 CASO PRÁCTICO II: GENERACIÓN DE CAMPAÑA DE PUBLICIDAD EN RRSS
3. DESARROLLO DE SOLUCIONES DE IA PARA EL ÁREA DE MARKETING
3.1 ADQUISICIÓN DE DATOS Y SU TRATAMIENTO PARA LA ANALÍTICA DE MERCADO
3.2 HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS PARA LA VISUALIZACIÓN Y PREPARACIÓN DE LOS DATOS
3.3 HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS PARA GENERAR MODELOS DE ANALÍTICA Y PREDICCIÓN
3.4 CASO PRÁCTICO I: GENERACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN DE TASA DE ABANDONO DE CLIENTES CON BIGML
3.5 CASO PRÁCTICO II: ANALÍTICA DE UN ECOMMERCE CON BIGQUERY Y DATASTUDIO
3.6 CASO PRÁCTICO III: CREACIÓN DE UN ASISTENTE VIRTUAL INTELIGENTE CON DIALOGFLOW
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