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Introducción a la Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing

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Introducción a la Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing

Objetivos

  • Identificar los conceptos en los que se basa el estado actual de la inteligencia artificial (I.A.) para comprender cómo funcionan los desarrollos y modelos de aplicaciones profesionales basadas en inteligencia artificial.
  • Aplicación de los procesos de la estrategia de marketing, automatizados y optimizados gracias a las técnicas disponibles de inteligencia artificial, para ser desarrollados en el ámbito de la mercadotecnia y la publicidad.
  • Adquirir las habilidades básicas que permiten crear soluciones personalizadas, para analítica o predicción, dentro de la estrategia de marketing de una la organización, según diferentes niveles de conocimientos técnicos.

Contenidos

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD 1. APROXIMACIÓN A LOS CONCEPTOS BÁSICOS DE LA I.A.
Caracterización de la inteligencia artificial
Aplicaciones de la nomenclatura y conceptos asociados a la I.A.
Recursos necesarios para la utilización de la I.A.
Generación actual de aplicaciones de I.A.
UNIDAD 2. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Cronología y principales hitos
Escuelas de pensamiento en los que se basa la I.A. Convencional. Computacional
UNIDAD 3. IDENTIFICACIÓN DE LAS DIFERENTES TÉCNICAS PARA EL DESARROLLO DE LA I.A.
Categorías de la inteligencia artificial
Técnicas de Aprendizaje Automático
Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Tecnologías de Apoyo. Interfaces de usuario. Visión artificial
UNIDAD 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN DE LA I.A.
Aplicaciones actuales basadas en I.A. Aplicaciones prácticas.
Resolución de problemas mediante aplicaciones I.A.
Contexto para el uso de herramientas de I.A.
Requerimientos y limitaciones de las aplicaciones basadas en I.A.
UNIDAD 5. CONTEXTO ÉTICO Y LEGAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia artificial, la conciencia y los sentimientos
Corrientes críticas
La propiedad intelectual de la I.A.
MÓDULO 2: PROCESOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADOS A LAS ESTRATEGIAS DE MARKETING
UNIDAD 1. APLICACIÓN DE LOS PROCESOS DE LA I.A. AL ÁMBITO DE LOS ESTUDIOS DE MERCADO
Caracterización de aplicaciones basadas en I.A. para análisis de mercado
Implicaciones éticas y legales del sector respecto al alcance de la IA
Utilización de técnicas y herramientas de estudio de mercado basadas en IA
UNIDAD 2. DESARROLLO DE LA IA EN EL ÁMBITO DEL DISEÑO DE PRODUCTO O SERVICIO
Aplicación de técnicas y herramientas de I.A. para la toma de decisiones
Integración de metodologías de diseño y de desarrollo de IA
UNIDAD 3. IMPLANTACIÓN DE LA I.A. EN EL ÁMBITO DE LA ESTRATEGIA PUBLICITARIA
Caracterización de aplicaciones publicitarias basadas en IA
Concepto de publicidad programática
Utilización de herramientas y técnicas para optimizar la estrategia publicitaria
Gestión de imagen de marca
Extrapolación de técnicas y estrategias de casos de éxito
UNIDAD 4. APLICACIÓN DE LOS ÚLTIMOS AVANCES DE LA I.A. EN MARKETING DIGITAL
Ecosistema de aplicaciones y técnicas más utilizados
Utilización de las principales herramientas para social media marketing
Creación y gestión de una cuenta de analítica web
Diseño y gestión de una campaña de publicidad web
Diseño y gestión de una campaña de publicidad en redes sociales
MÓDULO 3: DESARROLLO DE SOLUCIONES PERSONALIZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ÁREA DE MARKETING
UNIDAD 1. CREACIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO CON UNA HERRAMIENTA “NO CODE”
Funcionalidades y secciones de BigML
Seguimiento del proceso para la obtención de un modelo predictivo
Integración del modelo obtenido en BigML en una aplicación de marketing
UNIDAD 2. APLICACIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DE GCP (GOOGLE CLOUD PLATFORM) PARA I.A.
Gestión de datos con BigQuery
Creación de un modelo predictivo con BigQuery
Generación de un cuadro de mandos (KPI) con DataStudio
Creación de un agente inteligente con DialogFlow
UNIDAD 3. INTRODUCCIÓN AL DESARROLLO DE IA CON PYTHON
Planteamiento de un algoritmo de ML
Ejecución del código para la obtención de un modelo de IA
Caracterización de un autoencoder y de una red neuronal convolucional
Proceso de diseño y programación de una solución de IA

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Preguntas frecuentes

¿Cuándo comenzaré el curso?

Una vez realizada la compra recibirás un email con la validación de tu matrícula en el curso elegido. A continuación, en un plazo máximo de dos días hábiles recibirás otro email con los datos de acceso al campus para iniciar el curso.

¿En cuánto tiempo debo finalizar el curso?

El plazo para realizar el curso depende de su duración en horas, siendo calculado a razón de 1 hora por día de lunes a viernes.

Si finalizas antes del plazo establecido puedes solicitar la emisión de tu diploma/certificado enviando un mensaje directamente desde el campus.

¿Cómo puedo ver mi progreso en el curso?

Puedes visualizar tu progreso en tiempo real directamente en el campus. Así pues, podrás saber el porcentaje de contenidos visualizados y de actividades realizadas a medida que desarrollas la formación.

¿Qué ventajas tiene elegir el acompañamiento de un/a tutor/a?

El docente/tutor dinamizará la formación, resolverá todas tus dudas y velará por el aprovechamiento de los contenidos didácticos mediante tutorías personalizadas.

Si elijo el acompañamiento de un/a tutor/a ¿Cómo puedo contactar con él/ella?

En caso de contratar tutorías dispondrá del correo electrónico del tutor especificado en la plataforma y, además. podrá contactarle directamente a través de la mensajería del campus.

¿Cómo obtengo mi diploma?

Una vez finalices la formación podrás obtener tu diploma/certificado si cumples con los siguientes requisitos mínimos:

  • Acceder al 75% del temario de forma progresiva dentro del período de formación.
  • Obtener una calificación final mínima de 5 puntos en las diferentes actividades y/o evaluaciones.

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