Optimiza las Campañas Publicitarias en la mejor universidad digital del mundo según Forbes” 

Para diferenciarse de sus competidores, las empresas que se dedican al Marketing Digital buscan implementar las herramientas más avanzadas del Aprendizaje Automático para mejorar sus webs. En este sentido, las compañías tienen como máxima prioridad personalizar las experiencias de los usuarios para establecer relaciones basadas en la confianza y fidelización. Uno de los instrumentos más eficaces en este aspecto consiste en los Chatbots o Asistentes Virtuales. Estos sistemas inteligentes brindan atención personalizada a la clientela durante todo el día. Así pues, contribuyen resolver las dudas de los consumidores a nival global y a mantener una presencia constante en línea. 

Ante esto, TECH lanza un innovadorprograma que ofrecerá a los expertos las estrategias con IA más efectivas en la Publicidad en línea. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios ahondará en el Análisis Predictivo y Big Data. En sintonía con esto, el temario hará hincapié en el Email Marketing para la personalización de campañas. Asimismo, los materiales didácticos profundizarán en la aplicación del Aprendizaje Automático en la investigación de mercados y para la visualización de datos significativos. Por otro lado, la capacitación abordará técnicas específicas destinadas a la generación de Leads con IA e integración de los Sistemas Autónomos en el análisis de la competencia.  

Además, el itinerario académico está diseñado con una perspectiva teórico-práctica y posee numerosos materiales didácticos complementarios para fortalecer el aprendizaje de manera dinámica (incluyendo resúmenes interactivos, vídeos en detalle o casos de estudio). Los estudiantes podrán ingresar en el Campus Virtual con comodidad, en cualquier momento del día. El único requisito es que los estudiantes dispongan de un dispositivo digital capaz de acceder a Internet. Se trata de una titulación universitaria que no precisa presencialidad en centros ni tiene clases con horarios prefijados. Así los profesionales tendrán una mayor libertad para autogestionar su tiempo de acceso y conciliar sus actividades diarias con una enseñanza de máxima calidad.

Serás capaz de eliminar el ruido de los codificadores automáticos para mejorar las experiencias digitales de los usuarios”

Este maestría en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información completa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Adquirirás las destrezas más efectivas para incorporar recursos del Aprendizaje Automático a la gestión de ventas” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Optimizarás la efectividad de tus estrategias de marketing fomentando una relación más cercana y personalizada con los clientes” 

Aprovecha todos los beneficios de la metodología Relearning: te permitirá organizar tu tiempo y ritmo de estudio, adaptándose a tus horarios” 

La presente titulación universitaria otorgará a los egresados un entendimiento exhaustivo relativo a cómo la IA es capaz de transformar la industria del Marketing y la Comunicación. Asimismo, los alumnos estarán elevadamente cualificados para diseñar estrategias innovadoras, fundamentadas en datos precisos y análisis predictivos. Gracias a esto, los expertos impulsarán campañas definidas tanto por su personalización como optimización de las relaciones con el público. Además, aprovecharán los mecanismos del Aprendizaje Automático para anticipar las necesidades de los usuarios y conocer las últimas tendencias en IA.

TECH pone los recursos multimedia más innovadores del panorama académico a tu alcance para que puedas alcanzar el éxito en materia de Marketing y Comunicación”

Objetivos generales

• Comprender los fundamentos de cómo la IA está transformando estrategias de Marketing Digital  
• Desarrollar, integrar y gestionar chatbots y asistentes virtuales para mejorar la interacción con clientes 
• Profundizar en la automatización y optimización de la compra de publicidad en línea mediante la publicidad programática con IA  
• Interpretar grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones estratégicas en Marketing Digital 
• Aplicar IA en estrategias de email marketing para personalización y automatización de campañas 
• Explorar tendencias emergentes en IA para Marketing Digital y comprender su potencial impacto en la industria 

Objetivos específicos  

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial  

• Entender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial aplicada al Marketing Digital, incluyendo su evolución y el impacto en las estrategias comerciales 
• Aplicar herramientas de IA específicas para la optimización de motores de búsqueda, mejorando la visibilidad y eficacia de las campañas digitales 
• Desarrollar habilidades para implementar chatbots y asistentes virtuales, mejorando la interacción con los clientes y la personalización de las experiencias 

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

• Realizar las estadísticas más descriptivas, atendiendo a factores que abarcan desde la población hasta sus fuentes 
• Diferenciar adecuadamente el ciclo de vida de los datos, teniendo en cuenta los Principios FAIR 
• Emplear la herramienta del Diagrama de Gantt para gestionar tanto los proyectos como la comunicación de la planificación y programación de tareas 
• Llevar a cabo funciones de recolección y limpieza de datos 
• Adquirir un dilatado conocimiento sobre aspectos normativos como la Ley de Protección de Datos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

• Implementar técnicas avanzadas de automatización, como la optimización de campañas publicitarias y la gestión eficiente de CRM con herramientas basadas en IA 
• Desarrollar habilidades en la identificación y calificación de leads mediante IA, mejorando la efectividad tanto en la generación como gestión de prospectos 
• Aplicar análisis de sentimientos con IA en redes sociales y feedback de clientes, optimizando la interacción para mejorar la percepción de la marca

Módulo 4. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación

• Obtener un extenso discernimiento sobre la inferencia estadística 
• Realizar tratamientos efectivos de valores perdidos, aplicando métodos de imputación de máxima verosimilitud 
• Seleccionar los datos en base a las principales perspectivas y criterios 
• Impulsar labores de preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

• Comprender los fundamentos de la algoritmia y la complejidad computacional en el contexto de la IA 
• Familiarizarse con los conceptos clave de algoritmos, estructuras de datos y técnicas de diseño de algoritmos utilizados en las aplicaciones  
• Estudiar y aplicar algoritmos de búsqueda, optimización y Aprendizaje Automático en problemas de IA 
• Explorar cómo se pueden mejorar los algoritmos existentes y desarrollar nuevos algoritmos para abordar desafíos en la lA 
• Desarrollar habilidades prácticas en la implementación y evaluación de algoritmos

Módulo 6. Sistemas Inteligentes  

• Analizar en profundidad la Teoría de los Agentes, para saber qué factores influyen en IA e Ingeniería de software 
• Realizar una efectiva evaluación de la calidad de los datos, teniendo presente la distinción entre información y conocimiento 
• Construir Ontologías de dominio a un nivel superior y dominar sus respectivos lenguajes 
• Ahondar en el estado actual y futuro de la web semántica para realizar procesos de innovación

Módulo 7. Aprendizaje Automático y Minería de Datos

• Profundizar exhaustivamente en los conceptos clave de los procesos de descubrimiento del Aprendizaje Automático 
• Explorar el tratamiento de datos, visualización y exploración de variables   
• Dominar los mecanismos de las Redes Neuronales, usando el Algoritmo de Backpropagation adecuadamente 
• Analizar la Minería de textos y procesamiento del lenguaje natural

Módulo 8. Las Redes Neuronales, base de Deep Learning

• Obtener una visión integral sobre el Aprendizaje Profundo y sus diversas aplicaciones en el ámbito comunicativo 
• Diseñar arquitecturas teniendo presente la conexión entre capas y la propagación hacia delante  
• Construir Redes Neuronales estableciendo tanto los pesos como entrenamiento  
• Aplicar los principios básicos de las Redes Neuronales, ajustando los parámetros que sean necesarios  
• Implementar la MLP con Keras

Módulo 9. Entrenamiento de Redes Neuronales profundas

• Identificar los problemas de Gradientes y llevar a cabo técnicas para optimizarlos 
• Realizar programaciones de la tasa de aprendizaje, aplicando términos de suavizado
• Adquirir directrices prácticas en el diseño de modelos, selección de métricas y parámetros de evaluación 
• Ejecutar procedimientos de regularización por máxima entropía

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

• Llevar a cabo entrenamientos de modelos con TensorFlow,realizando operaciones con gráficos 
• Personalizar los modelos y algoritmos de entrenamiento con efectividad 
• Obtener un amplio conocimiento sobre las funciones y gráficos de TensorFlow  
• Utilizar la API tfdata para el procesamiento de datos  
• Elaborar aplicaciones de Deep Learning con las herramientas más avanzadas de  TensorFlow

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Dominar la Arquitectura Visual Cortex, teniendo presente las funciones de la corteza visual y las teorías de la visión computacional 
• Implementar una CNN ResNet usando Keras  
• Realizar procesos de aprendizaje por transferencia, conociendo sus ventajas 
• Ejecutar métodos de detección de objetos y técnicas de rastreo

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y atención

• Generar textos empleando RNN y manejar su lenguaje natural de forma óptima 
• Crear conjuntos de datos de entrenamiento, efectuando su correspondiente limpieza y tranformación de las informaciones  
• Usar las redes encoder-decoder para la traducción automática 
• Emplear los Modelos Transformers para la visión del lenguaje 
• Desarrollar aplicaciones de NLP con RNN y Atención

Módulo 13. Autoencoders, GANs y modelos de difusión 

• Representar los datos de una forma eficiente, reduciendo la dimensionalidad mediante un aprendizaje profundo 
• Realizar procesos de PCA con un codificador automático lineal incompleto  
• Eliminar el rudio de los codificadores automáticos aplicando filtros y técnicas de regularización 
• Generar imágenes MNIST de moda  
• Conocer las redes adversarias generativas y modelos de difusión

Módulo 14. Computación bioinspirada

• Emplear eficazmente los algoritmos de adaptación social mediante la colonia de hormigas y la computación basada en nubes de partículas 
• Aplicar estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos 
• Profundizar en los diferentes Modelos de computación evolutiva 
• Comprender los diversos usos de las Redes Neuronales en ámbitos como la investigación médica, economía o visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

• Abordar las implicaciones de la IA en los servicios financieros, para superar desafíos y aprovechar oportunidades 
• Conocer las implicaciones del Aprendizaje Automático en los servicios sanitarios, sector Retail , Educación y Administraciones Públicas 
• Analizar las últimas tendencias en este campo y analizar sus desafíos de cara al futuro

Módulo 16. Inteligencia Artificial en Estrategias de Marketing Digital

• Realizar procesos de transformación del Marketing Digital con IA  
• Controlar las herramientas más avanzadas del Aprendizaje Automático para la comunicación con los clientes 
• Personalizar las experiencias de los usuarios en las webs y redes sociales 
• Desarrollar chatbots y asistentes virtuales en Marketing Digital

Módulo 17. Generación de Contenido con IA

• Dominar los sistemas de la IA para optimizar el SEO y SEM 
• Ejecutar Análisis Predictivos y emplear los Big Data en Marketing Digital 
• Utilizar el Email Marketing para la personalización y automatización en campañas 
• Analizar las tendencias futuras en IA para Marketing Digital

Módulo 18. Automatización y Optimización de Procesos de Marketing con IA

• Desarrollar procesos de automatización de Marketing con IA  
• Integrar los datos y plataformas en estrategias de Marketing Automatizado  
• Optimizar las campañas publicitarias mediante el Aprendizaje Automático 
• Analizar los sentimientos con IA en redes sociales, aprovechando el feedback de los clientes

Módulo 19. Análisis de datos de comunicación y Marketing para la Toma de Decisiones  

• Dominar tecnologías específicas para el análisis de datos de Comunicación y Marketing  
• Aplicar la IA en el análisis de grandes volúmenes de datos 
• Desarrollar Análisis Predictivos para la toma de decisiones informadas 
• Mejorar las estrategias de Marketing con IA

Módulo 20. Ventas y Generación de Leads con Inteligencia Artificial

• Nutrir los procedimientos de herramientas para generar Leads con IA 
• Implementar Asistentes Virtuales en los procesos de ventas
• Predecir las necesidades de los consumidores mediante el Aprendizaje Automático
• Conocer las principales innovaciones y predicciones en el ámbito de ventas

Las competencias que obtendrás tras este maestría elevarán tus horizontes profesionales y te permitirá diferenciarte del resto”