Искусственный интеллект произвел революцию в мире маркетинга, оптимизируя эффективность стратегий и способствуя более тесным и персонализированным отношениям с клиентами" 

Почему стоит учиться в TECH?

TECH — это крупнейшая бизнес-школа 100% онлайн-формата в мире. Мы являемся элитной бизнес-школой с образовательной моделью с самыми высокими академическими стандартами. Международный высокопроизводительный центр интенсивного обучения управленческим навыкам.   

TECH — это передовой технологический университет, который предоставляет все свои ресурсы в распоряжение студентов, чтобы помочь им достичь успеха в бизнесе"

В TECH Технологическом университете

Инновации

Мы предлагаем вам модель онлайн-обучения, сочетающую в себе новейшие образовательные технологии и максимальную педагогическую строгость. Уникальный метод с высочайшим международным признанием, который даст вам возможность развиваться в мире постоянных перемен, где инновации играют ключевую роль в деятельности каждого предпринимателя.

"История успеха Microsoft Europe" за включение в программы инновационной интерактивной мультивидеосистемы. 

Высокие требования

Чтобы поступить в TECH, не потребуется большие затраты. Чтобы учиться у нас, вам не нужно делать большие инвестиции. Однако для того, чтобы получить диплом в TECH, необходимо проверить уровень знаний и возможностей студента. Наши академические стандарты очень высоки...

95% студентов TECH успешно завершают обучение

Нетворкинг

Профессионалы со всего мира принимают участие в TECH, чтобы вы смогли создать большую сеть контактов, полезных для вашего будущего.

+100.000 менеджеров, прошедших ежегодную подготовку, +200 разных национальностей.

Расширение прав и возможностей

Развивайтесь наряду с лучшими компаниями и профессионалами, обладающими большим авторитетом и влиянием. Мы создали стратегические альянсы и ценную сеть контактов с основными экономическими субъектами на 7 континентах.

+500 соглашений о сотрудничестве с лучшими компаниями.

Талант

Наша программа - это уникальное предложение для раскрытия вашего таланта в мире бизнеса. Возможность, с помощью которой вы сможете заявить о своих интересах и видении своего бизнеса.

TECH помогает студентам показать миру свой талант при прохождении этой программы. 

Мультикультурный контекст

Обучаясь в TECH, студенты могут получить уникальный опыт. Вы будете учиться в многокультурном контексте. В данной программе мы применяем глобальный подход, благодаря которому вы сможете узнать о том, как работают в разных частях света, собрать самую свежую информацию, которая наилучшим образом соответствует вашей бизнес-идее. 

Наши студенты представляют более 200 национальностей.

Учитесь у лучших

Наши преподаватели объясняют в аудиториях, что привело их к успеху в их компаниях, работая в реальном, живом и динамичном контексте. Преподаватели, которые полностью посвящают себя тому, чтобы предложить вам качественную специализацию, которая позволит вам продвинуться по карьерной лестнице и выделиться в мире бизнеса.

Преподаватели представляют 20 различных национальностей. 

TECH стремится к совершенству и для этого обладает рядом характеристик, которые делают его уникальным университетом:

Анализ

TECH исследует критическую сторону студента, его способность задавать вопросы, навыки решения проблем и навыки межличностного общения.

Академическое превосходство

TECH предлагает студентам лучшую методику онлайн-обучения. Университет сочетает метод Relearning (наиболее признанная во всем мире методология последипломного обучения) с «методом кейсов» Гарвардской школы бизнеса. Традиции и современность в сложном балансе и в контексте самого требовательного академического маршрута.

Экономия за счет масштаба

TECH — крупнейший в мире онлайн-университет. В его портфолио насчитывается более 10 000 университетских последипломных программ. А в новой экономике объем + технология = разорительная цена. Таким образом, мы заботимся о том, чтобы учеба для вас была не такой дорогой, как в другом университете.

В TECH у вас будет доступ к самому строгому и современному методу кейсов в академической среде" 

Бизнес-магистратура в области искусственного интеллекта в маркетинге и коммуникации предназначена для изучения уникальных и передовых тем. Включение специальных модулей, таких как "Генерация контента с помощью искусственного интеллекта" и "Автоматизация и оптимизация маркетинговых процессов с помощью искусственного интеллекта", обеспечит непревзойденную глубину изучения ключевых областей. Благодаря упору на этику, будущие тенденции и интеграцию историй успеха вы получите полное и практическое представление о том, как ИИ переопределяет современные стратегии цифрового маркетинга. 

Вы приобретете фундаментальные навыки и компетенции для внедрения ресурсов искусственного интеллекта в управление продажами и генерацию лидов" 

Учебный план

Магистратура в области искусственного интеллекта в маркетинге и коммуникации отличается комплексным и передовым подходом. Разнообразие модулей, включающих такие области, как создание контента, автоматизация и оптимизация процессов, аналитика данных и принятие решений на основе искусственного интеллекта, а также продажи и лид-генерация, позволит специалистам получить целостное представление о том, как интегрировать искусственный интеллект в различные аспекты цифрового маркетинга. 

В отличие от других программ, эта отличается тем, что предлагает всестороннее содержание, начиная с основных основ и заканчивая будущими тенденциями, гарантируя, что студенты получат глубокие и актуальные знания. Кроме того, программа будет не только сосредоточена на теории, но и предложит практическое применение через кейс-стади и истории успеха, что позволит студентам развить практические и стратегические навыки. 

Особое внимание к этическим аспектам и будущим тенденциям позволит студентам быть готовыми к решению проблем и использованию открывающихся возможностей в динамичной области искусственного интеллекта в маркетинге. Это учебная программа, направленная на профессиональное совершенствование для достижения целей трудоустройства и предлагаемая с помощью инновационной и гибкой системы онлайн-обучения, позволяющей студентам совмещать учебу со своими другими обязанностями. 

Для того чтобы облегчить усвоение и запоминание всех концепций, TECH основывает все свои академические программы на инновационной и эффективной методологии Relearning. При таком подходе студенты укрепляют свое понимание путем повторения ключевых понятий, представленных в различных аудиовизуальных форматах для естественного и постепенного приобретения навыков. 

Данная Бизнес-магистратура рассчитана на 24 месяцев и состоит из 20 модулей: 

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта 
Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных
Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте
Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование
Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте
Модуль 6. Интеллектуальные системы
Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных
Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения
Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей
Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow
Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей
Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания
Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели
Модуль 14. Биоинспирированные вычисления 
Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение
Модуль 16. Искусственный интеллект в стратегиях цифрового маркетинга 
Модуль 17. Генерация контента с помощью ИИ
Модуль 18. Автоматизация и оптимизация маркетинговых процессов с помощью ИИ
Модуль 19. Анализ коммуникационных и маркетинговых данных для принятия решений 
Модуль 20. Продажи и привлечение клиентов с помощью искусственного интеллекта

Где, когда и как учиться?

TECH предлагает возможность пройти данную Специализированную магистратуру в области искусственного интеллекта в маркетинге и коммуникации полностью онлайн. В течение 12 месяцев обучения вы сможете в любое время получить доступ ко всему содержанию данной программы, что позволит вам самостоятельно управлять учебным временем. 

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

1.1. История искусственного интеллекта 

1.1.1. Когда мы начали говорить об искусственном интеллекте?
1.1.2. Упоминания в кино 
1.1.3. Важность искусственного интеллекта 
1.1.4. Технологии, обеспечивающие и поддерживающие искусственный интеллект 

1.2. Искусственный интеллект в играх 

1.2.1. Теория игр 
1.2.2. Минимакс и Альфа-бета-отсечение 
1.2.3. Моделирование: Монте-Карло 

1.3. Нейронные сети 

1.3.1. Биологические основы 
1.3.2. Вычислительная модель 
1.3.3. Контролируемые и неконтролируемые нейронные сети 
1.3.4. Простой перцептрон 
1.3.5. Многослойный перцептрон 

1.4. Генетические алгоритмы 

1.4.1. История 
1.4.2. Биологическая основа 
1.4.3. Кодирование проблемы 
1.4.4. Генерация начальной популяции 
1.4.5. Основной алгоритм и генетические операторы 
1.4.6. Оценка отдельных лиц: Fitness 

1.5. Тезаурусы, словари, таксономии 

1.5.1. Словари 
1.5.2. Таксономия 
1.5.3. Тезаурусы 
1.5.4. Онтологии 
1.5.5. Представление знаний: семантическая паутина 

1.6. Семантическая паутина 

1.6.1. Спецификация: RDF, RDFS и OWL 
1.6.2. Выводы/рассуждения 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Экспертные системы и DSS 

1.7.1. Экспертные системы 
1.7.2. Системы поддержки принятия решений 

1.8. Чатботы и виртуальные помощники

1.8.1. Типы помощников: голосовые и текстовые помощники
1.8.2. Основополагающие детали для развития помощника: Намерения, структура и диалог 
1.8.3. Интеграция: web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Инструменты разработки помощников: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Стратегия и внедрение ИИ 
1.10. Будущее искусственного интеллекта

1.10.1. Мы понимаем, как определять эмоции с помощью алгоритмов
1.10.2. Создание личности: язык, выражения и содержание
1.10.3. Тенденции искусственного интеллекта
1.10.4. Размышления

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

2.1. Статистика

2.1.1. Статистика: описательная статистика, статистические выводы
2.1.2. Население, выборка, индивидуум
2.1.3. Переменные: определение, шкалы измерения

2.2. Типы статистических данных

2.2.1. По типу

2.2.1.1. Количественные: непрерывные данные и дискретные данные
2.2.1.2. Качественные: биномиальные данные, номинальные данные, порядковые данные 

2.2.2. По форме 

2.2.2.1. Числовые
2.2.2.2. Текст 
2.2.2.3. Логические

2.2.3. Согласно источнику

2.2.3.1. Первичные
2.2.3.2. Вторичные

2.3. Жизненный цикл данных

2.3.1. Этапы цикла
2.3.2. Основные этапы цикла
2.3.3. Принципы FAIR

2.4. Начальные этапы цикла

2.4.1. Определение целей
2.4.2. Определение необходимых ресурсов
2.4.3. Диаграмма Гантта
2.4.4. Структура данных

2.5. Сбор данных

2.5.1. Методология сбора
2.5.2. Инструменты сбора
2.5.3. Каналы сбора

2.6. Очистка данных

2.6.1. Этапы очистки данных
2.6.2. Качество данных
2.6.3. Работа с данными (с помощью R)

2.7. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов

2.7.1. Статистические меры
2.7.2. Индексы отношений
2.7.3. Добыча данных

2.8. Хранилище данных (datawarehouse)

2.8.1. Элементы, входящие в его состав
2.8.2. Разработка
2.8.3. Аспекты, которые следует учитывать

2.9. Доступность данных

2.9.1. Доступ
2.9.2. Полезность
2.9.3. Безопасность

2.10. Нормативно-правовые аспекты 

2.10.1. Закон о защите данных
2.10.2. Передовая практика
2.10.3. Другие нормативные аспекты

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

3.1. Наука о данных 

3.1.1. Наука о данных 
3.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных 

3.2. Данные, информация и знания 

3.2.1. Данные, информация и знания
3.2.2. Типы данных 
3.2.3. Источники данных 

3.3. От данных к информации

3.3.1. Анализ данных 
3.3.2. Виды анализа 
3.3.3. Извлечение информации из набора данных 

3.4. Извлечение информации путем визуализации 

3.4.1. Визуализация как инструмент анализа 
3.4.2. Методы визуализации
3.4.3. Визуализация набора данных 

3.5. Качество данных 

3.5.1. Данные о качестве 
3.5.2. Очистка данных
3.5.3. Основная предварительная обработка данных 

3.6. Набор данных 

3.6.1. Обогащение набора данных 
3.6.2. Проклятие размерности 
3.6.3. Модификация нашего набора данных 

3.7. Выведение из равновесия

3.7.1. Дисбаланс классов 
3.7.2. Методы устранения дисбаланса 
3.7.3. Сбалансированность набора данных 

3.8. Модели без контроля

3.8.1. Модель без контроля 
3.8.2. Методы 
3.8.3. Классификация с помощью моделей без контроля 

3.9. Модели под контролем 

3.9.1. Модель под контролем 
3.9.2. Методы 
3.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем 

3.10. Инструменты и передовой опыт 

3.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных 
3.10.2. Лучшая модель
3.10.3. Полезные инструменты

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

4.1. Статистический вывод 

4.1.1. Описательная статистика vs. Статистическое заключение 
4.1.2. Параметрические методы 
4.1.3. Непараметрические методы 

4.2. Исследовательский анализ 

4.2.1. Описательный анализ
4.2.2. Визуализация 
4.2.3. Подготовка данных 

4.3. Подготовка данных 

4.3.1. Интеграция и очистка данных
4.3.2. Нормализация данных 
4.3.3. Преобразование данных

4.4. Отсутствующие данные 

4.4.1. Обработка отсутствующих значений 
4.4.2. Метод максимального правдоподобия 
4.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении 

4.5. Шум в данных

4.5.1. Классы и признаки шума 
4.5.2. Фильтрация шумов
4.5.3. Шумовой эффект 

4.6. Проклятие размерности 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Редукция многомерных данных 

4.7. От непрерывных к дискретным признакам 

4.7.1. Непрерывные и дискретные данные 
4.7.2. Процесс дискретизации 

4.8. Данные

4.8.1. Выбор данных
4.8.2. Перспективы и критерии отбора 
4.8.3. Методы отбора

4.9. Выбор экземпляров 

4.9.1. Методы выбора экземпляра 
4.9.2. Выбор прототипов 
4.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра 

4.10. Предварительная обработка больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

5.1. Введение в шаблоны разработки алгоритмов 

5.1.1. Рекурсия 
5.1.2. "Разделяй и властвуй" 
5.1.3. Другие стратегии 

5.2. Эффективность и анализ работы алгоритмов 

5.2.1. Меры эффективности 
5.2.2. Измерение объема данных на входе 
5.2.3. Измерение времени выполнения 
5.2.4. Случаи: худший, лучший и средний 
5.2.5. Асимптотическая нотация 
5.2.6. Критерии математического анализа нерекурсивных алгоритмов 
5.2.7. Критерии математического анализа рекурсивных алгоритмов 
5.2.8. Эмпирический анализ алгоритмов 

5.3. Алгоритмы сортировки 

5.3.1. Концепция сортировки 
5.3.2. Пузырьковая сортировка 
5.3.3. Сортировка выбором 
5.3.4. Сортировка вставками 
5.3.5. Сортировка слиянием (Merge_Sort) 
5.3.6. Быстрая сортировка (Quick_Sort) 

5.4. Алгоритмы с применением деревьев 

5.4.1. Концепция дерева 
5.4.2. Бинарные деревья 
5.4.3. Обходы деревьев 
5.4.4. Представление выражений 
5.4.5. Упорядоченные бинарные деревья 
5.4.6. Сбалансированные бинарные деревья 

5.5. Алгоритмы с применением кучей 

5.5.1. Что такое кучи 
5.5.2. Алгоритм сортировки кучей 
5.5.3. Очереди с приоритетом 

5.6. Алгоритмы на графах 

5.6.1. Представление 
5.6.2. Обход в ширину 
5.6.3. Обход в глубину 
5.6.4. Топологическая сортировка 

5.7. Жадные алгоритмы 

5.7.1. Жадная стратегия 
5.7.2. Элементы жадной стратегии 
5.7.3. Обмен монет 
5.7.4. Задача коммивояжера 
5.7.5. Задача о рюкзаке 

5.8. Поиск кратчайших путей 

5.8.1. Задача о кратчайшем пути 
5.8.2. Отрицательные дуги и циклы 
5.8.3. Алгоритм Дейкстры 

5.9. Жадные алгоритмы на графах 

5.9.1. Минимальное остовное дерево 
5.9.2. Алгоритм Прима 
5.9.3. Алгоритм Краскала 
5.9.4. Анализ сложности 

5.10. Техника Backtracking 

5.10.1. Техника Backtracking 
5.10.2. Альтернативные техники

Модуль 6. Интеллектуальные системы

6.1. Теория агентов 

6.1.1. История концепции 
6.1.2. Определение агента 
6.1.3. Агенты в системах искусственного интеллекта 
6.1.4. Агенты в программной инженерии 

6.2. Архитектуры агентов 

6.2.1. Процесс рассуждения агента 
6.2.2. Реактивные агенты 
6.2.3. Дедуктивные агенты 
6.2.4. Гибридные агенты 
6.2.5. Сравнение 

6.3. Информация и знания 

6.3.1. Различие между данными, информацией и знаниями 
6.3.2. Оценка качества данных 
6.3.3. Методы сбора данных 
6.3.4. Методы получения информации 
6.3.5. Методы приобретения знаний 

6.4. Представление знаний 

6.4.1. Важность представления знаний 
6.4.2. Определение представления знаний через их роли 
6.4.3. Характеристики представления знаний 

6.5. Онтологии 

6.5.1. Введение в метаданные 
6.5.2. Философская концепция онтологии 
6.5.3. Вычислительная концепция онтологии 
6.5.4. Онтологии доменов и онтологии более высокого уровня 
6.5.5. Как создать онтологию? 

6.6. Языки онтологий и программное обеспечение для создания онтологий

6.6.1. Семантическая тройка RDF, Turtle и N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Знакомство с различными инструментами для создания онтологий 
6.6.6. Установка и использование Protégé 

6.7. Семантическая паутина 

6.7.1. Текущее состояние и будущее семантической паутины 
6.7.2. Семантические веб-приложения 

6.8. Другие модели представления знаний 

6.8.1. Словари 
6.8.2. Обзор 
6.8.3. Таксономия 
6.8.4. Тезаурусы 
6.8.5. Фолксономии 
6.8.6. Сравнение 
6.8.7. Карты разума 

6.9. Оценка и интеграция представлений знаний 

6.9.1. Логика нулевого порядка 
6.9.2. Логика первого порядка 
6.9.3. Дескрипционная логика 
6.9.4. Взаимосвязь между различными типами логики 
6.9.5. Пролог: программирование на основе логики первого порядка 

6.10. Семантические анализаторы, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы 

6.10.1. Концепция анализатора 
6.10.2. Применение анализатора 
6.10.3. Системы, основанные на знаниях 
6.10.4. MYCIN, история экспертных систем 
6.10.5. Элементы и архитектура экспертных систем 
6.10.6. Создание экспертных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

7.1. Введение в процессы обнаружения знаний и основные концепции машинного обучения 

7.1.1. Ключевые понятия процесса обнаружения знаний 
7.1.2. Исторический взгляд процесса обнаружения знаний 
7.1.3. Этапы процесса обнаружения знаний 
7.1.4. Методы, используемые в процессах обнаружения знаний 
7.1.5. Характеристики хороших моделей машинного обучения 
7.1.6. Типы информации машинного обучения 
7.1.7. Основные концепции обучения 
7.1.8. Основные концепции обучения без контроля

7.2. Исследование и предварительная обработка данных

7.2.1. Обработка данных 
7.2.2. Обработка данных в потоке анализа данных 
7.2.3. Типы данных 
7.2.4. Преобразование данных 
7.2.5. Визуализация и исследование непрерывных переменных 
7.2.6. Визуализация и исследование категориальных переменных 
7.2.7. Корреляционные меры 
7.2.8. Наиболее распространенные графические представления 
7.2.9. Введение в многомерный анализ и снижение размерности 

7.3. Деревья решений 

7.3.1. Алгоритм ID 
7.3.2. Алгоритм C 
7.3.3. Перегрузка и обрезка 
7.3.4. Анализ результатов 

7.4. Оценка классификаторов 

7.4.1. Матрицы путаницы 
7.4.2. Матрицы численной оценки 
7.4.3. Kappa-статистика 
7.4.4. ROC-кривая 

7.5. Правила классификации 

7.5.1. Меры по оценке правил 
7.5.2. Введение в графическое представление 
7.5.3. Алгоритм последовательного оверлея 

7.6. Нейронные сети 

7.6.1. Основные понятия 
7.6.2. Простые нейронные сети 
7.6.3. Алгоритм Backpropagation 
7.6.4. Введение в рекуррентные нейронные сети

7.7. Байесовские методы 

7.7.1. Основные понятия вероятности 
7.7.2. Теорема Байеса 
7.7.3. Наивный Байес 
7.7.4. Введение в байесовские сети 

7.8. Регрессия и модели непрерывного отклика 

7.8.1. Простая линейная регрессия 
7.8.2. Множественная линейная регрессия 
7.8.3. Логистическая регрессия 
7.8.4. Деревья регрессии 
7.8.5. Введение в машины опорных векторов (SVM) 
7.8.6. Меры соответствия 

7.9. Кластеризация 

7.9.1. Основные понятия 
7.9.2. Иерархическая кластеризация 
7.9.3. Вероятностные методы 
7.9.4. Алгоритм EM 
7.9.5. Метод B-Cubed 
7.9.6. Неявные методы 

7.10. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP) 

7.10.1. Основные понятия 
7.10.2. Создание корпуса 
7.10.3. Описательный анализ 
7.10.4. Введение в анализ чувств

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

8.1. Глубокое обучение 

8.1.1. Виды глубокого обучения 
8.1.2. Области применения глубокого обучения 
8.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения 

8.2. Операции 

8.2.1. Сумма 
8.2.2. Продукт 
8.2.3. Перевод 

8.3. Слои 

8.3.1. Входной слой 
8.3.2. Скрытый слой 
8.3.3. Выходной слой 

8.4. Склеивание слоев и операции 

8.4.1. Проектирование архитектур 
8.4.2. Соединение между слоями 
8.4.3. Распространение вперед 

8.5. Построение первой нейронной сети 

8.5.1. Проектирование сети 
8.5.2. Определение весов 
8.5.3. Практика сети 

8.6. Тренажер и оптимизатор 

8.6.1. Выбор оптимизатора 
8.6.2. Установление функции потерь 
8.6.3. Установление метрики 

8.7. Применение принципов нейронных сетей 

8.7.1. Функции активации 
8.7.2. Обратное распространение 
8.7.3. Установка параметров 

8.8. От биологических нейронов к искусственным 

8.8.1. Функционирование биологического нейрона 
8.8.2. Передача знаний искусственным нейронам 
8.8.3. Установление взаимоотношений между ними 

8.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras 

8.9.1. Определение структуры сети 
8.9.2. Составление модели 
8.9.3. Обучение модели 

8.10. Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей 

8.10.1. Выбор функции активации 
8.10.2. Установка скорости обучения 
8.10.3. Установка весов

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

9.1. Градиентные задачи 

9.1.1. Методы оптимизации градиента 
9.1.2. Стохастические градиенты 
9.1.3. Методы инициализации весов 

9.2. Повторное использование предварительно обученных слоев 

9.2.1. Перенос результатов обучения 
9.2.2. Извлечение признаков 
9.2.3. Глубокое обучение 

9.3. Оптимизаторы 

9.3.1. Стохастические оптимизаторы градиентного спуска 
9.3.2. Оптимизаторы Adam и RMSprop 
9.3.3. Современные оптимизаторы 

9.4. Программирование скорости обучения 

9.4.1. Автоматическое управление скоростью обучения 
9.4.2. Циклы обучения 
9.4.3. Условия сглаживания 

9.5. Переоценка 

9.5.1. Перекрестная валидация 
9.5.2. Регуляризация 
9.5.3. Метрики оценки 

9.6. Практические рекомендации 

9.6.1. Конструкция модели 
9.6.2. Выбор метрик и параметров оценки 
9.6.3. Проверка гипотез 

9.7. Трансферное обучение 

9.7.1. Перенос результатов обучения 
9.7.2. Извлечение признаков 
9.7.3. Глубокое обучение 

9.8. Расширение данных 

9.8.1. Преобразования изображений 
9.8.2. Формирование синтетических данных 
9.8.3. Преобразование текста 

9.9. Практическое применение трансферного обучения 

9.9.1. Перенос результатов обучения 
9.9.2. Извлечение признаков 
9.9.3. Глубокое обучение 

9.10. Регуляризация 

9.10.1. L и L 
9.10.2. Регуляризация по принципу максимальной энтропии 
9.10.3. Dropout

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Использование библиотеки TensorFlow 
10.1.2. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.1.3. Операции с графиками в TensorFlow 

10.2. TensorFlow и NumPy 

10.2.1. Вычислительная среда NumPy для TensorFlow 
10.2.2. Использование массивов NumPy в TensorFlow 
10.2.3. Операции NumPy для графиков TensorFlow

10.3. Настройка моделей и алгоритмов обучения 

10.3.1. Построение пользовательских моделей с помощью TensorFlow 
10.3.2. Управление параметрами обучения 
10.3.3. Использование методов оптимизации для обучения 

10.4. Функции и графики TensorFlow 

10.4.1. Функции в TensorFlow 
10.4.2. Использование графиков для обучения модели 
10.4.3. Оптимизация графов с помощью операций TensorFlow 

10.5. Загрузка и предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 

10.5.1. Загрузка наборов данных с помощью TensorFlow 
10.5.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 
10.5.3. Использование инструментов TensorFlow для манипулирования данными 

10.6. API tfdata 

10.6.1. Использование API tfdata для обработки данных 
10.6.2. Построение потоков данных с помощью tfdata 
10.6.3. Использование API tf.data для обучения моделей

10.7. Формат TFRecord 

10.7.1. Использование API TFRecord для сериализации данных 
10.7.2. Загрузка файлов TFRecord с помощью TensorFlow 
10.7.3. Использование файлов TFRecord для обучения моделей 

10.8. Слои предварительной обработки в Keras 

10.8.1. Использование API препроцессинга Keras 
10.8.2. Построение pipelined предварительной обработки с помощью Keras 
10.8.3. Использование API предварительной обработки в Keras для обучения моделей 

10.9. Проект TensorFlow Datasets 

10.9.1. Использование TensorFlow Datasets для загрузки данных 
10.9.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Datasets 
10.9.3. Использование TensorFlow Datasets для обучения моделей 

10.10. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow

10.10.1. Практическое применение 
10.10.2. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow 
10.10.3. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.10.4. Использование приложения для прогнозирования результатов

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

11.1. Архитектура Visual Cortex 

11.1.1. Функции зрительной коры 
11.1.2. Теории вычислительного зрения 
11.1.3. Модели обработки изображений 

11.2. Конволюционные слои 

11.2.1. Повторное использование весов в свертке 
11.2.2. Конволюция D 
11.2.3. Функции активации 

11.3. Слои кластеризации и реализация слоев кластеризации с помощью Keras 

11.3.1. Pooling и Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Виды Pooling 

11.4. Архитектуры CNN 

11.4.1. Архитектура VGG 
11.4.2. Архитектура AlexNet 
11.4.3. Архитектура ResNet 

11.5. Реализация CNN ResNet - с использованием Keras 

11.5.1. Инициализация весов 
11.5.2. Определение входного слоя 
11.5.3. Определение выходного слоя 

11.6. Использование предварительно обученных моделей Keras 

11.6.1. Характеристики предварительно обученных моделей 
11.6.2. Использование предварительно обученных моделей 
11.6.3. Преимущества предварительно обученных моделей 

11.7. Предварительно обученные модели для трансферного обучения 

11.7.1. Трансферное обучение 
11.7.2. Процесс трансферного обучения 
11.7.3. Преимущества трансферного обучения 

11.8. Классификация и локализация в глубоком компьютерном зрении 

11.8.1. Классификация изображений 
11.8.2. Определение местоположения объектов на изображениях 
11.8.3. Обнаружение объектов 

11.9. Обнаружение объектов и их отслеживание 

11.9.1. Методы обнаружения объектов 
11.9.2. Алгоритмы отслеживания объектов 
11.9.3. Методы отслеживания и трассировки 

11.10. Семантическая сегментация 

11.10.1. Глубокое обучение для семантической сегментации 
11.10.2. Обнаружение краев 
11.10.3. Методы сегментации, основанные на правилах

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

12.1. Генерация текста с использованием RNN 

12.1.1. Обучение RNN для генерации текста 
12.1.2. Генерация естественного языка с помощью RNN 
12.1.3. Приложения для генерации текста с помощью RNN 

12.2. Создание обучающего набора данных 

12.2.1. Подготовка данных для обучения RNN 
12.2.2. Хранение обучающего набора данных 
12.2.3. Очистка и преобразование данных 
12.2.4. Анализ настроений 

12.3. Ранжирование мнений с помощью RNN 

12.3.1. Выявление тем в комментариях 
12.3.2. Анализ настроений с помощью алгоритмов глубокого обучения

12.4. Сеть кодирования-декодирования для нейронного машинного перевода 

12.4.1. Обучение RNN для машинного перевода 
12.4.2. Использование кодирующей-декодирующей сети для машинного перевода 
12.4.3. Повышение точности машинного перевода с помощью RNN 

12.5. Механизмы внимания 

12.5.1. Реализация механизмов внимания в RNN 
12.5.2. Использование механизмов внимания для повышения точности модели 
12.5.3. Преимущества механизмов внимания в нейронных сетях 

12.6. Модели трансформеров 

12.6.1. Использование моделей трансформеров для обработки естественного языка 
12.6.2. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.6.3. Преимущества моделей трансформеров 

12.7. Трансформеры для зрения 

12.7.1. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.7.2. Предварительная обработка данных изображений 
12.7.3. Обучение модели трансформеров для зрения 

12.8. Библиотека трансформеров Hugging Face 

12.8.1. Использование библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.2. Применение библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.3. Преимущества библиотеки трансформеров Hugging Face 

12.9. Другие библиотеки трансформеров. Сравнение 

12.9.1. Сравнение различных библиотек трансформеров 
12.9.2. Использование других библиотек трансформеров 
12.9.3. Преимущества других библиотек трансформеров 

12.10. Разработка NLP-приложения с использованием RNN и внимания. Практическое применение 

12.10.1. Разработка приложения для обработки естественного языка с использованием RNN и внимания 
12.10.2. Использование RNN, механизмов ухода и моделей трансформеров при внедрении 
12.10.3. Оценка практического применения

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели 

13.1. Эффективные представления данных 

13.1.1. Снижение размерности 
13.1.2. Глубокое обучение 
13.1.3. Компактные представления 

13.2. Реализация РСА с неполным линейным автоматическим кодировщиком 

13.2.1. Процесс обучения 
13.2.2. Внедрение Python 
13.2.3. Использование тестовых данных 

13.3. Стековые автоматические кодировщики 

13.3.1. Глубокие нейронные сети 
13.3.2. Построение архитектур кодирования 
13.3.3. Использование инструментов 

13.4. Конволюционные автокодировщики 

13.4.1. Конструкция конволюционной модели 
13.4.2. Обучение конволюционной модели 
13.4.3. Оценка результатов 

13.5. Шумоподавление автоматических энкодеров 

13.5.1. Применение фильтров 
13.5.2. Проектирование моделей кодирования 
13.5.3. Использование методов регуляризации 

13.6. Автоматические разреженные автоматические энкодеры 

13.6.1. Повышение эффективности кодирования 
13.6.2. Минимизация числа параметров 
13.6.3. Применение методов регуляризации 

13.7. Автоматические вариационные энкодеры 

13.7.1. Использование вариационной оптимизации 
13.7.2. Глубокое обучение без контроля 
13.7.3. Глубокие латентные представления 

13.8. Генерация модных изображений MNIST 

13.8.1. Распознание паттернов 
13.8.2. Генерация изображений 
13.8.3. Обучение глубоких нейронных сетей 

13.9. Генеративные адверсарные сети и диффузионные модели 

13.9.1. Формирование контента из изображений 
13.9.2. Моделирование распределений данных 
13.9.3. Использование состязательных сетей 

13.10. Реализация моделей 

13.10.1. Практическое применение 
13.10.2. Реализация моделей 
13.10.3. Использование реальных данных 
13.10.4. Оценка результатов

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления 

14.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.1.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.2. Алгоритмы социальной адаптации 

14.2.1. Биоинспирированные алгоритмы, основанные на муравьиных колониях 
14.2.2. Разновидности алгоритмов муравьиных колоний 
14.2.3. Алгоритмы, основанные на облаках с частицами 

14.3. Генетические алгоритмы 

14.3.1. Общая структура 
14.3.2. Внедрение основных операторов 

14.4. Стратегии освоения и использования пространства для генетических алгоритмов 

14.4.1. Алгоритм CHC 
14.4.2. Мультимодальные задачи 

14.5. Модели эволюционных вычислений (I) 

14.5.1. Эволюционные стратегии 
14.5.2. Эволюционное программирование 
14.5.3. Алгоритмы, основанные на дифференциальной эволюции 

14.6. Модели эволюционных вычислений (II) 

14.6.1. Модели эволюции, основанные на оценке алгоритмов распределения (EDA) 
14.6.2. Генетическое программирование 

14.7. Применение эволюционного программирования при нарушениях обучаемости 

14.7.1. Обучение на основе правил 
14.7.2. Эволюционные методы в задачах выбора экземпляра 

14.8. Многоцелевые задачи 

14.8.1. Концепция доминирования 
14.8.2. Применение эволюционных алгоритмов для решения многоцелевых задач 

14.9. Нейронные сети (I) 

14.9.1. Введение в нейронные сети 
14.9.2. Практический пример с нейронными сетями 

14.10. Нейронные сети (II) 

14.10.1. Примеры использования нейронных сетей в медицинских исследованиях 
14.10.2. Примеры использования нейронных сетей в экономике 
14.10.3. Примеры использования нейронных сетей в искусственном зрении 

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

15.1. Финансовые услуги 

15.1.1. Последствия применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере финансовых услуг: возможности и проблемы
15.1.2. Примеры использования
15.1.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.1.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.2. Последствия применения искусственного интеллекта в здравоохранении

15.2.1. Последствия ИИ в секторе здравоохранения. Возможности и проблемы
15.2.2. Примеры использования

15.3. Риски, связанные с использованием ИИ в здравоохранении 

15.3.1. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.3.2. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.4. Розничная торговля

15.4.1. Последствия ИИ в розничной торговле. Возможности и проблемы
15.4.2. Примеры использования
15.4.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.4.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.5. Промышленность 

15.5.1. Последствия ИИ для промышленности. Возможности и проблемы 
15.5.2. Примеры использования 

15.6. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 

15.6.1. Примеры использования 
15.6.2. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.6.3. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.7. Государственное управление

15.7.1. Последствия использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Возможности и проблемы 
15.7.2. Примеры использования
15.7.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.7.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.8. Образовательная сфера

15.8.1. Последствия использования искусственного интеллекта в образовании. Возможности и проблемы 
15.8.2. Примеры использования
15.8.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.8.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.9. Лесное и сельское хозяйство

15.9.1. Последствия ИИ для лесного и сельского хозяйства. Возможности и проблемы
15.9.2. Примеры использования 
15.9.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.9.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.10. Кадровые ресурсы

15.10.1. Последствия ИИ для кадровых ресурсов. Возможности и проблемы 
15.10.2. Примеры использования
15.10.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.10.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

Модуль 16. Искусственный интеллект в стратегиях цифрового маркетинга 

16.1. Трансформация цифрового маркетинга с помощью искусственного интеллекта и ChatGPT 

16.1.1. Введение в цифровую трансформацию 
16.1.2. Влияние на контент-стратегию 
16.1.3. Автоматизация маркетинговых процессов 
16.1.4. Развитие клиентского опыта 

16.2. Инструменты ИИ для SEO и SEM: KeywordInsights и DiiB 

16.2.1. Оптимизация ключевых слов с помощью ИИ 
16.2.2. Анализ конкуренции 
16.2.3. Прогнозы поисковых тенденций 
16.2.4. Умное сегментирование аудитории 

16.3. Применение ИИ в социальных медиа 

16.3.1. Анализ настроений с помощью MonkeyLearn 
16.3.2. Обнаружение социальных трендов 
16.3.3. Автоматизация публикаций с помощью Metricool 
16.3.4. Автоматизированная генерация контента с помощью Predis 

16.4. Инструменты ИИ для коммуникации с клиентами 

16.4.1. Пользовательские чат-боты с помощью Dialogflow
16.4.2. Автоматизированные системы ответов на электронные письма с помощью Mailchimp
16.4.3. Оптимизация ответов в режиме реального времени с помощью Freshchat
16.4.4. Анализ отзывов клиентов с помощью SurveyMonkey 

16.5. Персонализация пользовательского опыта с помощью ИИ 

16.5.1. Персональные рекомендации 
16.5.2. Адаптация пользовательского интерфейса 
16.5.3. Динамическая сегментация аудитории 
16.5.4. Интеллектуальное A/B-тестирование с помощью VWO (Visual Website Optimizer) 

16.6. Чат-боты и виртуальные помощники в цифровом маркетинге 

16.6.1. Проактивное взаимодействие с MobileMonkey 
16.6.2. Многоканальная интеграция с помощью Tars 
16.6.3. Контекстные ответы с помощью Chatfuel 
16.6.4. Аналитика разговоров с помощью Botpress 

16.7. Программная реклама с искусственным интеллектом 

16.7.1. Расширенный таргетинг с помощью Adroll 
16.7.2. Оптимизация в режиме реального времени с помощью WordStream 
16.7.3. Автоматические торги с помощью BidIQ 
16.7.4. Анализ результатов 

16.8. Предиктивная аналитика и большие данные в цифровом маркетинге 

16.8.1. Прогнозирование рыночных тенденций 
16.8.2. Расширенные модели атрибуции 
16.8.3. Предиктивное нацеливание на аудиторию 
16.8.4. Анализ настроений в больших данных 

16.9. ИИ и email-маркетинг для персонализации и автоматизации кампаний 

16.9.1. Динамическая сегментация списков 
16.9.2. Динамический контент в электронных письмах 
16.9.3. Автоматизация рабочих процессов с помощью Brevo 
16.9.4. Оптимизация коэффициента открываемости с помощью Benchmark Email 

16.10.Будущие тенденции в области ИИ для цифрового маркетинга 

16.10.1. Продвинутый разговорный ИИ 
16.10.2. Интеграция дополненной реальности с помощью ZapWorks 
16.10.3. Акцент на этике ИИ 
16.10.4. ИИ в создании контента 

Модуль 17. Генерация контента с помощью ИИ

17.1.Prompt engineering в ChatGPT 

17.1.1. Повышение качества создаваемого контента 
17.1.2. Стратегии оптимизации работы модели 
17.1.3. Разработка эффективных промптов 

17.2. Инструменты для создания изображений с помощью ИИ с использованием ChatGPT 

17.2.1. Распознавание и генерация объектов 
17.2.2. Применение пользовательских стилей и фильтров к изображениям 
17.2.3. Методы улучшения визуального качества изображений 

17.3. Создание видеороликов с помощью ИИ 

17.3.1. Инструменты для автоматизации редактирования видео 
17.3.2. Синтез голоса и автоматическое дублирование 
17.3.3. Техники отслеживания объектов и анимации 

17.4. Генерация текстов с помощью ИИ для ведения блогов и социальных сетей с использованием ChatGPT 

17.4.1. Стратегии улучшения SEO-позиционирования в генерируемом контенте 
17.4.2. Использование ИИ для прогнозирования и создания трендов в контенте 
17.4.3. Создание убедительных заголовков 

17.5. Персонализация контента ИИ для различных аудиторий с помощью Optimizely 

17.5.1. Определение и анализ профилей аудитории 
17.5.2. Динамическая адаптация контента в соответствии с профилями пользователей 
17.5.3. Предиктивная сегментация аудитории 

17.6. Этические соображения для ответственного использования ИИ в создании контента 

17.6.1. Прозрачность при создании контента 
17.6.2. Предотвращение предвзятости и дискриминации при создании контента 
17.6.3. Контроль и человеческий надзор в генеративных процессах 

17.7. Анализ успешных примеров генерации контента с помощью ИИ 

17.7.1. Выявление ключевых стратегий в историях успеха 
17.7.2. Адаптация к различным секторам 
17.7.3. Важность сотрудничества между специалистами по ИИ и профессионалами отрасли

17.8. Интеграция контента, генерируемого ИИ, в стратегии цифрового маркетинга 

17.8.1. Оптимизация рекламных кампаний с помощью генерации контента 
17.8.2. Персонализация пользовательского опыта 
17.8.3. Автоматизация маркетинговых процессов 

17.9. Будущие тенденции в генерации контента с помощью ИИ 

17.9.1. Продвинутая и бесшовная интеграция текста, изображений и аудио 
17.9.2. Генерация гиперперсонализированного контента 
17.9.3. Совершенствование разработки ИИ для распознавания эмоций 

17.10. Оценка и измерение влияния контента, созданного ИИ 

17.10.1. Соответствующие метрики для оценки эффективности созданного контента 
17.10.2. Измерение вовлеченности аудитории 
17.10.3. Постоянное совершенствование контента с помощью анализа 

Модуль 18. Автоматизация и оптимизация маркетинговых процессов с помощью ИИ 

18.1. Автоматизация маркетинга с помощью искусственного интеллекта в Hubspot 

18.1.1. Таргетирование аудитории на основе ИИ 
18.1.2. Автоматизация workflows или рабочих процессов 
18.1.3. Постоянная оптимизация онлайн-кампаний 

18.2. Интеграция данных и платформ в автоматизированные маркетинговые стратегии 

18.2.1. Анализ и унификация многоканальных данных 
18.2.2. Взаимосвязь между различными маркетинговыми платформами 
18.2.3. Обновление данных в режиме реального времени 

18.3. Оптимизация рекламных кампаний с помощью ИИ в Google Ads 

18.3.1. Предиктивный анализ эффективности объявлений 
18.3.2. Автоматическая персонализация объявлений в соответствии с целевой аудиторией 
18.3.3. Автоматическая корректировка бюджета на основе результатов 

18.4. Персонализация аудитории с помощью ИИ 

18.4.1. Сегментация и персонализация контента 
18.4.2. Персонализированные рекомендации по содержанию 
18.4.3. Автоматическая идентификация аудиторий или однородных групп 

18.5. Автоматизация ответов клиентам с помощью ИИ 

18.5.1. Чат-боты и машинное обучение 
18.5.2. Автоматическая генерация ответов 
18.5.3. Автоматическое решение проблем 

18.6. ИИ в email-маркетинге для автоматизации и персонализации 

18.6.1. Автоматизация последовательностей электронных писем 
18.6.2. Динамическая персонализация контента в соответствии с предпочтениями 
18.6.3. Интеллектуальная сегментация списков рассылки 

18.7. Анализ настроений с использованием ИИ в социальных сетях и отзывах клиентов с помощью Lexalytics 

18.7.1. Автоматический мониторинг настроения в комментариях 
18.7.2. Персонализированные ответы на эмоции 
18.7.3. Предиктивный анализ репутации 

18.8. Оптимизация цен и рекламных акций с использованием ИИ с помощью Vendavo 

18.8.1. Автоматическая корректировка цен на основе предиктивной аналитики 
18.8.2. Автоматическая генерация предложений, адаптированных к поведению пользователей 
18.8.3. Анализ конкурентов и цен в режиме реального времени 

18.9. Интеграция ИИ в существующие маркетинговые инструменты 

18.9.1. Интеграция возможностей ИИ с существующими маркетинговыми платформами 
18.9.2. Оптимизация существующего функционала 
18.9.3. Интеграция с CRM-системами 

18.10. Тенденции и будущее автоматизации ИИ в маркетинге 

18.10.1. ИИ для улучшения пользовательского опыта 
18.10.2. Предиктивный подход к принятию маркетинговых решений 
18.10.3. Разговорный маркетинг 

Модуль 19. Анализ коммуникационных и маркетинговых данных для принятия решений 

19.1. Специальные технологии и инструменты для анализа данных в области коммуникаций и маркетинга с помощью Google Analytics 4 

19.1.1. Инструменты для анализа разговоров и тенденций в социальных сетях 
19.1.2. Системы для выявления и оценки эмоций в коммуникациях 
19.1.3. Использование больших данных для анализа коммуникаций 

19.2. Применение ИИ в маркетинговой аналитике больших данных, такие как Google BigQuery 

19.2.1. Автоматическая обработка больших данных 
19.2.2. Выявление поведенческих моделей 
19.2.3. Оптимизация алгоритмов анализа данных 

19.3. Инструменты для визуализации данных и создания отчетов о кампаниях и коммуникациях с использованием ИИ 

19.3.1. Создание интерактивных приборных панелей 
19.3.2. Автоматическое создание отчетов 
19.3.3. Прогнозируемая визуализация результатов кампании 

19.4. Применение ИИ в маркетинговых исследованиях с помощью Quid 

19.4.1. Автоматическая обработка данных опросов 
19.4.2. Автоматическое определение сегментов аудитории 
19.4.3. Прогнозирование тенденций развития рынка 

19.5. Предиктивная аналитика в принятии маркетинговых решений 

19.5.1. Предиктивные модели поведения потребителей 
19.5.2. Прогнозирование эффективности кампаний 
19.5.3. Автоматическая настройка стратегической оптимизации 

19.6. Сегментация рынка с помощью ИИ через Meta 

19.6.1. Автоматизированный анализ демографических данных 
19.6.2. Определение заинтересованных сторон 
19.6.3. Динамическая персонализация предложений 

19.7. Оптимизация маркетинговой стратегии с помощью ИИ 

19.7.1. Использование ИИ для измерения эффективности каналов 
19.7.2. Стратегическая автоматическая настройка для достижения максимальных результатов 
19.7.3. Моделирование стратегических сценариев 

19.8. ИИ в измерении рентабельности маркетинга с помощью GA4

19.8.1. Модели атрибуции конверсии 
19.8.2. Анализ ROI с помощью ИИ 
19.8.3. Оценка пожизненной ценности клиента, или Customer Lifetime Value 

19.9. Успешные кейсы в аналитике данных с использованием ИИ 

19.9.1. Демонстрация на конкретных примерах того, как ИИ улучшил результаты 
19.9.2. Оптимизация затрат и ресурсов 
19.9.3. Конкурентное преимущество и инновации 

19.10. Проблемы и этические аспекты в аналитике данных ИИ 

19.10.1. Предвзятость данных и результатов 
19.10.2. Этические соображения при обработке и анализе конфиденциальных данных 
19.10.3. Проблемы и решения, позволяющие сделать модели ИИ прозрачными

Модуль 20. Продажи и привлечение клиентов с помощью искусственного интеллекта 

20.1. Применение искусственного интеллекта в процессе продаж с помощью Salesforce 

20.1.1. Автоматизация задач по продажам 
20.1.2. Предиктивный анализ цикла продаж 
20.1.3. Оптимизация ценовых стратегий 

20.2. Техники и инструменты для генерации лидов с помощью ИИ с использованием Hubspot 

20.2.1. Автоматизированная идентификация лидов 
20.2.2. Анализ поведения пользователей 
20.2.3. Персонализация контента для рекрутинга 

20.3. Скоринг лидов с помощью ИИ с использованием Hubspot 

20.3.1. Автоматизированная оценка квалификации лидов 
20.3.2. Анализ лидов на основе взаимодействия 
20.3.3. Оптимизация моделискоринга лидов 

20.4. ИИ в управлении взаимоотношениями с клиентами 

20.4.1. Автоматизированные последующие действия для улучшения отношений с клиентами 
20.4.2. Персональные рекомендации для клиентов 
20.4.3. Автоматизация персонализированных коммуникаций 

20.5. Внедрение и истории успеха виртуальных помощников в продажах 

20.5.1. Виртуальные помощники для поддержки продаж 
20.5.2. Улучшение клиентского опыта 
20.5.3. Оптимизация конверсии и закрытие продаж 

20.6. Прогнозирование потребностей клиентов с помощью искусственного интеллекта 

20.6.1. Анализ покупательского поведения 
20.6.2. Динамическая сегментация предложений 
20.6.3. Системы персонализированных рекомендаций 

20.7. Персонализация торгового предложения с помощью ИИ 

20.7.1. Динамическая адаптация коммерческих предложений 
20.7.2. Эксклюзивные поведенческие предложения 
20.7.3. Создание персонализированных пакетов 

20.8. Конкурентный анализ с помощью ИИ 

20.8.1. Автоматизированный мониторинг конкурентов 
20.8.2. Автоматизированный сравнительный анализ цен 
20.8.3. Предиктивное наблюдение за конкурентами 

20.9. Интеграция ИИ в инструменты продаж 

20.9.1. Совместимость с CRM-системами 
20.9.2. Расширение возможностей инструментов продаж 
20.9.3. Предиктивная аналитика в платформах продаж 

20.10. Инновации и прогнозы в сфере продаж 

20.10.1. Дополненная реальность в процессе покупки 
20.10.2. Расширенная автоматизация продаж 
20.10.3. Эмоциональный интеллект при взаимодействии в продажах 

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"