TensorFlow für Anwendungen im Content Marketing In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von TensorFlow im Bereich des Content Marketings. Sie werden in die Lage versetzt, machine learning-Modelle zu entwickeln, die zur Analyse und Optimierung von Marketingstrategien beitragen. Sie erwerben Kenntnisse über die Grundlagen von machine learning und deren Anwendung im Content Marketing. Dazu gehört das Verstehen von Algorithmen, die zur Vorhersage von Kundenverhalten eingesetzt werden, sowie die Implementierung von Empfehlungssystemen. Sie lernen, wie Sie mit TensorFlow Daten verarbeiten und Modelle trainieren, um personalisierte Inhalte zu erstellen und die Effektivität von Kampagnen zu steigern. Durch praktische Übungen und Fallstudien wenden Sie machine learning-Techniken direkt auf typische Herausforderungen im Content Marketing an. Dies umfasst die Entwicklung von Modellen zur Sentiment-Analyse und zur automatisierten Content-Generierung. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, machine learning-Modelle mit TensorFlow zu implementieren und diese gezielt zur Verbesserung Ihrer Content-Marketing-Strategien einzusetzen.

Grundlagen und Einrichtung
  • Kenntnisse im Bereich machine learning durch das Qualifikationsprojekt TensorFlow
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow
  • Grundlagen zur Nutzung von Python mit Fokus auf machine learning
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow
  • Einführung in Programmierkonzepte für den Einsatz bei machine learning
  • Standard-Datentypen
  • Datenstrukturen
  • Python-Skripte

Machine Learning mit TensorFlow und Keras
  • Einstieg in Keras und Anwendungen aus dem machine learning
  • Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
  • Vertiefung von machine learning mit Analyse-Methoden in TensorFlow
  • Trainieren eines Neuronalen Netzes
  • Praktische Projekte mit Fokus auf machine learning: Stimmungsanalyse mit Keras
  • Laden und Speichern von Modellen
  • Effizientes Arbeiten mit vorgefertigten Modellen im Bereich machine learning

Programmierung und Datenverarbeitung in Python
  • Funktionen im Kontext von machine learning
  • Ein-und Ausgabe
  • Klassendefinitionen mit Anwendung bei machine learning
  • Objektorientiertes Modellieren
  • Fehlerquellen und deren Vermeidung in machine learning-Projekten
  • Dynamische Websites-CGI und WSGI
  • Testen und Tuning
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen

Content Marketing Strategie
  • Markt- und Zielgruppenanalyse mit Berücksichtigung von machine learning
  • Keywords und Suchtrends und Format- und Kanalplanung
  • Workflows und Prozesse für Content Marketing unter Einbeziehung von machine learning
  • Content-Produktion
  • Content Marketing, E-Mail Marketing und Employer Branding

SEO, SEA und Websiteoptimierung
  • Websiteoptimierung unterstützt durch machine learning-Technologien
  • Google-Optimierung und Mobile Clients
  • Suchmaschinen-Relevanz im Rahmen von machine learning Anwendungen
  • Einführung ins Online-Marketing: Suchmaschinenoptimierung (SEO)
  • Effizientes Suchmaschinenmarketing durch machine learning (SEA)

Online Marketing und digitale Trends
  • Social Media Marketing mit Methoden aus dem machine learning
  • Mobile Marketing und Voice Marketing
  • Einsatz von machine learning bei Augmented und Virtual Reality
  • Customer Journey im Online-Shop und Display Marketing

Einführung in Datenanalyse und -visualisierung
  • Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Bezug zu machine learning
  • Techniken: Merkmalserstellung und Normalisierung
  • Visualisierung von Ergebnissen im Kontext von machine learning

Marketing-Management und -planung
  • Unternehmens- und Portfolioanalysen unter Nutzung von machine learning
  • Marketingziele
  • Planung von Marketingkampagnen mit Unterstützung von machine learning

Advanced Machine Learning Techniken
  • Funktion und Nutzen von machine learning
  • Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
  • Tiefe Einblicke in neuronale Netze und Deep Learning für machine learning
  • Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperfomance
  • Einsatz von machine learning bei Regressionstechniken und Regularisierung: Lasso und Ridge

Machine Learning Innovation und Zukunftsaussichten
  • Praxisnahe Anwendungen von machine learning in Cloud Deep Learning, Bildgenerierung, Musik und Video
  • Aktuelle Trends im machine learning und zukünftige Entwicklungen
  • Qualifikationsprojekt Machine Learning