Machine Learning für Anwendungen im Marketing-Management mit Zusatzqualifikation AI-Development In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von automatisierten Diagnoseverfahren im Marketing-Management. Sie werden in die Lage versetzt, maschinelles Lernen zur Analyse von Kundenverhalten und zur Optimierung von Marketingstrategien anzuwenden. Sie lernen, automatisierte Diagnoseverfahren zur Kundensegmentierung einzusetzen, um Zielgruppen präzise zu identifizieren. Zudem erwerben Sie Kenntnisse in der Anwendung von automatisierten Diagnoseverfahren für prädiktive Analysen, um zukünftige Markttrends vorherzusagen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von automatisierten Diagnoseverfahren zur Personalisierung von Marketingkampagnen und zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen. Durch praxisorientierte Übungen wenden Sie automatisierte Diagnoseverfahren in realen Marketing-Szenarien an. Projektarbeiten ermöglichen es Ihnen, automatisierte Diagnoseverfahren zur Entwicklung und Implementierung eigener KI-gestützter Marketinglösungen zu nutzen. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, automatisierte Diagnoseverfahren im Marketing-Management effektiv einzusetzen und KI-gestützte Strategien zu entwickeln.

Grundlagen des Machine Learnings
  • Funktion und Nutzen von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
  • Kenntnisse im Bereich automatisierter Diagnoseverfahren bei Datenanalyse und Datenvisualisierung
  • Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperfomance
  • Dimensionalitätsreduktion mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Naiver Bayes-Klassifikator und Diskriminanzanalyse
  • Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Anwendungen aus den automatisierten Diagnoseverfahren

Projektarbeiten und Spezialqualifikation
  • Qualifikationsprojekt mit Schwerpunkt automatisierte Diagnoseverfahren
  • Qualifikationsprojekt Marketing Management
  • Zukunftsperspektiven im AI-Development mit Bezug zu automatisierten Diagnoseverfahren
  • Optimierung und Evaluation von Chatbots

Marketing-Grundlagen in der Online- und Offlinewelt
  • Analyse von Online-Marketing für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Einführung ins Offline-Marketing
  • Strategien im Social Media Marketing zu automatisierten Diagnoseverfahren
  • Video- und Mobile Marketing, Voice Marketing, Augmented und Virtual Reality

Technische Skills und Datenhandling
  • Installation und Einrichtung von Python mit Anwendungen für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Grundlegende Programmierkonzepte
  • Datenstrukturen unter dem Aspekt automatisierter Diagnoseverfahren
  • Standard-Datentypen
  • Funktionen rund um automatisierte Diagnoseverfahren
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
  • Datenbanken

Machine Learning: Vertiefende Konzepte
  • Einführung in Unsupervised Machine Learning mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • K-Means Clustering
  • Konzepte von Entscheidungsbäumen bei automatisierten Diagnoseverfahren
  • Einführung in Neuronale Netze und Backpropagation

AI-Development Skills
  • Grundlagen des AI-Development mit Anwendungen für automatisierte Diagnoseverfahren
  • NLP-Grundlagen für Chatbots
  • Einführung in PyTorch mit Bezug auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Aktivierungsfunktionen

Praxisorientiertes Machine Learning
  • Datenreinigung und Datenvisualisierung für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Lineare und Multiple Regression
  • Logistische Regression bei der Entwicklung automatisierter Diagnoseverfahren
  • Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk

Erweiterte Programmierkenntnisse
  • Programmierung von Python-Skripten zur Entwicklung automatisierter Diagnoseverfahren
  • Testen und Tuning
  • Einsatz von NumPy bei automatisierten Diagnoseverfahren
  • XML und JSON
  • Automatic Image Recognition mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren