تحلیل بازار هوش مصنوعی محور - پیشبینی و سودآوری با مدلهای یادگیری ماشین
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- تسلط به استراتژیهای بازاریابی هوش مصنوعی محور برای بهینهسازی کمپینها
- ساخت مدلهای پیشبینانه برای پیشبینی موثر رفتار مشتری
- تحلیل و تفسیر داده بازاریابی برای دستیابی به بینشهای عملی
- بخشبندی مشتریان با استفاده از یادگیری ماشین و تکنیکهای خوشهبندی
- اتوماسیون تسکهای بازاریابی با ابزارها و گردشکارهای هوش مصنوعی
- طراحی استراتژیهای بازاریابی شخصیسازی شده با تحلیلهای پیشبینانه
- مصورسازی داده از طریق داشبوردها و ابزارهای سطح حرفهای
- اعمال هوش مصنوعی برای افزایش ROI (بازگشت سرمایه) و رشد کسبوکار در فعالیتهای بازاریابی
پیشنیازهای دوره
- بدون نیاز به تجربه قبلی در هوش مصنوعی یا بازاریابی - برای مبتدیان مناسب است.
- آشنایی اولیه با رایانه و اینترنت مفید است.
- دسترسی به اینترنت برای تحلیلها و بازاریابی داده محور
- علاقهمند به تحلیلها و بازاریابی داده محور
توضیحات دوره
در فضای رقابتی دیجیتال امروزی، بازاریابانی که نمیتوانند روندهای بازار را پیشبینی کنند، از رقبای خود عقب افتادهاند. در حالی که رقبای شما بر حدس و گمان و تحلیلهای قدیمی تکیه دارند، این دوره جامع شما را با تجهیزات قدرتمند مجهز به هوش مصنوعی برای پیشبینی رفتار مشتریان، پیشبینی فروش و شناسایی فرصتهای نوظهور قبل از دیگران مجهز میکند.
این دوره عملی که مخصوص بازاریابان دیجیتال و بازاریابان محتوا طراحی شده، شما را در عرض 6 ساعت از اصول هوش مصنوعی تا مدلسازی پیشبینانه پیشرفته راهنمایی میکند. برخلاف دورههای تئوریک که شما را در تردید درباره نحوه اعمال مفاهیم رها میکنند، تمرکز بر پیادهسازی عملی از طریق مطالعات موردی واقعی و تمریناتی است که میتوان بلافاصله در کمپینهای بازاریابی خود استفاده کنید.
در طول دوره، مهارتهای زیر را کسب خواهید کرد:
- اصول یادگیری ماشین - درک مفاهیم پایه که قدرت بازاریابی پیشبینانه را بدون نیاز به دانش فنی فراهم میکنند.
- جمعآوری و آمادهسازی داده - یادگیری نحوه جمعآوری، پاکسازی و تبدیل داده خام به بینشهای قدرتمند بازاریابی با تکنیکهای مهندسی ویژگی
- تحلیل داده اکتشافی (EDA) - کشف الگوها و روابط در داده بازاریابی با تحلیلهای آماری و مصورسازیهای جذاب
- ساخت مدلهای پیشبینانه - ساخت مدلهای پیچیده با استفاده از یادگیری نظارت شده و نظارت نشده برای پیشبینی رفتار مشتری و روندهای بازار
- ارزیابی و بهینهسازی مدل - اطمینان از صحت و قابلیت اعتماد پیشبینیهای خود از طریق ارزیابیهای متقاطع و تیونینگ هایپرپارامتر
- کاربردهای عملی - اعمال مهارتها در پیشبینی ریزش مشتری و پیشبینی فروش با دو مطالعه موردی عمیق
- پیادهسازی استراتژیک - تبدیل بینشهای پیشبینانه به استراتژیهای عملی بازاریابی برای بخشبندی و شخصیسازی
در پایان دوره، توانایی منحصربهفردی در استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیمات بازاریابی داده محور خواهید داشت که نتایج بسیار بهتری نسبت به رویکردهای سنتی ارائه میدهد. شما به جمع برتر بازاریابانی میپیوندید که میتوانند نتایج را پیشبینی کنند، نه واکنش نشان دهند.
دیگر به بازاریابی مبتنی بر شهود اکتفا نکنید، در حالی که رقبای شما با هوش مصنوعی پیشرفت میکنند. اکنون در دوره شرکت کرده و خود را در چند ساعت تبدیل به فردی کنید که از داده محوری به پیشبینی میپردازد. آینده موفقیتهای بازاریابی شما به تصمیمی که امروز میگیرید بستگی دارد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- حرفهایهای بازاریابی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده هستند.
- کارآفرینانی که میخواهند رشد کسبوکار خود را با ابزارهای هوش مصنوعی بهینهسازی کنند.
- علاقهمندان به داده که میخواهند یادگیری ماشین متمرکز بر بازاریابی را بررسی کنند.
- مبتدیانی که تمایل دارند استراتژیهای بازاریابی هوش مصنوعی محور را یاد بگیرند.
- تحلیلگران کسبوکار که میخواهند مهارتهای خود را در تحلیلهای پیشبینانه تقویت کنند.
- دانشجویان یا حرفهایهایی که قصد دارند وارد نقشهای بازاریابی مجهز به هوش مصنوعی شوند.
تحلیل بازار هوش مصنوعی محور - پیشبینی و سودآوری با مدلهای یادگیری ماشین
-
مباحث دوره 04:23
-
درک هوش مصنوعی در بازاریابی 05:17
-
مبانی یادگیری ماشین 05:38
-
بررسی تحلیل پیشبینانه 05:59
-
شناسایی منابع داده 02:41
-
پاکسازی و پردازش داده - مدیریت مقادیر گمشده 04:29
-
پاکسازی و پردازش داده - نرمالسازی و استانداردسازی داده 02:39
-
پاکسازی و پردازش داده - مهندسی ویژگی 01:58
-
تمرین عملی 20:28
-
آشنایی با تحلیل داده اکتشافی 04:45
-
آمار توصیفی 08:58
-
مصورسازی داده 09:59
-
آشنایی با مدلسازی پیشبینانه 04:11
-
تکنیکهای یادگیری نظارت شده - رگرسیون خطی و جنگلهای تصادفی 09:20
-
تکنیکهای یادگیری نظارت نشده - تکنیکهای خوشهبندی 07:15
-
تکنیکهای یادگیری نظارت نشده - تحلیل مؤلفه اصلی 05:01
-
تکنیکهای ارزیابی مدل - اعتبارسنجی متقابل 08:10
-
تکنیکهای ارزیابی مدل - متریکهای عملکرد 17:08
-
تیونینگ هایپرپارامتر 07:05
-
بیشبرازش و کم برازش 12:10
-
تعریف مسئله 01:49
-
آمادهسازی داده 18:47
-
ساخت مدل 01:41
-
تعریف مسئله 01:08
-
آمادهسازی داده 08:35
-
ساخت مدل 02:30
-
ارزیابی مدل 04:26
-
استفاده از هوش مصنوعی برای بخشبندی مشتریان - بخش 1 09:43
-
استفاده از هوش مصنوعی برای بخشبندی مشتریان - بخش 2 15:54
مشخصات آموزش
تحلیل بازار هوش مصنوعی محور - پیشبینی و سودآوری با مدلهای یادگیری ماشین
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:29
- مدت زمان :03:32:07
- حجم :1.62GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy