In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von TensorFlow im Social Media Marketing. Sie werden in die Lage versetzt, machine learning-Modelle zu entwickeln, die zur Analyse und Optimierung von Social-Media-Kampagnen beitragen. Sie erwerben Kenntnisse über die Grundlagen des machine learning und die Anwendung von TensorFlow zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen aus sozialen Netzwerken. Sie lernen, machine learning-Algorithmen zu implementieren, um Nutzerverhalten zu prognostizieren und Inhalte zielgerichtet zu personalisieren. Zudem werden Sie befähigt, machine learning-Modelle zur automatisierten Sentiment-Analyse einzusetzen, um Stimmungen und Trends in sozialen Medien zu identifizieren. Durch praxisorientierte Übungen und Projekte wenden Sie TensorFlow in realen Szenarien des Social Media Marketings an. Sie trainieren machine learning-Modelle mit aktuellen Datensätzen und evaluieren deren Performance im Kontext von Marketingstrategien. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, machine learning-Techniken mit TensorFlow effektiv im Social Media Marketing einzusetzen, um Kampagnen datenbasiert zu steuern und die Kundenansprache zu optimieren.

Einführung und Grundlagen von TensorFlow
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow mit Fokus auf machine learning
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow
  • Kenntnisse im Bereich machine learning anhand von Keras
  • Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
  • Anwendungen aus dem machine learning bei neuronalen Netzen

Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen
  • Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras und Bezug zu machine learning
  • Trainieren eines Neuronalen Netzes
  • Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperformance aus dem Bereich machine learning
  • Funktion und Nutzen von Machine Learning

Analyse und Visualisierung in TensorFlow und Keras
  • Analyse von machine learning in TensorFlow
  • Visualisierung von Ergebnissen mit Keras
  • Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Relevanz für machine learning
  • Dimensionalitätsreduktion: PCA und t-SNE

Vertiefung und Spezialthemen im maschinellen Lernen
  • Neuronale Netze und Deep Learning im Kontext von machine learning
  • Fortgeschrittene Techniken: Handhabung unausgewogener Daten
  • Unüberwachtes Lernen: Clustering unter Einsatz von machine learning
  • Regressionstechniken und Regularisierung: Lasso und Ridge

Anwendungen und Projektarbeit
  • Stimmungsanalyse mit Keras und Anwendungen aus dem machine learning
  • Verkehrszeichenerkennung mit Keras
  • Intelligente Spurerkennung mit Keras und OpenCV anhand von Methoden im machine learning
  • Qualifikationsprojekt TensorFlow
  • Qualifikationsprojekt Machine Learning

Social Media Marketing Grundlagen und Strategien
  • Social Media als Marketingdisziplin, Markenbekanntheit, Kundengewinnung und Sales im Kontext von machine learning
  • Social Media Marketing, Content Marketing, E-Mail Marketing und Employer Branding
  • Facebook: Grundeinstellungen, Content-Strategie, Publishing und Community Management mit Fokus auf machine learning

Advanced Social Media Advertising und Analyse
  • Facebook: Werbeanzeigen, Targeting nach Custom Audience, Facebook-Analytics und Shop mit Unterstützung von machine learning
  • Instagram: Zielgruppen, Account-Gestaltung und Content-Produktion
  • Instagram-Shopping, Erfolgsmessung und KPIs, Werbeanzeigen und Tool-Tipps mit Bezug zu machine learning

Social Media Monitoring und Trends
  • Social Media Monitoring und Online Reputation Management im Zusammenhang mit machine learning: Einstieg ins Monitoring, Tools, Kennzahlen und Ergebnisse und Handhaben von Shitstorms
  • Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft