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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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Ana Flores

SONORA

Opinión sobre Máster en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing

Ana Flores, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

que es en linea y así puedo hacerlo en mis tiempos libres.

Ana Flores, ¿qué has aprendido en el Master Online?

los temas

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aprendí muchas cosas que no veo en la universidad

Ana Flores, ¿qué has echado en falta del Master Online?

excelente

* Todas las opiniones sobre Máster en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing

MÁSTER INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E INBOUND MARKETING. Disfruta del mejor contenido a lo largo de esta formación y especialízate en el ámbito de la inteligencia artificial gracias a Euroinnova International Online Education. Estudia desde casa gracias a la metodología 100% online que se ofrece en esta formación en IA e Inbound Marketing. 

Resumen salidas profesionales
de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
La convergencia de la Inteligencia Artificial (IA) y el Inbound Marketing representa una oportunidad única para transformar las estrategias comerciales y de comunicación. La complejidad cada vez mayor de los mercados, la evolución constante de los algoritmos de búsqueda y la demanda de experiencias personalizadas han impulsado la necesidad de formarse en este nuevo paradigma. La integración de la IA y el Inbound Marketing abre nuevos caminos en la mejora de la experiencia del usuario y en la toma de decisiones. Gracias a este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing podrás analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones, anticipar tendencias y personalizar mensajes y contenido en tiempo real, optimizando la interacción y la conversión.
Objetivos
de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
- Comprender los fundamentos éticos de la Inteligencia Artificial y su aplicabilidad en Inbound Marketing. - Analizar la gobernanza, confiabilidad y sesgo en IA, y su impacto en estrategias de marketing. - Dominar la creación de contenido atractivo, optimización SEO y generación de leads con IA. - Diseñar estrategias de Inbound Marketing centradas en redes sociales y experiencia de usuario. - Aplicar técnicas de PLN y desarrollar chatbots avanzados para interacción y atención al cliente. - Integrar IA y chatbots en sitios web y aplicaciones, considerando ética y privacidad. - Evaluar casos de uso y oportunidades de mercado para IA y marketing digital
Salidas profesionales
de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
Gracias a este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing podrás trabajar como Especialista en Marketing Digital, Consultor de Inteligencia Artificial, Diseñador de Experiencia de Usuario, Desarrollador de Chatbots y Analista de Datos. También puedes asumir roles de liderazgo en departamentos de marketing, innovación y tecnología
Para qué te prepara
el Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
Este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing te prepara para dominar la Inteligencia Artificial aplicada al marketing, creando estrategias éticas y avanzadas de Inbound Marketing. Aprenderás a diseñar chatbots, implementar PLN, mejorar la experiencia de usuario y abordar desafíos éticos. Te capacita para liderar en entornos digitales complejos y dinámicos creando automatismos en el campo del marketing mediante IA
A quién va dirigido
el Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
Este Master en Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing está diseñado para profesionales del marketing, ingenieros, emprendedores y graduados interesados en fusionar habilidades en Inteligencia Artificial y estrategias de Inbound Marketing. Ideal para aquellos que buscan liderar el panorama digital, desarrollar campañas efectivas y comprender la ética de la IA.
Metodología
de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing

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  1. Conceptualización de la innovación tecnológica
  2. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  3. Competitividad e innovación
  4. El proceso de innovación tecnológica
  1. Características del entorno ante el cambio tecnológico
  2. Definición de estrategia tecnológica
  3. Objetivo de una estrategia tecnológica
  4. Tipos de estrategias tecnológicas
  5. Gestión de la tecnología. Planes tecnológicos
  1. La cooperación tecnológica entre organizaciones
  2. Modalidades de cooperación
  3. Fusiones, adquisiciones y conglomerados
  4. Alianzas estratégicas tecnológicas
  1. Vigilancia del entorno empresarial
  2. Sistemas de vigilancia tecnológica
  3. Herramientas básicas para la vigilancia tecnológica
  4. Inteligencia competitiva
  1. Conceptos básicos de proyectos de innovación
  2. Herramientas para la gestión de proyectos
  3. Ciclo de vida de un proyecto de innovación
  4. Organización del proyecto
  5. Dirección del proyecto
  6. Evaluación del proyecto
  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación
  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación
  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo
  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital
  1. Introducción al mercado
  2. División del mercado
  3. Ley de oferta y demanda
  4. Estudios de mercado
  5. Ámbitos de aplicación del estudio de mercados
  6. Objetivos de la investigación de mercados
  7. Tipos de diseño de la investigación de los mercados
  8. Cartera de clientes
  1. Planificación y marketing
  2. Determinación de la cartera de productos
  3. Gestión estratégica de precios
  4. Canales de comercialización
  5. Comunicación e imagen de negocio
  6. Estrategias de fidelización y gestión de clientes
  1. El plan de marketing digital
  2. Análisis de la competencia
  3. Análisis de la demanda
  4. DAFO, la situación actual
  5. Objetivos y estrategias del plan de marketing digital
  6. Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
  7. Posicionamiento e imagen de marca
  8. Captación y fidelización de usuarios
  9. Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing en la empresa
  1. ¿Qué es el Inbound Marketing?
  2. Marketing de Contenidos
  3. Marketing viral
  4. Video Marketing
  5. Reputación online
  1. Las 4 Ps en el neuromarketing
  2. Fundamentos y metodología de la neuroventa
  3. La neurocomunicación en la venta
  4. Estrategias producto servicio
  5. Packaging y neuromarketing
  6. Factor precio en neuromarketing
  1. Previsión y utilidad
  2. Análisis geográfico de la zona de ventas
  3. Marcar objetivos
  4. Diferencia entre objetivos y previsiones
  5. Cuotas de actividad
  6. Cuotas de participación
  7. Cuotas económicas y financieras
  8. Estacionalidad
  9. El plan de ventas
  1. Venta directa
  2. Venta a distancia
  3. Venta multinivel
  4. Venta personal
  5. Otros tipos de venta
  1. Análisis de la sensibilidad del precio
  2. Discriminación de precios
  3. Estrategias de precio
  4. Políticas de descuento
  1. Cómo monitorizar la experiencia del cliente
  2. Métricas de satisfacción y experiencia del cliente
  3. Generando valor añadido a cada cliente
  4. Neuromarketing
  1. Contextualización
  2. Fases del proceso de un CRM
  3. Beneficios y ventajas
  4. Implementación
  5. ¿Está preparada tu empresa?
  6. Errores más frecuentes
  7. CRM para solucionar problemas de la empresa
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Ética normativa y ética aplicada
  2. Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
  3. Ética realista y ética ficción
  4. Inteligencia artificial como objeto y sujeto
  5. Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
  6. Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
  7. Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
  8. Bioética e inteligencia artificial
  9. Democracia e inteligencia artificial
  1. Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
  2. Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
  3. Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
  4. Elaboración de un plan de gobernanza
  1. Principios de la inteligencia artificial responsable
  2. Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
  3. Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
  4. Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
  5. Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
  6. Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
  7. Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
  8. Transparencia en modelos de Machine Learning
  9. Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
  1. Metodología de la ética en la inteligencia artificial
  2. Agentes artificiales morales
  3. Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
  4. Objeciones acerca de agencias morales artificiales
  5. Responsabilidad y Derechos de los robots
  1. Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
  2. Empleo e inteligencia artificial
  3. Relaciones humanas e inteligencia artificial
  4. Funciones de los Estados e inteligencia artificial
  5. Educación e inteligencia artificial
  6. Salud e inteligencia artificial
  7. Movilidad e inteligencia artificial
  8. Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
  9. Globalización e inteligencia artificial
  1. Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
  2. Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
  3. Cambio climático global
  4. Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA
  5. Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA
  6. Ética ambiental e inteligencia artificial
  1. Armas autónomas
  2. Intervenciones militares teledirigidas
  3. Ética de la guerra
  1. El metaverso
  2. Gemelos digitales humanos
  3. Creación de universos paralelos en 3D
  1. Sistemas autónomos en el ámbito laboral
  2. Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
  3. Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
  4. Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
  5. Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
  1. Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
  2. Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
  3. Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo
  1. Introducción al customer journey
  2. Fases de la experiencia de cliente
  3. Propuestas de mejora
  4. Herramientas para crear un Customer Journey
  5. Tendencias
  6. Introducción al Buyer persona
  7. Cómo crear tu Buyer Persona
  8. Herramientas
  1. Definición de Experiencia de Usuario
  2. Principios de la Experiencia de Usuario
  3. El papel del diseñador UX en el proceso de creación
  4. Etapas del diseño UX
  5. Técnicas para el diseño UX
  6. Herramientas UX
  1. Desarrollo y aplicación de soluciones de I.A. en la gestión de contenidos digitales:
  2. Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital:
  3. Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce:
  1. Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience:
  2. Generalización de la metodología de marketing digital Funnel de conversión:
  3. Implantación de la I.A. en una estrategia de Marketing de Automatización integral:
  4. Demostración en la plataforma eCommerce Wordpress
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es Chat GPT?
  2. Cómo afecta la inteligencia artificial en Chat GPT?
  3. Versiones de Chat GPT y funcionalidades
  4. Usos de Chat GPT
  5. Beneficios de la IA y Chat GPT
  1. ¿Cómo funciona Chat GPT?
  2. Diferencias entre Chat GPT y otros chatbots
  3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  4. Aprendizaje por transferencia
  5. Cómo entrenar un modelo de Chat GPT
  1. Elección de la plataforma de desarrollo
  2. Configuración del entorno de desarrollo
  3. Preparación de los datos de entrenamiento
  4. Entrenamiento del modelo de Chat GPT
  5. Integración del modelo en el chatbot
  6. Pruebas y mejora del modelo
  1. Análisis de la conversación con el usuario
  2. Personalización de la conversación
  3. Uso de emojis y respuestas con imágenes
  4. Integración de voz y audio
  5. Respuestas multilingües
  1. Integración del chatbot en una página web
  2. Integración del chatbot en una aplicación móvil
  3. Personalización del aspecto del chatbot
  4. Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
  1. Modelos de negocio para chatbots
  2. Monetización a través de publicidad
  3. Monetización a través de suscripciones
  4. Monetización a través de compras in-app
  5. Análisis del rendimiento y la rentabilidad
  1. Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
  2. Sesgos en la IA y cómo evitarlos
  3. Derechos y privacidad del usuario
  4. Regulaciones y normativas sobre chatbots
  5. Responsabilidad social y ambiental
  1. Chatbots para atención al cliente
  2. Chatbots para servicios financieros
  3. Chatbots para servicios de salud
  4. Chatbots para educación
  5. Chatbots para entretenimiento y ocio
  1. Plataformas de desarrollo de Chatbots
  2. Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
  3. Bases de datos y almacenamiento
  4. Recursos de formación y aprendizaje
  5. Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
  1. Desarrollo de un Chatbot avanzado
  2. Caso de estudio en atención al cliente
  3. Caso de estudio en educación
  4. Caso de estudio en salud
  5. Caso de estudio en ocio

Titulación de Máster inteligencia artificial generativa e inbound marketing

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
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La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestras vidas, aprender sobre su utilización para la generación de contenido es algo esencial y por ello con el Máster Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing vas a aprender a realizar este tipo de contenido, siendo utilizado para muchas de las acciones de marketing y optimización. 

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MÁSTER INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E INBOUND MARKETING

Especialízate en la utilización de la inteligencia artificial generativa 

Cuando hablamos de la inteligencia artificial generativa nos referimos a la utilización de la IA para la creación de contenido, con ella podremos crear imágenes, textos, vídeos o audios entre otro tipo de contenidos originales. Gracias a esta inteligencia artificial podemos realizar tareas que son configuradas de forma previa, adaptándose a las especializaciones que ofrecemos o a pront con muy pocos datos. 

En el caso de la IA generativa se aprende de forma automática a través de la detección de patrones y relaciones entre los datos de contenido con los que cuenta la IA, gracias a estos patrones es capaz de crear por sí misma contenido. Normalmente, la IA generativa suele seguir los modelos de aprendizaje supervisado con la utilización de etiquetas, consiguiendo de esta manera adaptarse de forma adecuada. Son muchas las aplicaciones que existen para esta especialización dentro de la IA, entre ellas destacamos la utilización para chatbots en sitios webs y aplicaciones, o la utilización en técnicas de marketing como la traducción de textos, la creación de contenido original o las respuestas a solicitudes que son repetitivas. 

¿Por qué es importante conocer el Inbound Marketing?

Cuando nos referimos al inbound marketing estamos hablando de la metodología que se encarga de adaptarse a las necesidades que tiene el público objetivo para la atracción de clientes con elevada fidelidad a la empresa. Las estrategias de inbound marketing se centran en crear experiencias, para ello se genera un contenido original con un valor muy elevado que incita a la interacción de las personas con la empresa y con ello un aumento en el crecimiento. 

Las fases del inbound marketing para el proceso de compra pueden ser resumidas en tres, la primera es la de atracción, esta es la encargada de llamar la atención de las personas adecuadas con un contenido con elevado valor, así como interacciones que demuestren que tu posición en el mercado es confiable. La segunda fase es la de interacción, se encarga de dar solución a las necesidades y demandas que presenten los clientes potenciales, aumentando la posibilidad de que aumenten las ventas. Por último, aprendes a deleitar, es decir, ayudar a que el cliente consiga lo que está buscando a través de tu oferta. 

El inbound marketing tiene una gran importancia, ya que es capaz de atraer más clientes potenciales hacia tu empresa y crear un circuito donde la potencia de atracción se alimenta de forma automática. Puedes conseguir generar contenido muy valioso e informativo logrando que las personas se enamoren de tu marca y con ello tener una mayor conexión, demostrar a través de los contenidos los valores y la personalidad de marca, de esta manera muchas personas se alinearán con esta visión. 

La metodología inbound es capaz de hacer crear a las empresas como nunca se había conseguido, esta nueva perspectiva del marketing es cada vez más implementada por las empresas, por lo que no dudes en aprender sobre ella y la IA generativa para esta a la última en este sector. 

¿Por qué estudiar nuestro Máster Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing?

Son muchas las razones por las que realizar el Máster Inteligencia Artificial Generativa e Inbound Marketing junto a Euroinnova International Online Education, gracias a ella puedes conseguir una preparación única en el sector, y tras su finalización, recibirás una titulación expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)

Pide información cuanto antes y no dudes en matricularte. 

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