“Вивчення штучного інтелекту та його впровадження в рекламні процеси”

Опис курсу

Цей онлайн-курс розрахований на маркетологів, рекламних спеціалістів та початківців, які прагнуть освоїти основи штучного інтелекту (ШІ) та його застосування в рекламних процесах. Курс триває 10 тижнів, включає 2-3 онлайн-заняття на тиждень (по 1,5 години) через Zoom або Google Meet, та поєднує теорію, практичні кейси та проєкти.

Цілі курсу

• Ознайомити учасників з основами ШІ та його можливостями в рекламі.
• Навчити використовувати інструменти на основі ШІ для створення контенту, аналізу даних та оптимізації кампаній.
• Розвинути навички інтеграції ШІ в рекламні стратегії.
• Підготувати учасників до створення власного проєкту з використанням ШІ.

Структура курсу

Тиждень 1: Вступ до штучного інтелекту та реклами

• Тема 1: Що таке ШІ? Історія, ключові концепції, типи ШІ (ML, NLP, комп’ютерний зір).
• Тема 2: Огляд рекламної індустрії: сучасні тренди та виклики.
• Практика: Аналіз рекламних кейсів, де застосовується ШІ (обговорення через Zoom).
• Інструменти: Вступ до Google Colab для роботи з Python (демонстрація).

Тиждень 2: Основи машинного навчання для реклами

• Тема 1: Машинне навчання: регресія, класифікація, кластеризація.
• Тема 2: Застосування ML у рекламі: сегментація аудиторії, прогнозування поведінки.
• Практика: Проста модель кластеризації клієнтів у Google Colab.
• Інструменти: Google Colab, Python (pandas, scikit-learn).

Тиждень 3: Обробка природної мови (NLP) у рекламі

• Тема 1: Основи NLP: аналіз тексту, обробка відгуків, чат-боти.
• Тема 2: Використання NLP для створення рекламного контенту та аналізу настроїв.
• Практика: Створення чат-бота для рекламного сценарію за допомогою Dialogflow.
• Інструменти: Dialogflow, Hugging Face (демонстрація моделей).

Тиждень 4: Комп’ютерний зір у рекламі

• Тема 1: Основи комп’ютерного зору: розпізнавання зображень, аналіз відео.
• Тема 2: Застосування в рекламі: персоналізовані візуали, аналіз контенту.
• Практика: Використання інструменту (наприклад, Google Vision API) для аналізу зображень.
• Інструменти: Google Vision API, TensorFlow.

Тиждень 5: ШІ для створення контенту

• Тема 1: Генеративний ШІ: текст, зображення, відео.
• Тема 2: Інструменти для створення рекламного контенту (DALL·E, Midjourney, Jasper).
• Практика: Генерація рекламного тексту та зображень за допомогою ШІ-інструментів.
• Інструменти: Jasper, Midjourney (онлайн-доступ).

Тиждень 6: Оптимізація рекламних кампаній за допомогою ШІ

• Тема 1: Алгоритми таргетингу та оптимізації (RTB, programmatic advertising).
• Тема 2: Використання ШІ для A/B тестування та аналізу ROI.
• Практика: Налаштування моделі для прогнозування ефективності кампанії в Google Colab.
• Інструменти: Google Ads API, Meta Ads Manager (огляд).

Тиждень 7: Аналітика та ШІ

• Тема 1: Аналіз даних у рекламі: метрики, KPI, дашборди.
• Тема 2: Використання ШІ для прогнозної аналітики та рекомендаційних систем.
• Практика: Створення дашборду для аналізу кампанії в Power BI або Tableau.
• Інструменти: Power BI, Tableau (хмарний доступ).

Тиждень 8: Етика та виклики ШІ в рекламі

• Тема 1: Етичні аспекти ШІ: конфіденційність, упередження, прозорість.
• Тема 2: Регуляція ШІ в рекламі: GDPR, CCPA.
• Практика: Обговорення кейсів етичних дилем (групова дискусія через Zoom).
• Інструменти: Немає (аналіз документів).

Тиждень 9: Інтеграція ШІ в рекламні процеси

• Тема 1: Стратегії впровадження ШІ: від пілотних проєктів до масштабування.
• Тема 2: Крос-функціональна співпраця: маркетинг, IT, креатив.
• Практика: Розробка плану інтеграції ШІ для вигаданого бренду.
• Інструменти: Miro для створення ментальних карт (онлайн).

Тиждень 10: Фінальний проєкт

• Тема 1: Огляд проєктного циклу: від постановки задачі до презентації.
• Тема 2: Презентація фінального проєкту через Zoom.
• Практика: Створення рекламної кампанії з використанням ШІ (аналітика, контент, таргетинг).
• Інструменти: Figma (для презентації), Google Colab, Jasper, Midjourney.

Оцінювання

• Щотижневі завдання: 40% (завантаження через Google Drive або платформу курсу).
• Фінальний проєкт: 40% (якість проєкту, презентація через Zoom).
• Участь у заняттях: 20% (активність в онлайн-обговореннях, чатах).

Рекомендовані ресурси

• Книги:
  • “Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems” – Майкл Негневицький.
  • “Prediction Machines” – Аджай Агравал.
• Інструменти: Google Colab, Dialogflow, Jasper, Midjourney, Google Vision API.
• Платформи: Coursera, Udemy для додаткових матеріалів, Kaggle для датасетів.

Формат курсу

• Лекції: Онлайн-заняття через Zoom/Google Meet з інтерактивними презентаціями.
• Практика: Виконання завдань у хмарних інструментах (Google Colab, Figma, Dialogflow).
• Зворотний зв’язок: Щотижневий фідбек через коментарі в Google Drive або платформі курсу.
• Тривалість: 10 тижнів, 20-30 онлайн-занять.
• Технічні вимоги: Стабільне інтернет-з’єднання, вебкамера, мікрофон, доступ до хмарних інструментів.