培训课程｜AI投放与数据分析

 
 
 
 
课程简介
 
 
 

本课程旨在如何运用AI技术进行高效的广告投放和深入的数据分析。深入探讨AI在广告投放策略、用户行为分析、市场趋势预测等方面的应用，通过数据分析来衡量广告投放的效果，包括用户参与度、转化率等关键指标。学生将了解如何结合AI技术与创意策略，优化广告投放，提高ROI赋能学生掌握数据驱动的决策能力。

 

 
 
 
课程目标
 
 
 

掌握AI技术在广告中的应用：学员将了解和掌握人工智能如何通过程序化购买、用户行为分析、个性化创意生成等技术优化广告投放。

 

提升广告投放的精准性和效率：学员将学习如何利用AI技术提高广告的精准性，优化投放策略，实现更高的投资回报率（ROI）。

 

开发创新广告策略：培养学员的创新思维，鼓励他们利用最新的AI工具设计和实施高效的广告策略，以提升品牌曝光和用户参与度。

 

适应行业趋势变化：提升学员的行业适应能力，使他们能够紧跟广告行业的最新趋势和技术发展，保持职业竞争力。

 

 
 
 
课程时长
 
 
 

32课时，每课时40分钟，支持线上/线下授课。

 

 
 
 
课程大纲
 
 
 

 

 
 
 
课程特色
 
 
 

1. 理论结合实践

  • 理论学习：每个章节通过理论讲解和案例分析，让学生理解AI在广告中的应用原理和策略。

  • 实操演练：提供实操练习机会，让学生在实际场景中应用所学知识。

2. 案例贯穿

  • 案例分析：使用各行业的成功案例，展示AI技术在广告策略中的实际应用效果。

  • 问题解决：通过案例中的挑战和问题，锻炼学生的解决问题能力。

3. 技能提升

  • 技能训练：通过实操课程和项目设计，提升学生的广告投放技能和数据分析能力。

  • 技能评估：通过项目作业和考试评估学生的技能掌握情况。

4. 灵活调整

  • 趋势追踪：强调通过分析行业动态和技术更新保持课程的时效性和相关性。

  • 适应性学习：通过模块化设计，使课程能够迅速适应市场变化，帮助学生获得最新技能。

 

 
 
 
课程讲师
 
 
 
陈老师 AIGC应用开发及数据分析资深讲师
 
 

个人介绍

陈老师，拥有超过10年的数据分析和软件开发经验，专注于Python、数据分析、Java语言教学及人工智能生成模型（AIGC）方向。现任TsingtaoAI研发及实训项目负责人，曾担任北京正己基业教育科技有限公司的数据科学家。陈老师以其深厚的技术背景和丰富的实践经验，致力于通过高质量的培训课程帮助学员提升专业技能。

 

教育背景

  • 2005.09—2008.07天津大学计算机科学与技术硕士

  • 2001.09—2005.07山东大学计算机科学与技术学士

 

可讲主题及培训内容

1、Python编程与应用

  1. Python基础语法与数据结构

  2. 高级编程技巧与实战案例

2、数据分析高级应用

  1. 数据分析高级开发

  2. 企业级数据分析应用

3、机器学习与神经网络

  1. 机器学习基础

  2. 深度学习与神经网络

4、AIGC生成模型

  1. 基于Python的AIGC模型实现

  2. AIGC在实际项目中的应用

5、系统架构设计

  1. 企业级系统架构设计原则

  2. 分布式系统与微服务架构

6、AI与广告

  1. AI在广告投放中的应用：包括用户行为分析和创意生成。

  2. 广告投放的精准性和效率：实现更高的投资回报率（ROI）。

  3. 创新广告策略设计：提升品牌曝光和用户参与度。

 

培训及项目案例

GreedyAI实训项目：通过一系列系统的培训课程，帮助学员掌握Python和Java的高级编程技巧，并将所学知识应用于实际项目中，提高学员的实战能力。

武昌职业技术学院精英班项目实训：针对职业院校学生的实训项目，通过项目驱动的学习方法，提升学生的编程技能和项目实践能力。

湖北生物职业技术学院毕业提升班项目实训：为毕业生提供专项培训，帮助他们在毕业后能够迅速适应工作岗位的要求，提高就业竞争力。

运道智能物流平台：领导开发并实施了智能物流平台，通过先进的技术手段，提高物流运作效率，获得客户的高度认可。

掌合云工厂智能平台：负责智能平台的架构设计与开发，实现了工厂生产管理的智能化，提高了生产效率和管理水平。

石老师 电商数据专家
 
 

石老师拥有丰富的教育背景，具备扎实的学术基础。2014年至2020年期间，他在中国人民大学完成了风险管理与精算硕士学位，主要研究方向为风险管理与数据分析。在此之前，石谷于2008年至2012年在西北师范大学获得了数学与应用数学的学士学位，奠定了其在数学和数据分析领域的坚实基础。

 

工作经历

石谷在多个行业内担任过算法工程师和BI数据工程师，积累了丰富的实践经验。他的职业生涯涵盖了信息技术、金融、零售及保险等多个领域。

  1. 抱抱信息技术有限公司（2019.07-2020.11）：作为算法工程师，石老师负责唱歌交友平台APP的信息流推荐系统，实施了多种召回和排序算法，提高了推荐系统的效率和用户满意度。

  2. 融360（2017.07-2019.04）：在融360，石谷优化了多款线上消费贷产品的风控模型，通过构建和优化特征体系，显著提升了模型的风险评估能力。

  3. 国美在线（2016.01-2017.07）：他在国美负责网站商品推荐的召回和排序模型开发，运用协同过滤和XGBoost等算法，提高了商品推荐的精准度和点击率。

  4. 阳光保险（2012.11-2015.12）：作为BI数据工程师，石谷负责数据仓库建设和Cognos报表开发，提升了公司的数据处理和分析能力。

 

专业技能

石老师熟练掌握多种机器学习和深度学习算法，包括LR、FM、XGBoost、LightGBM、DNN等。他在推荐系统领域经验丰富，熟悉协同过滤、word2vec、Graph Embedding等召回算法，能够根据用户行为进行精确推荐。此外，石老师擅长使用hive、spark、mapreduce等大数据工具进行数据处理和分析，开发语言包括python、c++、scala。

 

项目经历

  1. 信息流推荐（抱抱）：石老师在此项目中负责信息流推荐系统的开发和优化，包括显式召回和隐式召回的实现，使用LightGBM、DNN、DIN等进行离线排序，提升了用户体验和平台内容的匹配度。

  2. 消费贷风控（融360）：他优化了消费贷产品的风控模型，构建了多种数据源特征体系，并对外部数据进行有效测试和应用，提高了风险评估的精准度。

  3. 网站商品推荐（国美在线）：负责商品召回和排序模型的开发，通过协同过滤和XGBoost等算法，提升了推荐系统的点击率和用户满意度。

  4. 数据仓库建设和报表开发（阳光保险）：石老师建设了数据仓库并开发了多功能的Cognos报表，显著提升了公司数据分析和决策支持能力。

 
关于TsingtaoAI
 
 
 
 
 

TsingtaoAI拥有一支高水平的产学研一体的AI产品开发团队，核心团队主要来自清华大学、北京大学、中科院、北京邮电大学、复旦大学、中国农业大学、美团、京东、百度、中国技术创业协会和三一重工等产研组织。TsingtaoAI核心团队专长于算力、行业LLM/AIGC应用的产品研发，面向企业的大语言模型应用落地等业务，如面向智能客服、教育、人力资源、电商和轨道交通等行业领域的LLM和AIGC应用开发。公司拥有近10项LLM/AIGC相关的知识产权。

 

TsingtaoAI自研基于LLM大模型代码能力的AIGC应用开发实训平台、面向CS专业的AI训练实训平台和基于大语言模型的AIGC案例学习平台，聚焦虚拟现实、金融科技、医药健康、高端装备、新能源、新材料、节能环保、文化创意、农业科技和食品科技等关键行业，通过链接全球数以千计的关键领域的AI科学家和工程师，为央国企、上市公司、外资企业、政府部门和高校提供AI企业内训和高校实训服务。

 

 

 

Product & Case.

产品与案例

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