01
Inteligencia artificial aplicada al marketing. Curso práctico
AUTORES
Editorial: Ediciones de la U
· Coedición: Ra-ma Editorial
02
DESCRIPCIÓN
Una mirada a la publicación
La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta esencial en el ámbito del marketing digital, transformando estrategias y optimizando procesos de toma de decisiones. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones de comportamiento y automatizar tareas permite a las empresas personalizar sus campañas, mejorar la experiencia del cliente y aumentar su competitividad.
Este manual ofrece una guía práctica y completa sobre el uso de la IA en el marketing, abarcando desde conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas. Se examinarán técnicas de análisis predictivo, segmentación de audiencias, personalización de contenidos y automatización de procesos clave. Además, se explorarán aspectos éticos y legales relacionados con el uso de la IA como la gestión de datos personales y la transparencia algorítmica.
03
TABLA DE CONTENIDO
Un recorrido por el libro
ACERCA DE LA AUTORA
INTRODUCCIÓN CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.1 APROXIMACION A LOS CONCEPTOS BASICOS DE LA IA 1.1.1 Caracterización de la Inteligencia Artificial 1.1.2 Aplicaciones de la nomenclatura y conceptos asociados a la IA 1.1.3 Recursos necesarios para la utilización de la IA 1.1.4 Generación actual de aplicaciones de IA 1.2 EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.2.1 Cronología y principales hitos 1.2.2 Escuelas de pensamiento en los que se basa la IA Convencional. Computacional 1.3 IDENTIFICACION DE LAS DIFERENTES TECNICAS PARA EL DESARROLLO DE LA IA 1.3.1 Categorías de la Inteligencia Artificial 1.3.2 Técnicas de Aprendizaje Automático 1.3.3 Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo 1.3.4 Tecnologías de Apoyo. Interfaces de usuario. Visión artificial 1.4 AMBITOS DE APLICACION DE LA IA 1.4.1 Aplicaciones actuales basadas en IA aplicaciones practicas 1.4.2 Resolución de problemas mediante aplicaciones IA 1.4.3 Contexto para el uso de herramientas de IA 1.4.4 Requerimientos y limitaciones de las aplicaciones basadas en IA 1.5 CONTEXTO ETICO Y LEGAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.5.1 La Inteligencia Artificial, la conciencia y los sentimientos 1.5.2 Corrientes criticas 1.5.3 La propiedad intelectual de la IA 1.6 PRUEBA DE AUTOEVALUACION 1.7 RESPUESTAS
CAPÍTULO 2. PROCESOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADOS A LAS ESTRATEGIAS DE MARKETING 2.1 APLICACION DE LOS PROCESOS DE LA IA AL AMBITO DE LOS ESTUDIOS DE MERCADO 2.1.1 Caracterización de aplicaciones basadas en IA para análisis de mercado 2.1.2 Implicaciones éticas y legales del sector respecto al alcance de la IA 2.1.3 Utilización de técnicas y herramientas de estudio de mercado basadas en IA 2.2 DESARROLLO DE LA IA EN EL AMBITO DEL DISENO DE PRODUCTO O SERVICIO 2.2.1 Aplicación de técnicas y herramientas de IA para la toma de decisiones 2.2.2 Integración de metodologías de diseño y de desarrollo de IA 2.3 IMPLANTACION DE LA IA EN EL AMBITO DE LA ESTRATEGIA PUBLICITARIA 2.3.1 Caracterización de aplicaciones publicitarias basadas en IA 2.3.2 Concepto de publicidad programática 2.3.3 Utilización de herramientas y técnicas para optimizar la estrategia publicitaria 2.3.4 Gestión de imagen de marca 2.3.5 Extrapolación de técnicas y estrategias de casos de éxito 2.4 APLICACION DE LOS ULTIMOS AVANCES DE LA IA EN MARKETING DIGITAL 2.4.1 Ecosistema de aplicaciones y técnicas más utilizados 2.4.2 Utilización de las principales herramientas para social media marketing 2.4.3 Creación y gestión de una cuenta de analítica web 2.4.4 Diseño y gestión de una campaña de publicidad web 2.4.5 Diseño y gestión de una campaña de publicidad en redes sociales 2.5 PRUEBA DE AUTOEVALUACION 2.6 RESPUESTAS...
CAPÍTULO 3. DESARROLLO DE SOLUCIONES PERSONALIZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ÁREA DE MARKETING 3.1 CREACION DE UN MODELO PREDICTIVO CON UNA HERRAMIENTA “NO CODE” 3.1.1 Funcionalidades y secciones de BigML 3.1.2 Seguimiento del proceso para la obtencion de un modelo predictivo 3.1.3 Integración del modelo obtenido en BigML en una aplicación de marketing 3.2 APLICACION DE LAS HERRAMIENTAS DE GCP (GOOGLE CLOUD PLATFORM) PARA IA 3.2.1 Gestión de datos con BigQuery 3.2.2 Creación de un modelo predictivo con BigQuery 3.2.3 Generación de un cuadro de mandos (KPI) con Looker Studio 3.2.4 Creación de un agente inteligente con DialogFlow 3.3 INTRODUCCIÓN AL DESARROLLO DE IA CON PYTHON 3.3.1 Planteamiento de un algoritmo de ML 3.3.2 Ejecución del código para la obtención de un modelo de IA 3.3.3 Caracterización de un autoencoder y de una red neuronal convolucional 3.3.4 Proceso de diseño y programación de una solución de IA 3.4 PRUEBA DE AUTOEVALUACION 3.5 RESPUESTAS RESUMEN GLOSARIO MATERIAL ADICIONAL
04
AUTOR(ES)
Detrás de estas páginas
ELSA RUBIO DUCE
Graduada en Antropología Social y Cultural y con una pasión innata por la redacción y creación de contenido. Profesional autónoma especializada en la gestión de proyectos editoriales y el desarrollo de contenido formativo, con una amplia experiencia en tecnologías educativas y desarrollo web. Su dominio abarca el manejo de herramientas de IA como ChatGPT 4.0, Copilot, Perplexity, Gemini y Midjourney. Posee experiencia en lenguajes de programación como HTML5, CSS3 y JavaScript, así como conocimientos en Python, utilizado en el análisis de datos, machine learning y automatización de flujos de trabajo
05
INFORMACIÓN ADICIONAL
El libro en detalle
| Acabados | |
|---|---|
| Área | |
| Autor | |
| Coeditor | |
| Colección | N/A |
| Editorial | |
| EISBN | |
| Formato | |
| Número de edición | |
| Páginas | |
| Peso |
06
PRODUCTOS RELACIONADOS








