提升广告投放的精准性和效率： 学员将学习如何利用AI技能提高广告的精准性，优化投放策略，实现更高的投资回报率（ROI）。
开拓创新广告策略： 培养学员的创新思维，鼓励他们利用最新的AI工具设计和履行高效的广告策略，以提升品牌曝光和用户参与度。
适应行业趋势变革： 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能发展，保持职业竞争力。
三、课程时长32课时，每课时40分钟，支持线上/线下授课。
模块
章节序号
章节名称
知识内容与哀求
技能内容与目标
AI在广告投放中的运用
01
互联网广告先容
1.1 传统广告和互联网广告的差异
1.2 互联网广告的规模
1.3 互联网广告创意类型
1.4 互联网广告发展史
节制传统广告与互联网广告的基本差异，能够剖析和总结两者的利害势；
理解互联网广告市场的规模和发展趋势，能够剖析数据报告，解读市场规模变革的缘故原由和影响成分；
熟习互联网广告的各种创意类型；
理解互联网广告的发展进程，节制各个阶段的主要里程碑事宜。
02
广告常用指标
2.1 常用指标术语:uv、pv、dau、mau、arpu
2.2广告收入的分解:ecpm、cpm、ctr、cvr、rol
2.3 结算办法与ecpm估计的关系:cpm、cpc、cps、cpt
节制广告领域的常用指标及其打算方法；
节制不同广告结算办法的观点及其打算方法，能够根据广告目标选择得当的结算办法。
03
AIGC广告素材自动天生技能
3.1 aigc创意广告素材天生:文生图、文生视频、图生图、图生视频
3.2 aigc创意广告策略天生:文生文、推广方案
理解AIGC（人工智能天生内容）在广告素材天生中的运用，节制利用AI技能天生各种广告素材的技能；
节制AIGC在广告策略天生中的运用，能够利用AI技能制订广告创意策略和推广方案。
04
目标受众剖析技能
4.1 用户画像构建
4.2 受众细分
4.3 用户行为剖析
节制用户画像构建的方法和工具，能够根据数据剖析构建精准的用户画像；
理解受众细分的观点及其方法，能够根据用户行为和特色进行受众细分；
熟惯用户行为剖析的方法和工具，能够根据用户行为数据进行深入剖析。
05
用户行为剖析与预测
5.1用户行为漏斗日志
5.2AI驱动的用户行为剖析与画像
节制用户行为漏斗剖析的方法，能够记录和剖析用户行为路径；
理解AI在用户行为剖析中的运用，节制AI驱动的用户画像构建方法。
06
动态创意优化与自动化广告天生
6.1动态广告创意中的设计
6.2动态创意天生-根据用户反馈实时调度广告创意
6.3在线优化
节制动态广告创意设计的方法，能够根据用户反馈实时调度广告创意；
理解动态创意天生的技能和方法，能够根据用户反馈实时天生和调度广告创意；
熟习在线广告优化的方法和工具，能够实时监控诉白效果并进行调度。
07
Al agent在广告策略中的运用
7.1Al agent的观点
7.2运用处景和技能事理
7.3运用实践
理解AI agent的基本观点及其在广告策略中的运用；
熟习AI agent在不同广告场景中的运用，理解其技能事理；
节制AI agent在广告策略中的实际运用方法，能够进行实际操作和优化。
08
高等AI运用与广告法规
8.1广告中的高等AI运用情绪剖析语音识别
8.2隐私保护和数据安全
8.3广告中的AI伦理问题和社会任务
理解高等AI技能在广告中的运用，节制情绪剖析和语音识别的基本方法；
节制广告数据隐私保护和安全管理的方法，理解干系法规；
理解AI在广告中的伦理问题和社会任务，节制应对这些问题的方法。
广告投放和干系技能理论知识
09
合约广告（一）
9.1.广告位合约
9.2 受众定向:地域定向、人口属性定向、高下定亲向、行为定向等
理解广告位合约的基本观点和操作方法，节制广告位合约的会谈技巧；
节制各种受众定向方法的事理和运用，能够根据广告目标选择得当的定向策略。
10
合约广告（二）
10.1受众定向标签体系和lookalike人群定向
10.2 展示量合约:流量预测、出价辅导、在线分配
理解受众定向标签体系的构建方法，节制lookalike人群定向的技能和运用；
节制展示量合约的基本观点及其操作方法，能够进行流量预测和出价辅导。
11
搜索广告和竞价广告（一）
11.1 搜索广告变现能力和受众标签、展示形式
11.2 搜索广告产品新形势
11.3 搜索广告产品策略:查询扩展、广告放置
理解搜索广告的变现能力，节制受众标签和展示形式的运用；
理解搜索广告产品的新趋势和发展方向，节制新形势下的广告投放策略；
节制搜索广告产品的策略，能够进行查询扩展和广告放置。
12
搜索广告和竞价广告（二）
12.1 位置拍卖与机制设计:定价问题
12.2 竞价广告需求方产品:sem搜索引擎营销
12.3 竞价广告与合约广告比较
理解位置拍卖的机制和定价问题，节制不同定价策略的利害；
节制SEM搜索引擎营销的基本观点和操作方法，能够制订和实行SEM广告投放策略；
理解竞价广告和合约广告的差异及其利害，节制两者的运用处景和操作方法。
13
程序化交易广告（一）
13.1 实时竞价为核心的rtb程序化交易平台adx
13.2 需求方dsp:点击率预测、点击代价估计、流量预测、站外推举Iookalike种子用户扩展能力
理解RTB程序化交易平台的基本观点和操作方法，节制实时竞价的核心技能；
节制DSP的操作方法，能够进行点击率预测、点击代价估计和流量预测。
14
程序化交易广告（二）
14.1 数据加工和交易市场:data exchange和dmp平台
14.2 实时竞价整体流程及其他程序化交易办法
理解数据加工和交易市场的基本观点，节制Data Exchange和DMP平台的操作方法；
节制实时竞价的整体流程，能够制订和实行优化策略。
15
互联网广告关键技能先容（一）
15.1 系统框架
15.2 系统各部分:广告投放引擎、数据高速公路、离线数据处理、在线数据处理
理解互联网广告系统框架的基本构造，节制各个部分的功能和操作方法；
节制广告系统各部分的操作方法，能够进行广告投放引擎的配置和优化。
16
互联网广告关键技能先容（二）
16.1 紧张技能:受众定向技能、点击率预测技能、在线分配、定价策略、ee技能、个性化推举
16.2 技能涉及工具先容
理解受众定向技能、点击率预测技能、在线分配、定价策略、EE技能和个性化推举的基本事理和操作方法；
节制广告技能涉及的工具和平台的利用方法，能够进行工具的配置和优化。
17
技能根本知识准备1
17.1 倒排索引技能:tf-idf、cosine相似度
17.2 机器学习之kmeans聚类、逻辑回归模型
17.3分布式数据处理 mapreduce、spark
理解倒排索引技能的基本事理，节制TF-IDF和Cosine相似度的打算方法；
节制KMeans聚类和逻辑回归模型的基本事理和操作方法，能够运用这些技能进行广告数据的剖析和预测；
理解分布式数据处理的基本观点，节制MapReduce和Spark的操作方法。
18
技能根本知识准备2
18.1预测模型构建
18.2模型评估指标
18.3模型优化
节制预测模型构建的基本事理和操作方法，能够运用预测模型进行广告效果的预测和优化；
理解模型评估指标的基本观点，节制模型评估的方法和技能；
节制模型优化的基本事理和操作方法，能够运用优化技能提高模型的性能。
19
A/B Test在广告投放中的运用
19.1A/B Test理论
19.2为什么要A/B Test
节制A/B Test的基本理论，理解其在广告投放中的运用；
理解A/B Test的主要性，节制其在广告效果优化中的浸染。
20
如何设计一个AB Test
20.1流量分层
20.2假设考验评估abtest实验显著性
节制流量分层的方法，能够合理分配实验组和对照组的流量；
节制假设考验的方法，能够评估A/B Test实验结果的显著性。
项目实践
21
巨量广告投放实操
21.1设定投放操持、素材
21.2投放效果跟踪
节制设定广告投放操持的方法，能够制订和管理广告素材；
节制广告投放效果跟踪的方法，能够实时监控和剖析广告效果。
22
广告投放中的数据处理与剖析
22.1excel在数据剖析中运用
22.1python在数据剖析中的
22.3运用gpt在数据剖析中的运用
节制Excel在广告数据剖析中的运用方法，能够利用Excel进行数据整理和剖析；
节制Python在广告数据剖析中的运用方法，能够利用Python进行繁芜数据处理和剖析；
理解GPT技能在广告数据剖析中的运用，节制利用GPT进行数据剖析和天生报告的方法。
23
lookAlike种子用户扩展实操
23.1构建模型对受众人群进行扩展
节制Lookalike模型的构建方法，能够利用模型对受众人群进行扩展；
学会剖析和优化Lookalike模型，提高广告的精准度和覆盖率。
24
广告素材聚类
24.1kmeans对广告素材数据分类，帮助选出优质素材
节制KMeans聚类算法的事理和运用方法，能够对广告素材数据进行分类；
学会根据聚类结果选出优质素材，优化广告创意和效果。
25
Al agent构建实操
25.1构建自动回答谈天bot
节制构建自动回答谈天Bot的方法，能够设计和实现一个功能完好的谈天Bot；
学会运用谈天Bot优化广告客户做事，提高用户满意度和参与度。
26
广告投放数据可视化
26.1利用数据可视化技能制作广告剖析报告，赞助广告决策。
节制数据可视化技能，能够利用可视化工具制作广告剖析报告；
学会通过数据可视化赞助广告决策，提高广告策略的科学性和效果。
27
ctr预估模型实操
27.1点击率预估技能提升广告投放效果
节制点击率预估模型的构建和运用方法，能够预测广告的点击率；
学会根据预估结果优化广告投放策略，提高广告效果。
28
DOU+平台的AI投放
28.1理解DOU+平台上的AI运用，学习如何利用AI进行广告投放和优化，提高用户互动和转化。
28.2通过实际案例学习DOU+平台的成功投放策略，运用AI技能进行投放优化。
理解DOU+平台的AI运用，节制利用AI进行广告投放和优化的方法；
通过案例学习DOU+平台的成功投放策略，节制AI技能在投放优化中的运用。
29
信息流广告中的AI投放
29.1信息流广告中的AI个性化推举
29.2信息流广告的AI动态创意天生
构建个性化推举系统，提高信息流广告的精准度和转化率；
利用AI工具天生信息流广告创意，提升广告的创新性和吸引力。
30
跨平台AI广告投放策略与整合
30.1制订跨平台AI广告投放策略
30.2剖析跨平台广告案例，优化自身广告投放策略
学习如何在多个平台上运用AI技能进行广告投放，整合各平台的广告活动，提升品牌同等性和效果；
通过案例剖析，理解跨平台AI广告的成功策略，学习如何在实际操作中运用这些策略。
31
短视频与信息流广告
31.1制订短视频和信息流广告活动方案，运用AI技能优化投放效果。
设计一个短视频和信息流广告活动，运用AI技能进行投放优化和效果评估，整合所学内容。
课程结课
32
课程结课
32.1广告行业的未来趋势与AI创新
32.2课程总结与知识回顾
32.3职业发展方案
磋商广告行业的未来趋势和新技能的运用，包括VR/AR广告、语音广告、区块链广告等，理解未来广告的发展方向；
总结课程所学内容，进行知识点的回顾与巩固，整理课程学习条记，网络学生反馈以改进课程设计；
磋商如何在广告行业中进行职业发展，制订个人学习操持，保持与行业最新趋势同步，提升职业竞争力
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剖析，让学生理解AI在广告中的运用事理和策略。实操演习训练： 供应实操练习机会，让学生在实际场景中运用所学知识。2. 案例贯穿
案例剖析： 利用各行业的成功案例，展示AI技能在广告策略中的实际运用效果。问题办理： 通过案例中的寻衅和问题，磨炼学生的办理问题能力。3. 技能提升
技能演习： 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剖析能力。技能评估： 通过项目作业和考试评估学生的技能节制情形。4. 灵巧调度
趋势追踪：强调通过剖析行业动态和技能更新保持课程的时效性和干系性。适应性学习：通过模块化设计，使课程能够迅速适应市场变革，帮助学生得到最新技能。五、课程讲师陈老师 AIGC运用开拓及数据剖析资深讲师个人先容
陈老师，拥有超过10年的数据剖析和软件开拓履历，专注于Python、数据剖析、Java措辞传授教化及人工智能天生模型（AIGC）方向。现任TsingtaoAI研发及实训项目卖力人，曾担当北京正己基业教诲科技有限公司的数据科学家。陈老师以其深厚的技能背景和丰富的实践履历，致力于通过高质量的培训课程帮助学员提升专业技能。
教诲背景
2005.09—2008.07天津大学打算机科学与技能硕士2001.09—2005.07山东大学打算机科学与技能学士可讲主题及培训内容
Python编程与运用Python根本语法与数据构造高等编程技巧与实战案例数据剖析高等运用数据剖析高等开拓企业级数据剖析运用机器学习与神经网络机器学习根本深度学习与神经网络AIGC天生模型基于Python的AIGC模型实现AIGC在实际项目中的运用系统架构设计企业级系统架构设计原则分布式系统与微做事架构AI与广告AI在广告投放中的运用： 包括用户行为剖析和创意天生。广告投放的精准性和效率： 实现更高的投资回报率（ROI）。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，帮助学员节制Python和Java的高等编程技巧，并将所学知识运用于实际项目中，提高学员的实战能力。武昌职业技能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。湖北生物职业技能学院毕业提升班项目实训：为毕业生供应专项培训，帮助他们在毕业后能够迅速适应事情岗位的哀求，提高就业竞争力。运道智能物流平台：领导开拓并履行了智能物流平台，通过前辈的技能手段，提高物流运作效率，得到客户的高度认可。掌合云工厂智能平台：卖力智能平台的架构设计与开拓，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诲背景，具备踏实的学术根本。2014年至2020年期间，他在中国公民大学完成了风险管理与精算硕士学位，紧张研究方向为风险管理与数据剖析。在此之前，石谷于2008年至2012年在西北师范大学得到了数学与运用数学的学士学位，奠定了其在数学和数据剖析领域的坚实根本。
事情经历
石谷在多个行业内担当过算法工程师和BI数据工程师，积累了丰富的实践履历。他的职业生涯涵盖了信息技能、金融、零售及保险等多个领域。
抱抱信息技能有限公司（2019.07-2020.11）：作为算法工程师，石老师卖力唱歌交友平台APP的信息流推举系统，履行了多种召回和排序算法，提高了推举系统的效率和用户满意度。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，通过构建和优化特色体系，显著提升了模型的风险评估能力。国美在线（2016.01-2017.07）：他在国美卖力网站商品推举的召回和排序模型开拓，利用协同过滤和XGBoost等算法，提高了商品推举的精准度和点击率。阳光保险（2012.11-2015.12）：作为BI数据工程师，石谷卖力数据仓库培植和Cognos报表开拓，提升了公司的数据处理和剖析能力。专业技能
石老师闇练节制多种机器学习和深度学习算法，包括LR、FM、XGBoost、LightGBM、DNN等。他在推举系统领域履历丰富，熟习协同过滤、word2vec、Graph Embedding等召回算法，能够根据用户行为进行精确推举。此外，石老师善于利用hive、spark、mapreduce等大数据工具进行数据处理和剖析，开拓措辞包括python、c++、scala。
项目经历
信息流推举（抱抱）：石老师在此项目中卖力信息流推举系统的开拓和优化，包括显式召回和隐式召回的实现，利用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。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色体系，并对外部数据进行有效测试和运用，提高了风险评估的精准度。网站商品推举（国美在线）：卖力商品召回和排序模型的开拓，通过协同过滤和XGBoost等算法，提升了推举系统的点击率和用户满意度。数据仓库培植和报表开拓（阳光保险）：石老师培植了数据仓库并开拓了多功能的Cognos报表，显著提升了公司数据剖析和决策支持能力。