企業獲利關鍵：數據應用！

課程介紹

數位行銷變革時代，接踵而來的是四面八方的數據(Google Ads、GA、FB、開信率、點擊率..）

在如此龐雜的數據中，如何找到消費者重視的變數，優先進行改善？

機器學習（Machine Learning）是可以有效解決此問題的辦法，將大量的資料輸入後，利用演算法找出規律性，進而做到分群分類、預測結果、並找出能有效提升成效的執行方向！

本月台北移動學苑將邀請到機器學習專家陳儀龍老師及叡揚資訊賴俊仁副處長，帶領您深入淺出了解機器學習以及其醫療產業及行銷應用，最後分享企業的大數據應用，帶您告別利用直覺下營銷決策！

而這次我們不只分享機器學習的概念，更著重在實務的應用！

未來人工智慧將在醫療產業扮演重要的角色！利用人工智慧，能提升診斷的精準度並降低成本。

而醫療產業在營銷活動上深受法規的限制，如何善用大數據，將客戶有效經營，也是我們本次會探討的議題！

課程介紹

一、了解數位行銷利器 - Machine Learning

1.什麼是機器學習？

機器學習之發展
機器學習之注意事項
機器學習之原理

2.演算法

回歸與分類
Regression and classification
矩陣分解
Matrix Factorization
生成對抗網路
Generative Adversarial Network 

3.機器學習於產業的應用

機器學習於醫療應用
(心電圖判讀系統、胸部X光輔助判讀系統、骨齡判斷、眼科糖尿病視網膜病變判讀系統、乳房超音波判讀、精準醫療）

機器學習於行銷應用
(精準行銷、產業自動化、無人化)

課程說明 ：

在課程一開始，先深入淺出的了解機器學習後，接著分享數據分析到模型整合中，我們選定幾個重要的演算法和大家分享，以及帶您了解近年最紅的AI技術- Generative Adversarial Network，最後分享機器學習在醫療、行銷產業的實際應用，啟動企業成長引擎。

二、營銷應用 - 大數據蒐集到預測銷售（案例分享）

1.企業的數據蒐集

2.從數據中找到洞見

3.預測銷售的關鍵心法

4.案例分享-分群分眾行銷

課程說明 ：

在課程的第二階段，我們要分享的是大數據如何實際應用在企業日常的營銷活動，從數據蒐集到產出洞見並預測銷售的數字，讓您告別憑直覺下決策，有效運用數據提升營銷活動成效！

最後我們會分享企業運用分群分眾來達成精準行銷的案例，告訴您如何讓行銷的訴求正中核心！

適合對象

1.醫療產業經理人：醫療產業的行銷受法規嚴格限制，如何有效的找到行銷方法？

2.企業經理人：透過應用資料分析及數據工具增進企業競爭力

3.品牌行銷企劃：精準行銷第一步！將客戶分群分眾經營

講師陣容

陳儀龍 -亞洲大學健康產業管理學系與心理系  助理教授

致力於培養台灣中部專業健康產業相關人員與臨床心理師，自從獲得臨床心理學碩士學位後，專注於培養長期的研究興趣

以下是研究階段的經歷：

博士班階段：於台灣大學流行病學與預防醫學研究所就讀，進行精神病流行病學研究，

參與了三項全國性調查，即台灣的《全國兒童精神疾病流行病學研究》、《全國物質使用調查》、《我國自閉症需求評估調查》，在台大的訓練中，涉略許多高級分析知識，例如機器學習、混合模型，廣義估計方程，結構方程建模和軌跡分析等。

博士後研究員階段：到嘉義長庚擔任半年的博士後研究員，專注研究癌症患者的精神健康狀態。

賴俊仁 - 叡揚資訊 雲端業務開發處 副處長

荷蘭鹿特丹管理學院 MBA

輔大資訊管理系 學士

超過 10 年的資訊軟體業經驗，帶領業務與行銷團隊推廣 Vital 雲端服務，已累積了上千家中小企業客戶，曾轉戰大陸擔任知識管理顧問師及節能照明產業外銷業務，目前正積極拓展東南亞市場，對於企業數位轉型、業務團隊領導及線上線下整合行銷等主題有深刻的觀察與實務經驗。

議程

主辦單位介紹

台北移動學苑團隊在網路行銷界服務了十二年，遇到許多客戶告訴我們，希望能了解更多行銷知識，掌握產業趨勢。

因此我們在2013年10月發起了這個活動，每月制定不同主題的課程，邀請團隊中的成員或是業界合作夥伴擔任講師，針對自己的專業領域與大家分享。

我們期盼能凝聚關注行銷市場的企業主或行銷人，介紹最新的科技或趨勢，讓學員了解什麼樣的工具或服務可以有助於企業的發展，並希望透過互相交流分享的方式，組成行銷社群，加速推動台灣各產業的商務發展。

學員見證

課程注意事項

1. 參與資格需經事前審核，一律婉拒現場臨時報名，審核通過的學員若不克前來，請提前來信告知，方便其他學員即時候補。

2. 收到活動通寄送的『審核通過信』與主辦單位寄送的『報名確認通知信』後，方為報名成功。

3. 因場地限制，每間公司限額報名2位，若提前額滿，將會截止報名。

4. 本次課程不提供講師簡報檔案。

5.為維護課程品質，本活動對象限制為22歲以上之企業主或是企業員工參與。

6.本次課程婉拒數位行銷廠商、廣告代理商報名。