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| # 🤖 Generative KI im Marketing | |
| In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie generative KI-Technologien das Marketing revolutionieren und wie Sie diese Werkzeuge professionell einsetzen können. | |
| ## 🎯 Kursziele | |
| In diesem Kurs werden Sie: | |
| - Grundlegende Konzepte der generativen KI im Marketing-Kontext verstehen | |
| - Hands-on Erfahrung mit State-of-the-Art Modellen sammeln | |
| - Eigene KI-gestützte Marketing-Lösungen entwickeln | |
| - Ethische Aspekte und Best Practices kennenlernen | |
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| ## 🛠️ Technische Voraussetzungen | |
| Um erfolgreich am Kurs teilzunehmen, benötigen Sie: | |
| - Python 3.8+ installiert auf Ihrem System | |
| - Grundlegende Python-Kenntnisse | |
| - Ein Hugging Face Account (kostenlos unter huggingface.co erstellen) | |
| - Git-Grundkenntnisse | |
| - Empfohlen: VSCode als Entwicklungsumgebung | |
| ### Installation der benötigten Pakete | |
| ```bash | |
| pip install transformers torch streamlit pillow | |
| ``` | |
| ## 📚 Kursstruktur | |
| Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt: | |
| ### Modul 1: Grundlagen & Text-Generation | |
| - Einführung in Transformer-Modelle | |
| - Prompt Engineering für Marketing-Texte | |
| - Beispiel: Marketing Text Generator (siehe Space) | |
| ### Modul 2: Bildgenerierung für Marketing | |
| - Arbeiten mit Stable Diffusion | |
| - Marken-konforme Bildgenerierung | |
| - Beispiel: Product Visualization Generator | |
| ### Modul 3: Multimodale Marketing-Kampagnen | |
| - Integration von Text und Bild | |
| - A/B Testing mit GenAI | |
| - Beispiel: Campaign Generator | |
| ## 💻 Erste Schritte | |
| 1. Klonen Sie dieses Repository | |
| 2. Installieren Sie die erforderlichen Pakete | |
| 3. Öffnen Sie den "Marketing Text Generator" Space | |
| 4. Folgen Sie den Übungsaufgaben im Space | |
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| ## 🔗 Nützliche Links | |
| - [Hugging Face Dokumentation](https://huggingface.co/docs) | |
| - [Streamlit Dokumentation](https://docs.streamlit.io) | |
| - [Ethical AI Guidelines](https://www.acm.org/code-of-ethics) | |
| - [Marketing Use Cases Repository](https://huggingface.co/spaces) |