Mit dem Begriff „Suchmaschinenoptimierung“, kurz SEO, werden alle Aktivitäten bezeichnet, die dazu führen, dass die eigenen Online-Angebote (i. S. der online gestellten Inhalte einer Website) eine bessere Platzierung in den organischen bzw. redaktionellen Trefferlisten der Suchmaschinen erzielen. Dies wird über sogenannte On- und Offpage-Optimierung und ständiges Monitoring erreicht. Zur OnPage-Optimierung zählen dabei alle Maßnahmen, die auf der eigenen Internetpräsenz vorgenommen werden, wie z.B. technische, inhaltliche und strukturelle Maßnahmen. Zur OffPage-Optimierung gehören Maßnahmen außerhalb der eigenen Webpräsenz. Hierbei spielt u.a. der Aufbau von Backlinks eine große Rolle.

Der Kurs schafft das notwendige Grundwissen, wie die zu betreuende Seite in Bezug auf On- und OffPage optimiert und mittels geeigneter Software überwacht werden kann. Ziel des Kurses ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, Webseiten in Suchmaschinen – insbesondere Google – besser zu positionieren.

1. Grundlagen der Suchmaschinenoptimierung
   1. Begriffsdefinition & Gegenstand des Suchmaschinenmarketings
   2. Suchmaschinenmarketing im Wandel
   3. SEO-Tools und SEO-Software
2. Keyword-Recherche
   1. Grundlagen
   2. Keyword-Strategie: Shorttail und Longtail
   3. Schritte einer Keyword-Recherche
   4. Keyword-Datenbanken
   5. Keywords: Arten und Eigenschaften, Mapping
   6. Keyword-Potenzialanalyse
3. On-Site-Suchmaschinenoptimierung
   1. Grundlagen
   2. Inhaltliche Aspekte – Content is King!
   3. Strukturelle Aspekte
   4. Technische Aspekte
4. Off-Site-Suchmaschinenoptimierung
   1. Grundlagen
   2. Linkbuildung: Methodiken des Linkaufbaus
   3. Backlinking: Prüfung und Bereinigung
   4. Linkkauf
   5. Webkataloge, Webverzeichnisse, Weblogs, Satellitendomains, Web 2.0
   6. Penaltys und Linkabbau
5. SEO-Spezialthemen
   1. Google und Universal Search
   2. International SEO
   3. Local SEO
   4. Website Relaunch
   5. Social Media
6. Monitoring, Controlling und Tracking
   1. Grundlagen
   2. Erfolgskriterien
   3. Google Analytics

Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklunge
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bemerkenswerte Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
   3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
4. Natural Language Processing (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Daten vektorisieren
   4. Fortschrittliche NLP-Modelle
5. Computer Vision
   1. Einführung in Computer Vision
   2. Bilddarstellung und -Geometrie
   3. Feature Engineering
   4. Semantische Segmentierung
   5. Techniken zur Bildgenerierung