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

Die Suche nach künstlicher Intelligenz (KI) hat das Interesse der Menschheit seit vielen Jahrzehnten begeistert und ist seit den 1960er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.

Dieser Kurs gibt eine Einführung in das bestärkende Lernen, einem Prozess, der dem ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: die Umwelt zu erforschen und die beste Vorgehensweise abzuleiten.

In diesem Kurs werden auch die Prinzipien der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision (computerbasiertes Sehen) behandelt, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, mit ihrer Umgebung zu interagieren.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklungen
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bedeutsame Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache versus allgemeine KI
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Ketten und Wertfunktion
   3. Zeitdifferenz und Q-Lernen
4. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Vektorisierung von Daten
5. Computer Vision
   1. Pixel und Filter
   2. Feature-Erkennung
   3. Verzerrungen und Kalibrierung
   4. Semantische Segmentierung