DURACIÓN

60 horas

CONTENIDOS

MÓDULO 1. INICIACIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Introducción
2. Definición e Historia
3. Principio y Campos de Aplicaciones
4. Ramas de la Inteligencia Artificial: Algoritmos
5. Machine/Deep Learning
6. Big Data: El Cambio en la I.A.
7. Resumen

MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE LOS ALGORITMOS APLICADOS EN LA IA

1. Introducción
2. Machine Learning, Deep Learning y Aprendizaje por Refuerzo
3. Machine Learning: Modelos Supervisados
4. Construcción de un Modelo de Machine Learning
5. Métricas de Rendimiento de un Modelo de Machine Learning
6. Algoritmos de Inteligencia Artificial
7. Machine Learning: Modelos no Supervisados
8. Aprendizaje por Refuerzo
9. Modelos Profundos (Deep Learning)
10. Resumen

MÓDULO 3. EJEMPLOS DE MODELOS DE APRENDIZAJE EN IA

1. Introducción
2. Procesamiento de Datos con Orange y Weka
3. Orange
4. Construcción de un Flujo de Trabajo con Base de Datos Propia
5. Componentes de Orange y Funciones
6. Weka
7. Resumen

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EMPRESA

1. Introducción
2. Recursos Humanos y Técnicas de Datos: People Analytics
3. Predicción: Stocks, Demandas, Comportamientos
4. Segmentación: Análisis de Oferta. Identificar Tendencias
5. Fidelización de Clientes usando Aprendizaje Reforzado
6. Estrategias Nacionales para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial
7. Recomendaciones Web
8. Mejora de Procesos
9. Resumen

MÓDULO 5. OPORTUNIDADES, IMPACTO Y RECURSOS DE LA IA

1. Introducción
2. Oportunidades que Ofrece la Inteligencia Artificial
3. Impacto de la Inteligencia Artificial en las Empresas
4. Recursos basados en Inteligencia Artificial aplicables a la Empresa
5. Resumen
6. Glosario