1- Introducción a la inteligencia artificial
- Introducción.
- Definición. Historia.
- Principio y campos de aplicaciones.
- Ramas de la inteligencia artificial. Algoritmos.
- Machine / Deep Learning.
- Big Data: el cambio en la IA.
2- Algoritmos de la IA
- Introducción.
- Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
- Machine Learning: modelos supervisados.
- Construcción de un modelo de Machine Learning.
- Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning.
- Algoritmos de inteligencia artificial.
- Machine Learning: modelos no supervisados.
- Aprendizaje por refuerzo.
- Modelos profundos (Deep Learning).
3- Ejemplos de modelos
- Introducción.
- Procesamiento de datos con Orange y Weka.
- Orange.
- Weka.
4- Aplicaciones en la empresa
- Introducción.
- Recursos humanos y técnicas de datos. People Analytics.
- Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
- Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
- Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
- Estrategias nacionales para el desarrollo de la inteligencia artificial.
- Recomendaciones web.
- Mejora de procesos.
5- Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa
- Introducción.
- Oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.
- Impacto de la inteligencia artificial en las empresas.
- Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa.
