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.
Resumen.

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).
Resumen.

Ejemplos de modelos
Introducción.
Procesamiento de datos con Orange y Weka.
Orange I.
Orange II.
Componentes de Orange y funciones.
Weka.
Resumen.

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.
Resumen.

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.
Resumen.