Temario
1. INTRODUCCIÓN A LA IA
1.1 Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.
2. ALGORITMOS DE IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange
3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5 Recomendadores web
3.6 Mejora de procesos
