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

2.1. 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

3.1. 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