OBJETIVOS
DATOS DEL CURSO
CONTENIDOS
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
