Bootcamp en Inteligencia Artificial aplicada

MÓDULO I - Introducción a la ciencia de datos y la inteligencia artificial

• Introducción a la ciencia de datos

• Fundamentos de Python

• Procesamiento de datos con Pandas

• Exploración, análisis y visualización de datos con Python

• Herramientas, soluciones y servicios para el procesamiento de datos

• Caso. Análisis exploratorio de datos con Python

• Fundamentos de R

• Procesamiento, análisis y visualización de datos con R

• Caso. Análisis exploratorio de datos con R

MÓDULO II - Machine Learning

• Introducción al Machine Learning

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

• Análisis multivariante

• Herramientas, soluciones y servicios de machine learning

• Caso. Construcción y evaluación de un modelo de machine learning

MÓDULO III - Procesamiento de lenguaje natural y minería de textos

• Introducción al PLN y la minería de textos

• Procesamiento de texto con NLTK

• Técnicas PLN

• Minería de texto. Clustering y categorización

• Aplicaciones: buscadores, análisis de sentimiento, resumen de textos

• Caso. Construcción de un chatbot

MÓDULO IV - Deep Learning

• Introducción al Deep Learning

• Deep Learning con Tensorflow y Keras

• Perceptrones multicapa y autoencoders

• Deep feedforward networks

• Redes convolucionales

• Otras redes

• Caso. Sistema de visión artificial

MÓDULO V - Diseño de agentes y sistemas inteligentes

• Historia y tipos de inteligencia artificial

• Introducción a los agentes inteligentes

• Resolución de problemas. Búsqueda y planificación

• Razonamiento lógico

• Razonamiento probabilístico

• Aprendizaje por refuerzo 

• Robótica. Arquitecturas cognitivas, percepción y actuación

• Caso. Creación de un agente inteligente

MÓDULO VI - Inteligencia artificial en la empresa

• Gestión de equipos y proyectos de inteligencia artificial

• Principales casos de uso

• Aplicaciones de la inteligencia artificial en la cadena de valor de la empresa

• Arquitecturas corporativas. Del big data a la inteligencia artificial

• Soluciones en la nube. Amazon AWS, Microsoft Azure, Google GCP

• Caso. Desarrollo y despliegue de una aplicación de IA en la nube

MÓDULO VII - Aplicaciones por sectores. Casos y talleres prácticos

• Marketing, inteligencia de negocio y people analytics

• Banca y finanzas

• Retail y logística

• Industria 4.0 y automatización de procesos

• Ciencias e ingenierías

MÓDULO VIII - Proyecto final