• Aproximación a los conceptos básicos de la I.A.

- Caracterización de la inteligencia artificial

- Aplicaciones de la nomenclatura y conceptos asociados a la I.A.

- Recursos necesarios para la utilización de la I.A.

- Generación actual de aplicaciones de I.A.

• Evolución de la inteligencia artificial

- Cronología y principales hitos

- Escuelas de pensamiento en los que se basa la I.A. Convencional. Computacional

• Identificación de las diferentes técnicas para el desarrollo de la I.A.

- Categorías de la inteligencia artificial

- Técnicas de Aprendizaje Automático

- Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

- Tecnologías de Apoyo. Interfaces de usuario. Visión artificial

• Ámbitos de aplicación de la I.A.

- Aplicaciones actuales basadas en I.A. Aplicaciones prácticas.

- Resolución de problemas mediante aplicaciones I.A.

- Contexto para el uso de herramientas de I.A.

- Requerimientos y limitaciones de las aplicaciones basadas en I.A.

• Contexto ético y legal de la inteligencia artificial

- La Inteligencia artificial, la conciencia y los sentimientos

- Corrientes críticas

- La propiedad intelectual de la I.A.

• Aplicación de los procesos de la I.A. al ámbito de los estudios de mercado

- Caracterización de aplicaciones basadas en I.A. para análisis de mercado

- Implicaciones éticas y legales del sector respecto al alcance de la IA

- Utilización de técnicas y herramientas de estudio de mercado basadas en IA

• Desarrollo de la IA en el ámbito del diseño de producto o servicio

- Aplicación de técnicas y herramientas de I.A. para la toma de decisiones

- Integración de metodologías de diseño y de desarrollo de IA

• Implantación de la I.A. en el ámbito de la estrategia publicitaria

- Caracterización de aplicaciones publicitarias basadas en IA

- Concepto de publicidad programática

- Utilización de herramientas y técnicas para optimizar la estrategia publicitaria

- Gestión de imagen de marca

- Extrapolación de técnicas y estrategias de casos de éxito

• Aplicación de los últimos avances de la I.A. en marketing digital

- Ecosistema de aplicaciones y técnicas más utilizados

- Utilización de las principales herramientas para social media marketing

- Creación y gestión de una cuenta de analítica web

- Diseño y gestión de una campaña de publicidad web

- Diseño y gestión de una campaña de publicidad en redes sociales

• Creación de un modelo predictivo con una herramienta “no code”

- Funcionalidades y secciones de BigML

- Seguimiento del proceso para la obtención de un modelo predictivo

- Integración del modelo obtenido en BigML en una aplicación de marketing

• Aplicación de las herramientas de GCP (Google Cloud Platform) para I.A.

- Gestión de datos con BigQuery

- Creación de un modelo predictivo con BigQuery

- Generación de un cuadro de mandos (KPI) con DataStudio

- Creación de un agente inteligente con DialogFlow

• Introducción al desarrollo de IA con python

- Planteamiento de un algoritmo de ML

- Ejecución del código para la obtención de un modelo de IA

- Caracterización de un autoencoder y de una red neuronal convolucional

- Proceso de diseño y programación de una solución de IA.