Con este Máster Semipresencial, adquirirás conocimientos especializados en el uso de IA para optimizar estrategias de Marketing, automatizar procesos y personalizar la experiencia del cliente”

La adopción de la Inteligencia Artificial en el Marketing sigue en ascenso, con herramientas que permiten optimizar campañas publicitarias en tiempo real mediante análisis predictivo y publicidad programática. Y es que los chatbots y asistentes virtuales han mejorado la atención al cliente, ofreciendo respuestas instantáneas y precisas, lo que ha potenciado la experiencia de usuario.

Así nace este Máster Semipresencial, en el que los profesionales aplicarán herramientas avanzadas de aprendizaje automático para mejorar la comunicación con los clientes, así como personalizar las experiencias de los usuarios, tanto en sitios web como en redes sociales. También desarrollarán habilidades en la creación y gestión de chatbots y asistentes virtuales, esenciales para optimizar la interacción y el servicio al cliente.

Asimismo, los expertos adquirirán conocimientos sobre el uso de la IA para mejorar el posicionamiento en motores de búsqueda (SEO y SEM), utilizando análisis predictivos y el Big Data para crear estrategias de Marketing más efectivas. Además, se especializarán en la personalización y automatización de campañas de Email Marketing, mientras examinan las tendencias emergentes, manteniéndose a la vanguardia del sector.

Finalmente, se profundizará en la automatización y optimización de procesos de Marketing mediante IA, con un enfoque en la integración de datos y plataformas para mejorar las campañas publicitarias a través del aprendizaje automático. En este sentido, se utilizarán tecnologías avanzadas para el análisis de grandes volúmenes de datos, desarrollando análisis predictivos que faciliten la toma de decisiones informadas.

De este modo, TECH ha desarrollado un completo programa que se dividirá en dos secciones. La primera, totalmente online, se enfocará en la teoría, contando con la revolucionaria metodología Relearning, consistente en la reiteración continua de conceptos clave para una asimilación óptima de los contenidos. La segunda sección consistirá en una estancia práctica, de 3 semanas de duración, en una destacada empresa del sector.

Podrás predecir las necesidades de los consumidores mediante asistentes virtuales y otras herramientas de IA, optimizando la generación de leads y las estrategias comerciales”

Este Máster Semipresencial en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• Desarrollo de más de 100 casos prácticos presentados por profesionales de Inteligencia Artificial expertos en Marketing y Comunicación, así como profesores universitarios de amplia experiencia en estos campos
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información imprescindible sobre aquellas técnicas y herramientas indispensables para el ejercicio profesional
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas en una de las mejores empresas

La experiencia práctica de 3 semanas te permitirá enfrentar desafíos reales, preparándote para liderar proyectos de innovación en el ámbito del Marketing Digital con Inteligencia Artificial”

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la Inteligencia Artificial que desarrollan sus funciones en Departamentos de Marketing y Comunicación, y que requieren un alto nivel de cualificación. Los contenidos están basados en la última evidencia científica, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica, así como los elementos teórico-prácticos facilitarán la actualización del conocimiento.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional de la Inteligencia Artificial un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Desarrollarás chatbots, análisis predictivos y campañas automatizadas, obteniendo habilidades técnicas de gran demanda en la industria, de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

Al finalizar, estarás preparado para asumir roles estratégicos y liderar la transformación digital en Marketing y Comunicación, aumentando tus oportunidades de empleo y crecimiento profesional”

A través de este programa, los profesionales utilizarán tecnologías de aprendizaje automático para transformar estrategias de Marketing, personalizando experiencias de usuario y optimizando la comunicación con los clientes. También se profundizará en la generación de contenido automatizado y en la aplicación de análisis predictivos y Big Data para la toma de decisiones informadas. Además, se podrán desarrollar chatbots y asistentes virtuales, así como automatizar de procesos de Marketing para mejorar la eficiencia y efectividad de las campañas.

Este Máster Semipresencial ofrecerá un contenido integral que abarcará diversas áreas fundamentales para dominar la intersección entre la Inteligencia Artificial y el Marketing Digital”

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

1.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de inteligencia artificial? 
1.1.2. Referentes en el cine
1.1.3. Importancia de la inteligencia artificial
1.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

1.2.1. Teoría de Juegos
1.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulación: Monte Carlo

1.3. Redes de neuronas

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
1.3.4. Perceptrón simple
1.3.5. Perceptrón multicapa

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. Historia
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificación de problemas
1.4.4. Generación de la población inicial
1.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
1.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.5.1. Vocabularios
1.5.2. Taxonomías
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologías
1.5.5. Representación del conocimiento: Web semántica

1.6. Web semántica

1.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.6.2. Inferencia/razonamiento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas expertos y DSS

1.7.1. Sistemas expertos
1.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

1.8. Chatbots y asistentes virtuales

1.8.1. Tipos de asistentes: Asistentes por voz y por texto 
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estrategia de implantación de IA    

1.10. Futuro de la inteligencia artificial 
1.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos 
1.10.2. Creación de una personalidad: Lenguaje, expresiones y contenido 
1.10.3. Tendencias de la inteligencia artificial 
1.10.4. Reflexiones

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

2.1. La estadística

2.1.1. Estadística: Estadística descriptiva, estadística inferencias 
2.1.2. Población, muestra, individuo 
2.1.3. Variables: Definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: Datos continuos y datos discretos 
2.2.1.2. Cualitativos: Datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma  

2.2.2.1. Numérico 
2.2.2.2. Texto  
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios 
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo 
2.3.2. Hitos del ciclo 
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios 
2.4.3. Diagrama de Gantt 
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección 
2.5.2. Herramientas de recolección 
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos 
2.6.2. Calidad del dato 
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas 
2.7.2. Índices de relación 
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran 
2.8.2. Diseño 
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso 
2.9.2. Utilidad 
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

2.10.1. Ley de protección de datos 
2.10.2. Buenas prácticas 
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La ciencia de datos
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento 
3.2.2. Tipos de datos
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de Datos
3.3.2. Tipos de análisis
3.3.3. Extracción de información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis
3.4.2. Métodos de visualización 
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad
3.5.2. Limpieza de datos 
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
3.10.2. El mejor modelo 
3.10.3. Herramientas útiles

Módulo 4. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación

4.1. La inferencia estadística

4.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística
4.1.2. Procedimientos paramétricos
4.1.3. Procedimientos no paramétricos

4.2. Análisis exploratorio

4.2.1. Análisis descriptivo 
4.2.2. Visualización
4.2.3. Preparación de datos

4.3. Preparación de datos

4.3.1. Integración y limpieza de datos 
4.3.2. Normalización de datos
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Los valores perdidos

4.4.1. Tratamiento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
4.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

4.5. El ruido en los datos

4.5.1. Clases de ruido y atributos
4.5.2. Filtrado de ruido 
4.5.3. El efecto del ruido

4.6. La maldición de la dimensionalidad

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Reducción de datos multidimensionales

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos 
4.8.2. Perspectivas y criterios de selección
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

4.9.1. Métodos para la selección de instancias
4.9.2. Selección de prototipos
4.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

5.1.1. Recursividad
5.1.2. Divide y conquista
5.1.3. Otras estrategias

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiencia
5.2.2. Medir el tamaño de la entrada
5.2.3. Medir el tiempo de ejecución
5.2.4. Caso peor, mejor y medio
5.2.5. Notación asintónica
5.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
5.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
5.2.8. Análisis empírico de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenación

5.3.1. Concepto de ordenación
5.3.2. Ordenación de la burbuja
5.3.3. Ordenación por selección
5.3.4. Ordenación por inserción
5.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

5.4. Algoritmos con árboles

5.4.1. Concepto de árbol
5.4.2. Árboles binarios
5.4.3. Recorridos de árbol
5.4.4. Representar expresiones
5.4.5. Árboles binarios ordenados
5.4.6. Árboles binarios balanceados

5.5. Algoritmos con Heaps

5.5.1. Los Heaps
5.5.2. El algoritmo Heapsort
5.5.3. Las colas de prioridad

5.6. Algoritmos con grafos

5.6.1. Representación
5.6.2. Recorrido en anchura
5.6.3. Recorrido en profundidad
5.6.4. Ordenación topológica

5.7. Algoritmos Greed

5.7.1. La estrategia Greedy
5.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
5.7.3. Cambio de monedas
5.7.4. Problema del viajante
5.7.5. Problema de la mochila

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

5.8.1. El problema del camino mínimo
5.8.2. Arcos negativos y ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

5.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
5.9.2. El algoritmo de Prim
5.9.3. El algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análisis de complejidad

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas Inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: Programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
6.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
6.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 7. Aprendizaje Automático y Minería de Datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10 Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las Redes Neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de capas y operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón Multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10. 3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de Redes Neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow

10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.1. Detección de bordes
11.10.1. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y atención

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs y modelos de difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10 Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros.  Oportunidades y desafíos 
15.1.2. Casos de uso 
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.1.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario 

15.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos 
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.3.2. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos 
15.4.2. Casos de uso 
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.4.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.5. Industria  

15.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria  

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.6.3. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.7. Administración Pública 

15.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso 
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.7.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.8. Educación 

15.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso 
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.8.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.9. Silvicultura y agricultura 

15.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos 
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.9.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA 

15.10 Recursos Humanos 

15.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso 
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
15.10.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

Módulo 16. Inteligencia Artificial en estrategias de Marketing Digital

16.1. Transformación del Marketing Digital con IA y ChatGPT

16.1.1. Introducción a la Transformación Digital
16.1.2. Impacto en la Estrategia de Contenidos
16.1.3. Automatización de Procesos de Marketing
16.1.4. Desarrollo de Experiencia del Cliente

16.2. Herramientas de IA para SEO y SEM: KeywordInsights y DiiB

16.2.1. Optimización de Palabras Clave con IA
16.2.2. Análisis de Competencia
16.2.3. Predicciones de Tendencias de Búsqueda
16.2.4. Segmentación de Audiencia Inteligente

16.3. Aplicación de IA en redes sociales

16.3.1. Análisis de Sentimientos con MonkeyLearn
16.3.2. Detección de Tendencias Sociales
16.3.3. Automatización de Publicaciones con Metricool
16.3.4. Generación de Contenido Automatizada con Predis

16.4. Herramientas de IA para comunicación con clientes

16.4.1. Chatbots Personalizados usando Dialogflow
16.4.2. Sistemas de Respuesta Automatizada por Correo Electrónico usando Mailchimp 
16.4.3. Optimización de Respuestas en Tiempo Real usando Freshchat 
16.4.4. Análisis de Feedback del Cliente usando SurveyMonkey

16.5. Personalización de la Experiencia del Usuario de herramientas y webs con IA

16.5.1. Recomendaciones Personalizadas
16.5.2. Adaptación de Interfaz de Usuario
16.5.3. Segmentación Dinámica de Audiencia
16.5.4. Pruebas A/B Inteligentes con VWO (Visual Website Optimizer)

16.6. Chatbots y Asistentes Virtuales en Marketing Digital

16.6.1. Interacción Proactiva con MobileMonkey
16.6.2. Integración Multicanal usando Tars
16.6.3. Respuestas Contextuales con Chatfuel
16.6.4. Analítica de Conversaciones mediante Botpress

16.7. Publicidad programática con IA

16.7.1. Segmentación Avanzada con Adroll
16.7.2. Optimización en Tiempo Real usando WordStream
16.7.3. Puja Automática usando BidIQ
16.7.4. Análisis de Resultados

16.8. Análisis predictivo y Big Data en Marketing Digital

16.8.1. Predicción de Tendencias del Mercado
16.8.2. Modelos de Atribución Avanzados
16.8.3. Segmentación Predictiva de Audiencia
16.8.4. Análisis de Sentimiento en Big Data

16.9. IA y Email Marketing para la personalización y automatización en campañas

16.9.1. Segmentación Dinámica de Listas
16.9.2. Contenido Dinámico en Emails
16.9.3. Automatización del Flujo de Trabajo con Brevo
16.9.4. Optimización de la Tasa de Apertura con Benchmark Email

16.10. Tendencias futuras en IA para Marketing Digital

16.10.1. IA Conversacional Avanzada
16.10.2. Integración de Realidad Aumentada usando ZapWorks
16.10.3. Énfasis en la Ética de la IA
16.10.4. IA en la Creación de Contenido

Módulo 17. Generación de contenido con IA

17.1. Ingeniería del prompt en ChatGPT 

17.1.1.  Mejora de la calidad del contenido generado
17.1.2.  Estrategias para optimizar el rendimiento del modelo
17.1.3.  Diseño de Prompts efectivos

17.2. Herramientas de Generación de Imágenes con IA mediante ChatGPT

17.2.1.  Reconocimiento y generación de objetos
17.2.2.  Aplicación de estilos y filtros personalizados a imágenes
17.2.3.  Métodos para mejorar la calidad visual de las imágenes

17.3. Creación de vídeos con IA

17.3.1.  Herramientas para automatizar la edición de vídeos
17.3.2.  Síntesis de voz y doblaje automático
17.3.3.  Técnicas para el seguimiento y animación de objetos

17.4. Generación de Texto con IA para creación de blogs y redes sociales mediante ChatGPT

17.4.1.  Estrategias para mejorar el posicionamiento SEO en contenido generado
17.4.2.  Uso de la IA para prever y generar tendencias de contenido
17.4.3.  Creación de titulares atractivos

17.5. Personalización de Contenidos con IA a diferentes audiencias mediante la utilización de Optimizely 

17.5.1.  Identificación y Análisis de perfiles de audiencia
17.5.2.  Adaptación dinámica del contenido según perfiles de usuarios
17.5.3.  Segmentación predictiva de audiencias

17.6. Consideraciones éticas para uso responsable de la IA en la generación de contenido

17.6.1.  Transparencia en la generación de contenido
17.6.2. Prevención de sesgos y discriminación en la generación de contenidos
17.6.3.  Control y Supervisión Humana en procesos generativos
17.7. Análisis de casos de éxito en la generación de contenido con IA
17.7.1.  Identificación de estrategias clave en casos de éxito
17.7.2.  Adaptación a diferentes sectores
17.7.3.  Importancia de la colaboración entre especialistas de IA y profesionales del sector

17.8. Integración de contenido generado por IA en estrategias de Marketing Digital

17.8.1.  Optimización de campañas publicitarias con generación de contenido
17.8.2.  Personalización de la Experiencia de Usuario
17.8.3.  Automatización de procesos de Marketing

17.9. Tendencias futuras en la generación de contenido con IA

17.9.1.  Integración avanzada y fluida de texto, imagen y audio
17.9.2.  Generación de contenido hiperpersonalizado
17.9.3.  Mejoramiento del desarrollo de la IA en la detección de emociones

17.10. Evaluación y medición del impacto del contenido generado por IA

17.10.1.  Métricas adecuadas para evaluar el desempeño del contenido generado
17.10.2.  Medición del engagement de la audiencia
17.10.3.  Mejora continua de los contenidos mediante análisis

Módulo 18. Automatización y optimización de procesos de Marketing con IA

18.1. Automatización de Marketing con IA mediante Hubspot

18.1.1.  Segmentación de audiencias basada en IA
18.1.2. Automatización de Workflows o flujos de trabajo
18.1.3.  Optimización continua de campañas online

18.2. Integración de datos y plataformas en estrategias de Marketing Automatizado

18.2.1.  Análisis y unificación de datos multicanal
18.2.2.  Interconexión entre distintas plataformas de marketing
18.2.3.  Actualización de los datos en tiempo real

18.3. Optimización de Campañas Publicitarias con IA mediante Google Ads

18.3.1.  Análisis predictivo del rendimiento de los anuncios
18.3.2.  Personalización automática del anuncio según público objetivo
18.3.3.  Ajuste automático del presupuesto en función de los resultados

18.4. Personalización de audiencias con IA

18.4.1.  Segmentación y Personalización del contenido
18.4.2.  Recomendaciones personalizadas de contenido
18.4.3.  Identificación automática de audiencias o grupos homogéneos

18.5. Automatización de respuestas a clientes mediante IA 

18.5.1.  Chatbots y aprendizaje automático
18.5.2.  Generación automática de respuestas
18.5.3.  Resolución automática de problemas

18.6. IA en Email Marketing para la automatización y personalización

18.6.1.  Automatización de secuencias de emails
18.6.2.  Personalización dinámica del contenido según preferencias
18.6.3.  Segmentación inteligente de listas de correo

18.7. Análisis de Sentimientos con IA en Redes Sociales y Feedback de Clientes a través Lexalytics

18.7.1.  Monitoreo automático de sentimientos en comentarios
18.7.2.  Respuestas personalizadas a emociones
18.7.3.  Análisis predictivo de la reputación

18.8. Optimización de Precios y Promociones con IA mediante Vendavo

18.8.1.  Ajuste automático de precios basado en análisis predictivo
18.8.2.  Generación automática de ofertas adaptada al comportamiento del usuario
18.8.3.  Análisis competitivo y de precios en tiempo real

18.9. Integración de IA en herramientas de Marketing existentes

18.9.1.  Integración de capacidades de IA con plataformas de Marketing actuales
18.9.2.  Optimización de funcionalidades existentes
18.9.3.  Integración con sistemas CRM

18.10. Tendencias y futuro de la automatización con IA en Marketing

18.10.1.  IA para mejorar la Experiencia del Usuario
18.10.2.  Enfoque predictivo en decisiones de Marketing
18.10.3.  Publicidad Conversacional

Módulo 19. Análisis de datos de comunicación y Marketing para la toma de decisiones

19.1. Tecnologías y Herramientas Específicas para el Análisis de Datos de Comunicación y Marketing mediante Google Analytics 4

19.1.1.  Herramientas para analizar conversaciones y tendencias en redes sociales
19.1.2.  Sistemas para identificar y evaluar emociones en comunicaciones
19.1.3.  Utilización del Big Data para analizar comunicaciones

19.2. Aplicaciones de IA en el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos de Marketing como Google BigQuery

19.2.1.  Procesamiento automático de datos masivos
19.2.2.  Identificación de patrones de comportamiento
19.2.3.  Optimización de algoritmos para el análisis de datos

19.3. Herramientas para Visualización de Datos y Reporting de Campañas y Comunicaciones con IA

19.3.1.  Creación de dashboards interactivos
19.3.2.  Generación automática de informes
19.3.3.  Visualización predictiva de resultados en campañas

19.4. Aplicación de IA en la Investigación de Mercados a través de Quid

19.4.1.  Procesamiento automático de datos de encuestas
19.4.2.  Identificación automática de segmentos de audiencia
19.4.3.  Predicción de tendencias en el mercado

19.5. Análisis Predictivo en Marketing para la Toma de Decisiones

19.5.1.  Modelos predictivos de comportamiento del consumidor
19.5.2.  Pronóstico del rendimiento de campañas
19.5.3.  Ajuste automático de optimización estratégica

19.6. Segmentación de Mercado con IA mediante Meta

19.6.1.  Análisis automatizado de datos demográficos
19.6.2.  Identificación de grupos de interés
19.6.3.  Personalización dinámica de ofertas

19.7. Optimización de la Estrategia de Marketing con IA

19.7.1.  Uso de la IA para medir la eficacia de canales
19.7.2.  Ajuste automático estratégico para maximizar resultados
19.7.3.  Simulación de escenarios estratégicos

19.8. IA en la Medición del ROI de Marketing con GA4

19.8.1.  Modelos de atribución de conversiones
19.8.2.  Análisis del retorno de la inversión mediante IA
19.8.3.  Estimación del Customer Lifetime Value o Valor del Cliente

19.9. Casos de Éxito en Análisis de Datos con IA

19.9.1.  Demostración mediante casos prácticos en que la IA ha mejorado resultados
19.9.2.  Optimización de costes y recursos
19.9.3.  Ventajas competitivas e innovación

19.10. Desafíos y Consideraciones Éticas en el Análisis de Datos con IA

19.10.1.  Sesgos en datos y resultados
19.10.2.  Consideraciones éticas en el manejo y análisis de datos sensibles
19.10.3.  Desafíos y soluciones para hacer que los modelos de IA sean transparentes

Módulo 20. Ventas y generación de leads con Inteligencia Artificial

20.1. Aplicación de IA en el Proceso de Ventas mediante Salesforce

20.1.1. Automatización de tareas de ventas
20.1.2. Análisis predictivo del Ciclo de Ventas
20.1.3. Optimización de estrategias de precios

20.2. Técnicas y Herramientas para Generación de Leads con IA a través de Hubspot

20.2.1. Identificación automatizada de prospectos
20.2.2. Análisis del comportamiento de los usuarios
20.2.3. Personalización del contenido para captación

20.3. Scoring de Leads con IA mediante el uso de Hubspot

20.3.1. Evaluación automatizada de cualificación de Leads 
20.3.2. Análisis de leads basado en interacciones
20.3.3. Optimización del modelo de Scoring de Leads

20.4. IA en la Gestión de Relaciones con Clientes

20.4.1. Seguimiento automatizado para mejorar relaciones con clientes
20.4.2. Recomendaciones personalizadas para clientes
20.4.3. Automatización de comunicaciones personalizadas

20.5. Implementación y Casos de Éxito de Asistentes Virtuales en Ventas

20.5.1. Asistentes virtuales para soporte de ventas
20.5.2. Mejora de la Experiencia de Cliente
20.5.3. Optimización de conversiones y cierre de ventas

20.6. Predicción de Necesidades del Cliente con IA

20.6.1. Análisis del comportamiento de compra
20.6.2. Segmentación dinámica de ofertas
20.6.3. Sistemas de recomendación personalizadas

20.7. Personalización de la Oferta de Ventas con IA

20.7.1. Adaptación dinámica de propuestas comerciales
20.7.2. Ofertas exclusivas basadas en el comportamiento
20.7.3. Creación de packs personalizados

20.8. Análisis de Competencia con IA

20.8.1. Monitorización automatizada de competidores
20.8.2. Análisis comparativo automatizado de precios
20.8.3. Vigilancia competitiva predictiva

20.9. Integración de IA en Herramientas de Ventas

20.9.1. Compatibilidad con Sistemas CRM
20.9.2. Potenciación de herramientas de ventas
20.9.3. Análisis predictivo en plataformas de ventas

20.10.    Innovaciones y Predicciones en el Ámbito de Ventas

20.10.1. Realidad aumentada en experiencia de compra
20.10.2. Automatización avanzada en ventas
20.10.3. Inteligencia emocional en interacciones de ventas

Analizarás el impacto de la IA en la publicidad programática y en la generación de leads, preparándote para enfrentar los desafíos y oportunidades del Marketing Digital contemporáneo”