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Contexto multicultural

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El Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación está diseñado para abordar temas únicos y avanzados. La inclusión de módulos específicos, como la “Generación de Contenido con IA” y la “Automatización y Optimización de Procesos de Marketing con IA”, proporcionará una profundidad incomparable en áreas clave. La atención especial a la ética, las tendencias futuras y la integración de casos de éxito, ofrecerá una comprensión completa y práctica de cómo la IA redefine las estrategias del Marketing Digital actual. 

Adquirirás las destrezas y competencias fundamentales para incorporar recursos de la Inteligencia Artificial a la gestión de ventas y generación de leads”

Plan de estudios

Este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación destaca por su enfoque integral y avanzado. La diversidad de módulos, que incluye áreas como la generación de contenido; la automatización y la optimización de procesos; los análisis de datos y la toma de decisiones basada en IA; así como las ventas y la generación de leads, proporcionará a los profesionales una perspectiva holística de cómo integrar la Inteligencia Artificial en diversas facetas del Marketing Digital. 

A diferencia de otros programas, este se distingue por ofrecer un contenido exhaustivo que abarca, desde los fundamentos esenciales hasta las tendencias futuras, garantizando que los estudiantes adquieran un conocimiento profundo y actualizado. Además, no solo se centrará en la teoría, sino que también ofrecerá una aplicación práctica a través de estudios de caso y análisis de éxito, permitiendo a los egresados desarrollar destrezas prácticas y estratégicas. 

Asimismo, la atención especial a consideraciones éticas y tendencias futuras asegurará que los egresados estén preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades emergentes en el dinámico campo de la Inteligencia Artificial en Marketing. Se trata de un temario enfocado a la mejora profesional para el alcance de objetivos laborales que se ofrece a través de un sistema de aprendizaje en línea innovador y flexible, permitiendo a los participantes compaginar la enseñanza con sus otros quehaceres. 

De esta forma, para facilitar la asimilación y retención de todos los conceptos, TECH basa todas sus titulaciones en la innovadora y eficaz metodología Relearning. Bajo este enfoque, los estudiantes fortalecerán su comprensión con la repetición de conceptos clave, presentados en diversos formatos audiovisuales para lograr una adquisición de habilidades natural y gradual. 

Este Máster Título Propio se desarrolla a lo largo de 24 meses y se divide en 20 módulos: 

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial 
Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato
Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial
Módulo 4. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación
Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial
Módulo 6. Sistemas inteligentes
Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos
Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning
Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas
Módulo 10. Personalización de modelos y entrenamiento con TensorFlow
Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales
Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención
Módulo 13. Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión
Módulo 14. Computación bioinspirada 
Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones
Módulo 16. Inteligencia Artificial en estrategias de Marketing Digital 
Módulo 17. Generación de contenido con IA
Módulo 18. Automatización y optimización de procesos de Marketing con IA
Módulo 19. Análisis de datos de comunicación y Marketing para la toma de decisiones 
Módulo 20. Ventas y generación de leads con Inteligencia Artificial

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Máster Título Propio en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación de manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio. 

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 Greedy 

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 
11.10.2. Detección de bordes 
11.10.3. 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 

Una experiencia de enseñanza única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional y dar el salto definitivo hacia el futuro trae consigo la Inteligencia Artificial”