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El Maestría en Inteligencia Artificial en Marketing Digital es un programa diseñado para garantizarte la flexibilidad, gracias a un cómodo formato 100% online que te permitirá escoger el momento y lugar que mejor te convenga para ampliar tus conocimientos. La titulación universitaria se desarrolla a lo largo de 12 meses, en los que vivirás una experiencia académica que elevará tus horizontes profesionales a un nivel superior.

Conocerás la situación actual del mercado laboral en Inteligencia Artificial en Marketing Digital y multiplicarás tus posibilidades de éxito gracias a TECH”

 

Plan de estudios

El presente programa en Inteligencia Artificial en Marketing Digital es un programa intensivo que te equipará con las herramientas necesarias para tomar las decisiones estratégicas más informadas. De esta forma, los egresados emplearán datos y análisis para mejorar tanto la efectividad como el rendimiento de las campañas publicitarias.  

Durante 12 meses de capacitación, el alumnado accederá a unos materiales didácticos de primera calidad, realizados por un versado cuadro docente en Inteligencia Artificial. Además, el itinerario académico incluirá una miríada de recursos para fortalecer los conceptos claves, entre los que figuran casos prácticos, lecturas especializadas o resúmenes interactivas. 

Esta titulación universitaria ahondará en la personalización de los contenidos mediante Adobe Sensei, así como la predicción de tendencias y comportamientos de compra. De este modo, los expertos destacarán por tener un conocimiento integral de la Inteligencia Artificial en Marketing Digital y adquirirán una perspectiva totalmente estratégica.   

El plan de estudios dotará a los especialistas de las competencias necesarias para superar con éxito los desafíos que surjan durante la implementación de la Inteligencia Artificial en sus diversos proyectos. Para ello, el temario aportará las tendencias de última generación en ámbitos como Sistemas Inteligentes, Machine Learning y Aprendizaje Automática. De esta forma, los egresados estarán altamente cualificados para crear proyectos innovadores que destaquen en el mercado.

Este Maestría se desarrolla a lo largo de 12 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. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Marketing Digital y Comercio Electrónico
Módulo 17. Optimización de campañas y aplicación de Inteligencia Artificial
Módulo 18. Inteligencia Artificial y experiencia de usuario en Marketing Digital
Módulo 19. Análisis de datos de Marketing Digital con Inteligencia Artificial
Módulo 20. Inteligencia Artificial para automatizar procesos en e-Commerce

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Maestría en Inteligencia Artificial en Marketing Digital 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 en los servicios financieros.  Oportunidades y desafíos 
15.1.2. Casos de uso  
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial 
15.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario  

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

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

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

15.4. Retail  

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

15.5. Industria  

15.5.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la industria. Oportunidades y desafíos 
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial en la industria   15.6.1. Casos de uso

15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial 
15.6.3. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.7. Administración Pública  

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

15.8. Educación  

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

15.9. Silvicultura y agricultura  

15.9.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial 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 Inteligencia Artificial 
15.9.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.10 Recursos Humanos  

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

Módulo 16. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Marketing Digital y Comercio Electrónico

16.1. Inteligencia Artificial en Marketing Digital y Comercio Electrónico

16.1.1. Personalización de contenido y recomendaciones con Adobe Sensei 
16.1.2. Segmentación de audiencia y análisis de mercado 
16.1.3. Predicción de tendencias y comportamientos de compra

16.2. Estrategia digital con Optimizely

16.2.1. Incorporación de IA en la planificación estratégica 
16.2.2. Automatización de procesos 
16.2.3. Decisiones estratégicas

16.3. Adaptación continua a cambios en el entorno digital

16.3.1. Estrategia de gestión del cambio 
16.3.2. Adaptación de estrategias de Marketing 
16.3.3. Innovación

16.4. Marketing de contenidos e Inteligencia Artificial con Hub Spot

16.4.1. Personalización de contenidos 
16.4.2. Optimización de títulos y descripciones 
16.4.3. Segmentación de audiencias avanzadas 
16.4.4. Análisis de sentimientos 
16.4.5. Automatización del Marketing de contenidos

16.5. Generación automática de contenido

16.5.1. Optimización de contenido para SEO 
16.5.2. Engagement 
16.5.3. Análisis de sentimientos y emociones en el contenido

16.6. IA en Estrategias de Inbound Marketing con Evergage

16.6.1. Estrategias de crecimiento basadas en Inteligencia Artificial 
16.6.2. Identificación de oportunidades de contenido y distribución 
16.6.3. Uso de Inteligencia Artficial en la identificación de oportunidades de negocio

16.7. Automatización de flujos de trabajo y seguimiento de leads con Segment

16.7.1. Captura de información 
16.7.2. Segmentación de leads y lead scoring 
16.7.3. Seguimiento multicanal 
16.7.4. Análisis y optimización

16.8. Personalización de experiencias de usuario en función del ciclo de compra con Autopilot

16.8.1. Contenido personalizado 
16.8.2. Automatización y optimización de la experiencia de usuario 
16.8.3. Retargeting

16.9. Inteligencia Artificial y emprendimiento digital

16.9.1. Estrategias de crecimiento basadas en Inteligencia Artificial 
16.9.2. Análisis de datos avanzado 
16.9.3. Optimización de precios 
16.9.4. Aplicaciones específicas para sectores

16.10. Aplicaciones de Inteligencia Artificial para startups y empresas emergentes

16.10.1. Desafíos y oportunidades 
16.10.2. Aplicaciones sectoriales específicas 
16.10.3. Integración de Inteligencia Artificial en productos existentes

Módulo 17. Optimización de campañas y aplicación de Inteligencia Artificial 

17.1. Inteligencia Artificial y publicidad personalizada con Emarsys

17.1.1. Segmentación de audiencia precisa usando algoritmos 
17.1.2. Recomendador de productos y servicios 
17.1.3. Optimización del embudo de conversión

17.2. Segmentación y targeting avanzado de anuncios con Eloqua

17.2.1. Segmentación por segmentos de audiencia personalizados 
17.2.2. Segmentación por dispositivos y plataformas 
17.2.3. Segmentación por etapas del ciclo de vida del cliente

17.3. Optimización de presupuestos publicitarios mediante Inteligencia Artificial

17.3.1. Optimización continua basada en datos 
17.3.2. Uso de datos de rendimiento de anuncios en tiempo real 
17.3.3. Segmentación y targeting

17.4. Creación y distribución automatizada de anuncios personalizados con Cortex

17.4.1. Generación de creatividades dinámicas 
17.4.2. Personalización de contenidos 
17.4.3. Optimización del diseño creativo

17.5. Inteligencia Artificial y optimización de campañas de Marketing con Adobe TArget

17.5.1. Distribución multiplataforma 
17.5.2. Optimización de la frecuencia 
17.5.3. Seguimiento y análisis automatizado

17.6. Análisis predictivo para optimización de campañas

17.6.1. Predicción de tendencias de mercado 
17.6.2. Estimación del rendimiento de la campaña 
17.6.3. Optimización del presupuesto

17.7. A/B testing automatizado y adaptativo

17.7.1. A/B testing automatizado 
17.7.2. Identificación de audiencias de alto valor 
17.7.3. Optimización del contenido creativo

17.8. Optimización en tiempo real basada en datos con Evergage

17.8.1. Ajuste en tiempo real 
17.8.2. Predicción del ciclo de vida del cliente 
17.8.3. Detección de patrones de comportamiento

17.9. Inteligencia Artificial en SEO y SEM con BrightEdge

17.9.1. Análisis de palabras clave usando Inteligencia Artificial 
17.9.2. Segmentación de audiencias avanzadas con  herramientas de Inteligencia Artificial 
17.9.3. Personalización de anuncios usando Inteligencia Artificial

17.10. Automatización de tareas de SEO técnico y análisis de palabras clave con Spyfu

17.10.1. Análisis de atribución multicanal 
17.10.2. Automatización de campañas usando Inteligencia Artificial 
17.10.3. Optimización automática de la estructura del sitio web gracias a Inteligencia Artificial

Módulo 18. Inteligencia Artificial y experiencia de usuario en Marketing Digital

18.1. Personalización de la experiencia de usuario en función del comportamiento y preferencias

18.1.1. Personalización de contenidos gracias a la Inteligencia Artificial 
18.1.2. Asistentes virtuales y chatbots con Cognigy 
18.1.3. Recomendaciones inteligentes

18.2. Optimización de la navegación y usabilidad del sitio web mediante Inteligencia Artificial

18.2.1. Optimización de la interfaz de usuario 
18.2.2. Análisis predictivo del comportamiento del usuario 
18.2.3. Automatización de procesos repetitivos

18.3. Asistencia virtual y atención al cliente automatizada con Dialogflow

18.3.1. Análisis de sentimientos y emociones con Inteligencia Artificial 
18.3.2. Detección y prevención de problemas 
18.3.3. Automatización del soporte al cliente con Inteligencia Artificial

18.4. Inteligencia Artificial y personalización de la experiencia del cliente con Zendesk chat

18.4.1. Recomendador de productos personalizado  
18.4.2. Contenido personalizado e Inteligencia Artificial 
18.4.3. Comunicación personalizada

18.5. Creación de perfiles de cliente en tiempo real

18.5.1. Ofertas y promociones personalizadas 
18.5.2. Optimización de la experiencia de usuario 
18.5.3. Segmentación avanzada de audiencias

18.6. Ofertas personalizadas y recomendaciones de productos

18.6.1. Automatización de seguimiento y retargeting 
18.6.2. Feedback y encuestas personalizadas 
18.6.3. Optimización del servicio al cliente

18.7. Seguimiento y predicción de la satisfacción del cliente 

18.7.1. Análisis de sentimiento con herramientas de Inteligencia Artificial 
18.7.2. Seguimiento de métricas clave de satisfacción del cliente 
18.7.3. Análisis de comentarios con herramientas de Inteligencia Artificial

18.8. Inteligencia Artificial y chatbots en el servicio al cliente con Ada Support

18.8.1. Detección de clientes insatisfechos 
18.8.2. Predicción de la satisfacción del cliente 
18.8.3. Personalización de la atención al cliente con Inteligencia Artificial

18.9. Desarrollo y entrenamiento de chatbots para atención al cliente con Itercom

18.9.1. Automatización de encuestas y cuestionarios de satisfacción 
18.9.2. Análisis de la interacción del cliente con el producto/servicio 
18.9.3. Integración de feedback en tiempo real con Inteligencia Artificial

18.10. Automatización de respuestas a consultas frecuentes con Chatfuel

18.10.1. Análisis de la competencia 
18.10.2. Feedbacks y respuestas  
18.10.3. Generación de consultas/respuestas con herramientas de Inteligencia Artificial

Módulo 19. Análisis de datos de Marketing Digital con Inteligencia Artificial

19.1. Inteligencia Artificial en análisis de datos para Marketing con Google Analytics

19.1.1. Segmentación de audiencias avanzada 
19.1.2. Análisis predictivo de tendencias usando Inteligencia Artificial 
19.1.3. Optimización de precios usando herramientas de Inteligencia Artificial

19.2. Procesamiento y análisis automatizado de grandes volúmenes de datos con RapidMiner

19.2.1. Análisis de sentimiento de la marca 
19.2.2. Optimización de campañas de Marketing 
19.2.3. Personalización de contenido y mensajes con herramientas de Inteligencia Artificial

19.3. Detección de patrones y tendencias ocultas en los datos de Marketing

19.3.1. Detección de patrones de comportamiento  
19.3.2. Detección de tendencias usando Inteligencia Artificial 
19.3.3. Análisis de atribución de Marketing

19.4. Generación de insights y recomendaciones basadas en datos con Data Robot

19.4.1. Análisis predictivo gracias a la Inteligencia Artificial 
19.4.2. Segmentación avanzada de audiencias 
19.4.3. Recomendaciones personalizadas

19.5. Inteligencia Artificial en análisis predictivo para Marketing con Sisense

19.5.1. Optimización de precios y ofertas 
19.5.2. Análisis de sentimiento y opinión con Inteligencia Artificial 
19.5.3. Automatización de informes y análisis

19.6. Predicción de resultados de campañas y conversiones

19.6.1. Detección de anomalías 
19.6.2. Optimización de la experiencia del cliente 
19.6.3. Análisis de impacto y atribución

19.7. Análisis de riesgos y oportunidades en estrategias de Marketing

19.7.1. Análisis predictivo en tendencias de mercado 
19.7.2. Evaluación de la competencia 
19.7.3. Análisis de riesgos de reputación

19.8. Pronósticos de ventas y demanda de productos con ThoughtSpot

19.8.1. Optimización del Retorno de la Inversión (ROI) 
19.8.2. Análisis de riesgos de cumplimiento  
19.8.3. Oportunidades de innovación

19.9. Inteligencia Artificial y analítica de redes sociales con Brandwatch

19.9.1. Nichos de mercado y su análisis con Inteligencia Artificial 
19.9.2. Monitoreo de tendencias emergentes

19.10. Análisis de sentimientos y emociones en redes sociales con Clarabridge

19.10.1. Identificación de influencers y líderes de opinión 
19.10.2. Monitorización de la reputación de la marca y detección de crisis

Módulo 20. Inteligencia Artificial para automatizar procesos en e-Commerce

20.1. Automatización en Comercio Electrónico con Algolia

20.1.1. Automatización de atención al cliente 
20.1.2. Optimización de precios 
20.1.3. Personalización de recomendaciones de productos

20.2. Automatización en los procesos de compra y gestión de inventario con Shopify flow

20.2.1. Gestión de inventario y logística 
20.2.2. Detección y prevención de fraudes 
20.2.3. Análisis de sentimientos

20.3. Integración de Inteligencia Artificial en el embudo de conversión  

20.3.1. Análisis de datos de ventas y rendimientos 
20.3.2. Análisis de datos en la etapa de conciencia 
20.3.3. Análisis de datos en la etapa de conversión

20.4. Chatbots y asistentes virtuales para atención al cliente  

20.4.1. Inteligencia Artificial y asistencia 24/7 
20.4.2. Feedbacks y respuestas  
20.4.3. Generación de consultas/respuestas con herramientas de Inteligencia Artificial

20.5. Optimización de precios y recomendador de productos en tiempo real gracias a la Inteligencia Artificial con Google Cloud AI Platform

20.5.1. Análisis de precios competitivos y segmentación  
20.5.2. Optimización de precios dinámicos 
20.5.3. Predicción de sensibilidad al precio

20.6. Detección y prevención de fraudes en transacciones en e-Commerce con Sift  

20.6.1. Detección de anomalías con ayuda de la Inteligencia Artificial 
20.6.2. Verificación de identidad 
20.6.3. Monitoreo en tiempo real con Inteligencia Artificial 
20.6.4. Implementación de reglas y políticas automatizadas

20.7. Análisis con Inteligencia Artificial para detectar comportamientos sospechosos

20.7.1. Análisis de patrones sospechosos 
20.7.2. Modelado de comportamiento con herramientas de Inteligencia Artificial 
20.7.3. Detección de fraudes en tiempo real  

20.8. Ética y responsabilidad en el uso de la Inteligencia Artificial en Comercio Electrónico

20.8.1. Transparencia en la recopilación y uso de datos utilizando herramientas de Inteligencia Artificial con Watson 
20.8.2. Seguridad de los datos 
20.8.3. Responsabilidad en el diseño y desarrollo con Inteligencia Artificial

20.9. Toma de decisiones automatizadas con Inteligencia Artificial con Watson Studio

20.9.1. Transparencia en el proceso de toma de decisiones 
20.9.2. Responsabilidad por los resultados 
20.9.3. Impacto social  

20.10. Tendencias futuras de Inteligencia Artificial en el ámbito del Marketing y el Comercio Electrónico con REkko

20.10.1. Automatización de Marketing y publicidad 
20.10.2. Análisis predictivo y prescriptivo  
20.10.3. Comercio electrónico visual y búsqueda 
20.10.4. Asistentes de compras virtuales 

Implementarás los algoritmos de Inteligencia Artificial para la personalizar el contenido, segmentar audiencias y realizar análisis predictivos del comportamiento del cliente”