MÓDULO 1. Evolución histórica de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Objetivo: Describir la evolución que ha tenido lugar en el ámbito de la Inteligencia Artificial y del Machine Learning.
1. Introducción a la Inteligencia Artifichial y Machine Learning.
1.1. Evolución histórica de la Inteligencia Artificial.
1.2. Observación de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
1.3. Aproximación a redes neuronales y deep learning.

MÓDULO 2. Fundamentos de redes neuronales.
Objetivo: Distinguir el concepto de red neuronal entre los diferentes tipos de redes existentes utilizando herramientas de deep learning.
2. Introducción a las redes neuronales.
2.1. Aproximación conceptual y estructura de una red neuronal.
2.2. Identificación de los tipos de redes neuronales más comunes.
2.3. Aplicación de deep learning en redes neuronales.

MÓDULO 3. Ejercicios prácticos con Keras / Tensor Flow.
Objetivo: Aplicar los conceptos obtenidos en ejercicios prácticos utilizando las herramientas Keras / Tensor Flow.
3. Observación de ejercicios prácticos con Keras / Tensor Flow.
3.1. Definición y optimización de una red plana.
3.2. Definición y optimización de una red convolucional.
3.3. Definición y optimización de una red recursiva.