Módulo 1: Preparación para el Mundo Laboral en IA (20 horas)

• 1.1 Habilidades clave para el mercado laboral en IA.
• 1.2 Desarrollo de habilidades blandas: trabajo en equipo, comunicación efectiva.
• 1.3 Creación y optimización de un perfil profesional en el ámbito de la IA.

Módulo 2: Fundamentos de la Inteligencia Artificial (60 horas)

• 2.1 Definición y evolución histórica de la IA.
• 2.2 Exploración de las ramas de la IA y algoritmos.
• 2.3 Machine/Deep Learning y su aplicación práctica.
• 2.4 Big Data y su papel transformador en la IA.

Módulo 3: Algoritmos Esenciales de IA (80 horas)

• 3.1 Modelos supervisados y no supervisados en Machine Learning.
• 3.2 Aprendizaje por refuerzo: teoría y práctica.
• 3.3 Inmersión en Modelos Profundos (Deep Learning).
• 3.4 Aplicaciones prácticas con herramientas como Weka/Orange.

Módulo 4: Aplicaciones Prácticas en el Entorno Empresarial (90 horas)

• 4.1 People Analytics: comprensión del capital humano.
• 4.2 Predicciones en stocks, demandas y comportamientos del mercado.
• 4.3 Segmentación y análisis de oferta para identificar tendencias.
• 4.4 Fidelización de clientes mediante el aprendizaje reforzado.
• 4.5 Recomendadores web para personalizar la experiencia del usuario.
• 4.6 Mejora de procesos empresariales mediante la IA.

Módulo 5: Desarrollo de Proyecto Final y Orientación Laboral (10 horas)

• 5.1 Desarrollo de un proyecto práctico aplicando los conocimientos adquiridos.

Modulos de aplicación en la empresa:

1. INTRODUCCIÓN A LA IA
   1. Definición. Historia
   2. Ramas de la IA. Algoritmos
   3. Machine/Deep Learning.
   4. Big data: el cambio en la IA.
2. ALGORITMOS DE IA
   1. Machine Learning: modelos supervisados.
   2. Machine learning: modelos no supervisados.
   3. Aprendizaje por refuerzo
   4. Modelos profundos (Deep learning).
   5. Ejemplos con Weka/Orange
3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
   1. People Analytics.
   2. Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
   3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
   4. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
   5. Recomendadores web
   6. Mejora de procesos