Módulo 1. Introducción A La Inteligencia Artificial

• Unidad 1: Introducción a la inteligencia artificial
• Unidad 2: Tipos de inteligencia artificial
• Unidad 3: Introducción a los algoritmos de aprendizaje automático
• Unidad 4: Proyecto llave en mano con inteligencia artificial

Módulo 2. Preparación De Datos De Autoservicio

• Unidad 1: Preparación de datos
• Unidad 2: Preparación de datos con Excel
• Unidad 3: Preparación de datos con Talend
• Unidad 4: Preparación de datos con Dataprep by Trifacta

Módulo 3. Data Mining, Machine Learning Y Deep Learning

• Unidad 1: Aprendizaje supervisado (I)
• Unidad 2: Aprendizaje supervisado (II)
• Unidad 3: Aprendizaje no supervisado
• Unidad 4: Deep learning

Módulo 4. Deep Learning Avanzado

• Unidad 1: Deep learning supervisado (I)
• Unidad 2: Deep learning supervisado (II)
• Unidad 3: Deep learning no supervisado (I)
• Unidad 4: Deep learning no supervisado (II)

Módulo 5. Power BI

• Unidad 1: Comenzando con Power BI
• Unidad 2: Modelado de datos y DAX
• Unidad 3: Visualización de datos
• Unidad 4: Llevando Power BI al siguiente nivel

Módulo 6. Aplicaciones Prácticas De Machine Learning, Deep Learning Y Data Science

• Unidad 1: Machine learning
• Unidad 2: Deep learning
• Unidad 3: Data science
• Unidad 4: Desarrollo de aplicaciones reales

Módulo 7. Ecosistemas De Tecnologías

• Unidad 1: Introducción al ecosistema de tecnologías
• Unidad 2: Tecnologías habilitadoras I
• Unidad 3: Tecnologías habilitadoras II
• Unidad 4: Tecnologías habilitadoras III

Módulo 8. Metodologías De Ideación Y Gestión De Proyectos IA

• Unidad 1: Introducción
• Unidad 2: Design thinking
• Unidad 3: Lean start-up y Scrum (I)
• Unidad 4: Aplicación a proyectos de IA

Módulo 9. Impacto De La IA En La Empresa

• Unidad 1: Inteligencia artificial aplicada a distintos sectores
• Unidad 2: Aplicaciones en las áreas de una empresa
• Unidad 3: Emprendimiento en IA
• Unidad 4: Ética, empresa y sociedad

Módulo 10. Trabajo Fin De Máster