MÓDULO 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Introducción a la inteligencia artificial
- Historia
- La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinado
- El papel del Big Data en IA
- Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS EXPERTOS
- Sistemas expertos
- Estructura de un sistema experto
- Inferencia: Tipos
- Fases de construcción de un sistema
- Rendimiento y mejoras
- Dominios de aplicación
- Creación de un sistema experto en C#
- Añadir incertidumbre y probabilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Futuro de la inteligencia artificial
- Impacto de la IA en la industria
- El impacto económico y social global de la IA y su futuro
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
- Data Warehou
- Herramientas de Explotación
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
- Tipos de herramientas para BI
- Productos comerciales para BI
- Productos Open Source para BI
- Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 11. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- ¿Qué es la visualización de datos?
- Importancia y herramientas de la visualización de datos
- Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. POWER BI
- Introducción a Power BI
- Instalación de Power BI
- Modelado de datos
- Visualización de datos
- Dashboards
- Uso compartido de datos
MÓDULO 2. PLN, CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL PLN
- ¿Qué es PLN?
- ¿Qué incluye el PLN?
- Ejemplos de uso de PLN
- Futuro del PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLN EN PYTHON
- PLN en Python con la librería NLTK
- Otras herramientas para PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN
- Principios del análisis sintáctico
- Gramática libre de contexto
- Analizadores sintácticos (Parsers)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN
- Aspectos introductorios del análisis semántico
- Lenguaje semántico para PLN
- Análisis pragmático
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN
- Aspectos introductorios
- Pasos en la extracción de información
- Ejemplo PLN
- Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?
- Aspectos introductorios
- ¿Qué es un chatbot?
- ¿Cómo funciona un chatbot?
- VoiceBots
- Desafios para los Chatbots
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS
- Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
- Usos y beneficios de los chatbots
- Diferencia entre bots, chatbots e IA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS
- Áreas de aplicación de Chatbots
- Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
- Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
