Folleto Master en Inteligencia Artificial y Ciencia de D…

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Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

MÓDULO 16. CASO ANALÍTICA DE MARKETING • Aplicación al Marketing Digital • Campañas con públicos seleccionados • Selección de Clientes mediante Modelos de Propensión MÓDULO 17. CASO ANALÍTICA FINANCIERA • Conceptos financieros y de riesgos • Aplicación práctica de BI y BIGDATA a la visión financiera/riesgos • Obtención y preparación de datos financieros y de riesgos • Modelos estadísticos para maximizar

MÓDULO 13. MODELOS SECUENCIALES

MÓDULO 11. INTRODUCCIÓN AL NLP. IA Aplicada a los procesos de negocio • Introducción a los conceptos básicos del NLP. • Carga, preprocesado y modelización de corpus de textos. • Uso de librerías de Deep Learning para tareas de clasificación de

• Introducción a los modelos secuenciales. • Diferencias entre modelos secuenciales y tradicionales. • Redes neuronales recurrentes (RNNs) y sus variantes: LSTM y GRU. • Desafíos en los modelos secuenciales.

documentos, análisis de sentimientos, generación automática de resúmenes, etc. • Aplicaciones prácticas. • Ingeniería de prompts . • Herramientas (GPT-X, Gemini, Midjourney, etc.)

MÓDULO 14. METODOLOGÍA DE PROYECTOS • Ideas modelos de negocio. • Formación de grupos de trabajo. • Asignación tutores.

el RAR (Rentabilidad ajustada al Riesgo) y para inferir el riesgo de operaciones financieras.

Bloque 5. Casos de Uso

MÓDULO 12. DEEP LEARNING: TEORÍA DE REDES NEURONALES • Historia y evolución del Deep Learning. • Aplicaciones y casos de éxito en la industria y la investigación. • Estructura y componentes de una red neuronal. • Propagación hacia adelante y hacia atrás. • Descenso del gradiente y optimización. • Implementación de las Redes Neuronales Artificiales: Tensorflow y Keras. • Otras arquitecturas de Redes Neuronales. (CNN, RNN, autoencoders) • Arquitecturas de Transformers.

MÓDULO 15. CASO ANALÍTICA EN EL SECTOR AGROALIMENTARIO • Introducción de la tecnología aplicada en el sector • Aplicación del IoT, gamificación, etc. en la operativización • Análisis de datos predictivos para la toma de las decisiones

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