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En ese sentido, gracias al uso de algoritmos de aprendizaje automático, las marcas comprenden con mayor precisión las preferencias de los consumidores, lo que permite diseñar campañas más personalizadas y efectivas. Así, para integrar conocimientos en los especialistas, el Grand Master de Formación Permanente en MBA en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación, ofrece una metodología actualizada que abarca desde liderazgo, ética y responsabilidad social, hasta dirección estratégica, gestión del talento, dirección económico-financiera, análisis de datos aplicados a Marketing y ventas potenciadas con IA, proporcionando una visión integral orientada a la toma de decisiones efectivas en un contexto digital en constante evolución. 

Por otra parte, todo este contenido está basado en el método de aprendizaje Relearning lo que le permitirá al facultativo centrarse en la reiteración estratégica de conceptos clave para garantizar una asimilación efectiva y duradera de los contenidos. Así, este es un programa universitario completo, 100 % online y totalmente flexible, que únicamente requiere un dispositivo con conexión a Internet. En adición, se brindará acceso a Masterclasses impartidas por Directores Invitados Internacionales, quienes compartirán su trayectoria, visión estratégica y experiencias reales desde una mirada global e inspiradora. 

Asimismo, gracias a que TECH es miembro de la Business Graduates Association (BGA), el alumno podrá acceder a recursos exclusivos y actualizados que fortalecerán su formación continua y su desarrollo profesional, así como descuentos en eventos profesionales que facilitarán el contacto con expertos del sector. Además, podrá ampliar su red profesional, conectando con especialistas de distintas regiones, favoreciendo el intercambio de conocimientos y nuevas oportunidades laborales.   

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Este Grand Master de Formación Permanente MBA en Inteligencia Artificial en Marketing y Comunicación  contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

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Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Inteligencia Artificial, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextualizado, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

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A lo largo del programa universitario, los facultativos tendrán la oportunidad de sumergirse en módulos clave, como el análisis de datos y Big Data, el aprendizaje automático aplicado al comportamiento del consumidor.  También, adquirirán habilidades en el uso de herramientas de automatización para campañas publicitarias, generación de contenido a través de algoritmos de IA. Además, se enfocarán en como la experiencia del cliente, la optimización de precios dinámicos y las estrategias de Marketing predictivo. Para complementar la teoría, el itinerario académico incluye talleres prácticos con plataformas importantes del mercado, así como proyectos integradores que replican escenarios reales en el ámbito empresarial.  

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Módulo 1. Liderazgo, ética y responsabilidad social de las empresas

1.1. Globalización y Gobernanza  

1.1.1. Globalización y tendencias: Internacionalización de mercados 
1.1.2. Entorno económico y Gobernanza Corporativa 
1.1.3. Accountability o Rendición de Cuentas 

1.2. Liderazgo 

1.2.1. Entorno intercultural 
1.2.2. Liderazgo y Dirección de Empresas 
1.2.3. Roles y responsabilidades directivas 

1.3. Cross-Cultural Management 

1.3.1. Dimensión cultural de la gestión internacional 
1.3.2. La globalización en la gestión empresarial 
1.3.3. Liderazgo intercultural 

1.4. Management y liderazgo 

1.4.1. Integración de estrategias funcionales en las estrategias globales de negocio 
1.4.2. Política de Gestión y Procesos 
1.4.3. Society and Enterprise 

1.5. Ética empresarial  

1.5.1. Ética e integridad 
1.5.2. Comportamiento ético en las empresas 
1.5.3. Deontología, códigos éticos y de conducta 
1.5.4. Prevención del fraude y de la corrupción 
1.5.5. Finanzas e inversión responsables 

1.6. Sostenibilidad 

1.6.1. Empresa y Desarrollo Sostenible 
1.6.2. Impacto social, ambiental y económico 
1.6.3. Agenda 2030 y ODS 

1.7. Responsabilidad Social de la Empresa 

1.7.1. Responsabilidad Social de las empresas 
1.7.2. Roles y responsabilidades 
1.7.3. Implementación de la Responsabilidad Social Corporativa 

1.8. Sistemas y herramientas de gestión responsable 

1.8.1. Sistemas de gestión de la responsabilidad social 
1.8.2. Integración de sistemas 
1.8.3. Sistemas de gestión de la calidad, el medio ambiente y la seguridad y salud laboral 
1.8.4. Auditorías 

1.9. Multinacionales y derechos humanos 

1.9.1. Globalización, derechos humanos y empresas multinacionales 
1.9.2. Multinacionales frente al Derecho internacional 
1.9.3. Instrumentos jurídicos específicos 

1.10. Entorno legal y Corporate Governance 

1.10.1. Normas Internacionales de Importación y Exportación 
1.10.2. Propiedad Intelectual e Industrial 
1.10.3. Derecho Internacional del Trabajo 

Módulo 2. Dirección estratégica y Management Directivo

2.1. Análisis y diseño organizacional 

2.1.1. Cultura organizacional 
2.1.2. Análisis organizacional 
2.1.3. Diseño de la estructura organizacional 

2.2. Estrategia Corporativa  

2.2.1. Estrategia de nivel corporativo 
2.2.2. Tipologías de estrategias de nivel corporativo 
2.2.3. Determinación de la estrategia corporativa 
2.2.4. Estrategia corporativa e imagen reputacional 

2.3. Planificación y Formulación Estratégica 

2.3.1. Pensamiento estratégico 
2.3.2. Formulación y Planificación estratégica 
2.3.3. Sostenibilidad y Estrategia Corporativa 

2.4. Implementación de Estrategias Corporativas 

2.4.1. Driving Corporate Strategy 
2.4.2. Pacing Corporate Strategy 
2.4.3. Framing Corporate Strategy 

2.5. Desarrollo de Nuevos Negocios y Consolidación de la Empresa 

2.5.1. Desarrollo de nuevos negocios 
2.5.2. Crecimiento y consolidación de la empresa 

2.6. Planificación y estrategia 

2.6.1. Relevancia de la Dirección Estratégica en el proceso de Control de Gestión 
2.6.2. Análisis del entorno y la organización 
2.6.3. Lean Management 

2.7. Modelos y Patrones Estratégicos 

2.7.1. Riqueza, valor y retorno de las inversiones   
2.7.2. Estrategia Corporativa: metodologías 
2.7.3. Crecimiento y consolidación de la estrategia corporativa 

2.8. Estrategia competitiva 

2.8.1. Análisis del mercado 
2.8.2. Ventaja competitiva sostenible 
2.8.3. Retorno de la inversión 

2.9. Dirección estratégica 

2.9.1. Misión, visión y valores estratégicos 
2.9.2. Balanced Scorecard / Cuadro de Mando 
2.9.3. Análisis, monitorización y evaluación de la estrategia corporativa 
2.9.4. Dirección estratégica y reporting 

2.10. Implantación de la estratégica 

2.10.1. Implantación estratégica: objetivos, acciones e impactos 
2.10.2. Supervisión y alineación estratégica 
2.10.3. Enfoque de mejora continua 

2.11. Ejecución de la estrategia 

2.11.1. Sistemas de indicadores y enfoque por procesos 
2.11.2. Mapa estratégico 
2.11.3. Diferenciación y alineamiento 

2.12. Comunicación estratégica

2.12.1. Comunicación interpersonal 
2.12.2. Habilidades comunicativas e influencia 
2.12.3. Comunicación interna y plan de comunicación integral 
2.12.4. Barreras para la comunicación empresarial 

Módulo 3. Dirección de personas y gestión del talento

3.1. Comportamiento organizacional 

3.1.1. Teoría de las organizaciones 
3.1.2. Factores claves para el cambio en las organizaciones 
3.1.3. Estrategias corporativas, tipologías y gestión del conocimiento 
3.1.4. Cultura organizacional  
3.1.5. Comportamiento y cambios organizativos 
3.1.6. Las personas en las organizaciones 
3.1.7. Pensamiento estratégico y sistema 
3.1.8. Planificación y gestión de proyectos del departamento de RR. HH 
3.1.9. Diseño organizativo estratégico  
3.1.10. Bases financieras y contables para la gestión de RR. HH 

3.2. Las personas en las organizaciones

3.2.1. Calidad de vida laboral y bienestar psicológico 
3.2.2. Equipos de trabajo y la dirección de reuniones 
3.2.3. Coaching y gestión de equipos 
3.2.4. Gestión de la igualdad y diversidad 

3.3. Dirección estratégica de personas 

3.3.1. Diseño de puestos de trabajo, reclutamiento y selección 
3.3.2. Plan Estratégico de Recursos Humanos: diseño e implementación 
3.3.3. Análisis de puestos de trabajo; diseño y selección de personas 
3.3.4. Formación y desarrollo profesional 

3.4. Análisis del puesto de trabajo 
3.5. Selección, dinámicas de grupo y reclutamiento de RR. HH 
3.6. Gestión de recursos humanos por competencias
3.7. Evaluación del rendimiento y gestión del desempeño 
3.8. Gestión de la formación 
3.9. Gestión del talento
3.10. Innovación en gestión del talento y las personas
3.11. Motivación
3.12. Employer Branding 
3.13. Desarrollo de equipos de alto desempeño 
3.14. Desarrollo directivo y liderazgo

3.14.1. Capacidades directivas: Competencias y habilidades del siglo XXI 
3.14.2. Habilidades no directivas 
3.14.3. Mapa de competencias y habilidades 
3.14.4. Liderazgo y dirección de personas 

3.15. Gestión del tiempo

3.15.1. Planificación, organización y control 
3.15.2. Metodología de la gestión del tiempo 
3.15.3. Planes de acción 
3.15.4. Herramientas para la gestión eficaz del tiempo 

3.16. Gestión del cambio

3.16.1. Análisis del rendimiento 
3.16.2. Planteamiento estratégico 
3.16.3. Gestión del cambio: factores clave, diseño y gestión de procesos 
3.16.4. Enfoque de mejora continua 

3.17. Negociación y gestión de conflictos

3.17.1. Objetivos de la negociación: elementos diferenciadores 
3.17.2. Técnicas de negociación efectiva 
3.17.3. Conflictos: factores y tipologías 
3.17.4. Gestión eficiente de conflictos: negociación y comunicación 
3.17.5. Comunicación interpersonal 
3.17.6. Conflictos interpersonales 
3.17.7. Negociación intercultural 

3.18. Comunicación directiva

3.18.1. Análisis del rendimiento 
3.18.2. Liderar el cambio. Resistencia al cambio 
3.18.3. Gestión de procesos de cambio 
3.18.4. Gestión de equipos multiculturales 

3.19. Gestión de Recursos Humanos y equipos PRL  

3.19.1. Gestión de Recursos Humanos  
3.19.2. Gestión de equipos  
3.19.3. Plan de Prevención de Riesgos Laborales  

3.20. Productividad, atracción, retención y activación del talento 

3.20.1. La productividad 
3.20.2. Palancas para productividad 
3.20.3. Palancas de atracción, retención y atracción de talento 

3.21. Compensación monetaria vs. No monetaria 

3.21.1. Modelos de bandas salariales 
3.21.2. Modelos de compensación no monetaria 
3.21.3. Compensación monetaria vs. No monetaria 

3.22. Gestión de equipos y desempeño de personas

3.22.1. Entorno multicultural y multidisciplinar 
3.22.2. Gestión de equipos y de personas 
3.22.3. Coaching y desempeño de personas 
3.22.4. Reuniones directivas: Planificación y gestión de tiempos 

3.23. Gestión del conocimiento y del talento

3.23.1. Identificación del conocimiento y talento en las organizaciones
3.23.2. Modelos corporativos de gestión del conocimiento y del talento
3.23.3. Creatividad e innovación 

3.24. Transformación de los recursos humanos en la era digital

3.24.1. Nuevas formas de organización y nuevas metodologías de trabajo  
3.24.2. Habilidades digitales y Professional Brand 
3.24.3. HR y Data Analysis 
3.24.4. Gestión de personas en la era digital 

Módulo 4. Dirección económico-financiera

4.1. Entorno económico

4.1.1. Teoría de las organizaciones
4.1.2. Factores claves para el cambio en las organizaciones
4.1.3. Estrategias corporativas, tipologías y gestión del conocimiento 

4.2. La financiación de la empresa

4.2.1. Fuentes de financiación 
4.2.2. Tipos de coste en la financiación 

4.2.2.1. El coste del capital propio 
4.2.2.2. El coste de la deuda 
4.2.2.3. El coste medio ponderado de capital (WACC) en la valoración de proyectos de inversión 

4.3. Contabilidad directiva

4.3.1. Marco internacional de contabilidad 
4.3.2. Introducción al ciclo contable 
4.3.3. Estados Contables de las empresas 

4.4. De la contabilidad general a la contabilidad de costes

4.4.1. Elementos del cálculo de costes 
4.4.2. El stock en contabilidad general y en contabilidad de costes 
4.4.3. El gasto en la contabilidad general y la contabilidad de costes 
4.4.4. Clasificación de los costes 

4.5. Sistemas de información y Business Intelligence

4.5.1. Fundamentos y clasificación 
4.5.2. Fases y métodos de reparto de costes 
4.5.3. Elección de centro de costes y efecto 

4.6. Presupuesto y Control de Gestión

4.6.1. Planificación presupuestaria
4.6.2. Control de Gestión: diseño y objetivos
4.6.3. Supervisión y reporting

4.7. Gestión de tesorería

4.7.1. Fondo de Maniobra Contable y Fondo de Maniobra Necesario 
4.7.2. Cálculo de necesidades operativas de fondos 
4.7.3. Credit Management 
4.7.4. Gestión de fondos, patrimonios y Family Offices 

4.8. Responsabilidad fiscal de las empresas 

4.8.1. Responsabilidad fiscal corporativa 
4.8.2. Procedimiento tributario: aproximación a un caso-país 

4.9. Sistemas de control de las empresas 

4.9.1. Tipologías de control
4.9.2. Cumplimiento normativo / Compliance
4.9.3. Auditoría Interna
4.9.4. Auditoría Externa 

4.10. Dirección Financiera

4.10.1. Introducción a la Dirección Financiera
4.10.2. Dirección Financiera y estrategia corporativa
4.10.3. Director Financiero (CFO): competencias directivas 

4.11. Planificación Financiera

4.11.1. Modelos de negocio y necesidades de financiación 
4.11.2. Herramientas de análisis financiero 
4.11.3. Planificación Financiera a corto plazo 
4.11.4. Planificación Financiera a largo plazo 

4.12. Estrategia Financiera Corporativa

4.12.1. Inversiones Financieras Corporativas 
4.12.2. Crecimiento estratégico: tipologías 

4.13. Contexto Macroeconómico 

4.13.1. Análisis Macroeconómico
4.13.2. Indicadores de coyuntura
4.13.3. Ciclo económico

4.14. Financiación estratégica

4.14.1. Negocio Bancario: entorno actual
4.14.2. Análisis y gestión del riesgo 

4.15. Mercados monetarios y de capitales

4.15.1. Mercado de renta fija
4.15.2.  Mercado de renta variable 
4.15.3. Valoración de empresas

4.16. Análisis y planificación financiera

4.16.1. Análisis del balance de situación 
4.16.2. Análisis de la cuenta de resultados 
4.16.3. Análisis de la rentabilidad 

4.17. Análisis y resolución de casos / problemas

4.17.1. Metodología de Resolución de Problemas 
4.17.2. Método del Caso 

Módulo 5. Dirección de operaciones y logística

5.1. Dirección y Gestión de Operaciones 

5.1.1. Definir la estrategia de operaciones 
5.1.2. Planificación y control de la cadena de suministro 
5.1.3. Sistemas de indicadores 

5.2. Organización industrial y logística 

5.2.1. Departamento de Organización Industrial  
5.2.2. Departamento de Logística Interna  
5.2.3. Departamento de Logística Externa  

5.3. Estructura y tipos de producción (MTS, MTO, ATO, ETO etc.)

5.3.1. Sistema y estrategias de producción  
5.3.2. Sistema de gestión de inventario  
5.3.3. Indicadores de producción

5.4. Estructura y tipos de aprovisionamiento 

5.4.1. Función de aprovisionamiento  
5.4.2. Gestión de aprovisionamiento  
5.4.3. Proceso de decisión de la compra  

5.5. Control económico de compras 

5.5.1. Diseño avanzado de almacenes 
5.5.2. Picking y Sorting 
5.5.3. Control de flujo de materiales 

5.6. Control de las operaciones de almacén

5.6.1. Operaciones de almacén  
5.6.2. Control de inventario y sistemas de ubicación  
5.6.3. Técnicas de gestión de stock

5.7. Dirección de compras

5.7.1. Gestión de Stocks 
5.7.2. Gestión de Almacenes 
5.7.3. Gestión de Compras y Aprovisionamiento 

5.8. Tipologías de la Cadena de Suministro (SCM) 

5.8.1. Cadena de suministro 
5.8.2. Beneficios de la gestión de la cadena de suministro  
5.8.3. Gestión logística en la cadena de suministro  

5.9. Supply Chain management 

5.9.1. Costes y eficiencia de la cadena de operaciones 
5.9.2. Cambio en los patrones de demanda 
5.9.3. Cambio en la estrategia de las operaciones 

5.10. Interacciones de la SCM con todas las áreas

5.10.1. Áreas a considerar en la interacción
5.10.2. Interrelaciones en SCM
5.10.3. Problemas de integración en SCM  

5.11. Costes de la logística  

5.11.1. Costes a considerar según área  
5.11.2. Problemas de los costes logísticos  
5.11.3. Optimización de costes logísticos  

5.12. Rentabilidad y eficiencia de las cadenas logísticas: KPIS 

5.12.1. Rentabilidad y eficiencia de las mediaciones  
5.12.2. Indicadores generales de cadenas logísticas  
5.12.3. Indicadores específicos

5.13. Procesos logísticos

5.13.1. Organización y gestión por procesos 
5.13.2. Aprovisionamiento, producción, distribución 
5.13.3. Calidad, costes de calidad y herramientas 
5.13.4. Servicio posventa 

5.14. Logística de Transporte y distribución clientes 

5.14.1. Análisis de la demanda y previsión 
5.14.2. Previsión y planificación de ventas 
5.14.3. Collaborative Planning Forecasting and Replenishment 

5.15. Logística y clientes

5.15.1. Análisis de la demanda y previsión 
5.15.2. Previsión y planificación de ventas 
5.15.3. Collaborative Planning Forecasting and Replenishment 

5.16. Logística internacional

5.16.1. Aduanas, procesos de exportación e importación 
5.16.2. Formas y medios de pago internacional 
5.16.3. Plataformas logísticas a nivel internacional 

5.17. Outsourcing de operaciones

5.17.1. Aduanas, procesos de exportación e importación 
5.17.2. Formas y medios de pago internacional 
5.17.3. Plataformas logísticas a nivel internacional 

5.18. Competitividad en operaciones

5.18.1. La innovación en las operaciones como ventaja competitiva en la empresa 
5.18.2. Tecnologías y ciencias emergentes 
5.18.3. Sistemas de información en las operaciones 

5.19. Gestión de la calidad 

5.19.1. La calidad total 
5.19.2. Sistema de gestión de la calidad ISO 9001:2015  
5.19.3. Sistemas integrados de gestión  
5.19.4. La Excelencia en la Gestión: modelo EFQM 
5.19.5. Herramientas de la calidad 

Módulo 6. Dirección de sistemas de información

6.1. Entornos tecnológicos

6.1.1. Sistemas de información empresarial
6.1.2. Decisiones estratégicas 
6.1.3. Rol del CIO 

6.2. Sistemas y tecnologías de la información en la empresa

6.2.1. Evolución del modelo de IT 
6.2.2. Organización y Departamento IT 
6.2.3. Tecnologías de la información y entorno económico 

6.3. Estrategia corporativa y estrategia tecnológica 

6.3.1. Creación de valor para clientes y accionistas 
6.3.2. Decisiones estratégicas de SI/TI 
6.3.3. Estrategia Corporativa vs. Estrategia tecnológica y digital 

6.4. Dirección de Sistemas de Información  

6.4.1. Análisis de empresa y sectores industriales 
6.4.2. Modelos de negocio basados en internet 
6.4.3. El valor de la IT en la empresa 

6.5. Planificación estratégica de Sistemas de Información

6.5.1. El proceso de planificación estratégica 
6.5.2. Formulación de la estrategia de SI 
6.5.3. Plan de implantación de la estrategia 

6.6. Sistemas de información para la toma de decisiones

6.6.1. Business Intelligence 
6.6.2. Data Warehouse 
6.6.3. BSC o Cuadro de Mando Integral 

6.7. Sistemas de Información y Business Intelligence 

6.7.1. CRM y Business Intelligence 
6.7.2. Gestión de Proyectos de Business Intelligence 
6.7.3. Arquitectura de Business Intelligence 

6.8. Business Intelligence empresarial 

6.8.1. El mundo del dato  
6.8.2. Conceptos relevantes  
6.8.3. Principales características  
6.8.4. Soluciones en el mercado actual  
6.8.5. Arquitectura global de una solución BI
6.8.6. Ciberseguridad en BI y Data Science  

6.9. Nuevo concepto empresarial 

6.9.1. Por qué BI  
6.9.2. Obtención de la información  
6.9.3. BI en los distintos departamentos de la empresa  
6.9.4. Razones por las que invertir en BI

6.10. Herramientas y soluciones BI 

6.10.1. Elección de la mejor herramienta  
6.10.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy y Tableau
6.10.3. SAP BI, SAS BI y Qlikview
6.10.4. Prometheus

6.11. Planificación y dirección Proyecto BI   

6.11.1. Primeros pasos para definir un proyecto de BI  
6.11.2. Solución BI para tu empresa  
6.11.3. Toma de requisitos y objetivos  

6.12. Aplicaciones de gestión corporativa 

6.12.1. Modelos de negocio de base tecnológica 
6.12.2. Capacidades para innovar 
6.12.3. Rediseño de los procesos de la cadena de valor 

6.13. Transformación Digital

6.13.1. Plan Estratégico de Comercio Electrónico 
6.13.2. Gestión logística y atención al cliente en el comercio electrónico 
6.13.3. eCommerce como oportunidad de Internacionalización 

6.14. Tecnologías y tendencias 

6.14.1. Estrategias en Social Media 
6.14.2. Optimización de canales de servicio y soporte al cliente 
6.14.3. Regulación digital 

6.15. Outsourcing de TI 

6.15.1. Mobile eCommerce 
6.15.2. Diseño y usabilidad 
6.15.3. Operaciones del comercio electrónico 

Módulo 7. Gestión comercial, Marketing estratégico y Comunicación Corporativa

7.1. Gestión comercial

7.1.1. Marco conceptual de la innovación
7.1.2. Tipologías de innovación
7.1.3. Innovación continua y discontinua
7.1.4. Formación e Innovación

7.2. Marketing

7.2.1. Innovación y estrategia corporativa
7.2.2. Proyecto global de innovación: diseño y gestión
7.2.3. Talleres de innovación

7.3. Gestión estratégica del Marketing 

7.3.1. Metodología Lean Startup
7.3.2. Iniciativa de negocio innovador: etapas
7.3.3. Modalidades de financiación
7.3.4. Herramientas del modelo: mapa de empatía, modelo Canvas y métricas   
7.3.5. Crecimiento y fidelización  

7.4. Marketing Digital y comercio electrónico
7.5. Managing digital business 
7.6. Marketing Digital para reforzar la marca
7.7. Estrategia de Marketing Digital  

7.7.1. Oportunidades de innovación 
7.7.2. Estudio de viabilidad y concreción de las propuestas
7.7.3. Definición y diseño de los proyectos
7.7.4. Ejecución de los proyectos
7.7.5. Cierre de proyectos 

7.8. Marketing Digital para captar y fidelizar clientes 
7.9. Gestión de campañas digitales
7.10. Plan de Marketing online
7.11. Blended Marketing 
7.12. Estrategia de ventas y de comunicación 
7.13. Comunicación Corporativa RRHH
7.14. Estrategia de Comunicación Corporativa
7.15. Comunicación y reputación digital

7.15.1. Gestión de crisis y reputación corporativa online 
7.15.2. Informe de reputación online 
7.15.3. Netiqueta y buenas prácticas en las redes sociales 
7.15.4. Branding y networking 2.0 

Módulo 8. Investigación de mercados, publicidad y dirección comercial

8.1. Investigación de Mercados (Dirección comercial)

8.1.1. Dirección de ventas  
8.1.2. Estrategia comercial  
8.1.3. Técnicas de venta y de negociación  
8.1.4. Dirección de equipos de ventas 

8.2. Métodos y técnicas de investigación cuantitativas 

8.2.1. Variables y escalas de medida 
8.2.2. Fuentes de información 
8.2.3. Técnicas de muestreo 
8.2.4. Tratamiento y análisis de los datos 

8.3. Métodos y técnicas de investigación cualitativas 

8.3.1. Técnicas directas: Focus Group 
8.3.2. Técnicas antropológicas 
8.3.3. Técnicas indirectas 
8.3.4. Two Face Mirror y método Delphi 

8.4. Segmentación de mercados

8.4.1.  Concepto de segmentación de mercados 
8.4.2.  Utilidad y requisitos de la segmentación 
8.4.3. Tipologías de mercado 
8.4.4. Concepto y análisis de la demanda 
8.4.5. Segmentación y criterios 
8.4.6. Definición de público objetivo 

8.5. Gestión de proyectos de investigación

8.5.1. Herramientas de análisis de información 
8.5.2. Desarrollo del plan de gestión de expectativas 
8.5.3. Evaluación de viabilidad de proyectos 

8.6. La investigación de mercados internacionales 

8.6.1.  Introducción a la investigación de mercados internacionales  
8.6.2.  Proceso de la investigación de mercados internacionales  
8.6.3.  La importancia de las fuentes secundarias en la Investigación Internacional   

8.7. Los estudios de viabilidad

8.7.1. Obtención de información de comportamientos y motivos de compra   
8.7.2.  Análisis y valoración de la oferta competitiva   
8.7.3.  Estructura y potencial de mercado   
8.7.4.  Intención de compra   
8.7.5. Resultados de Viabilidad   

8.8. Publicidad 

8.8.1. Marketing e impacto en la empresa
8.8.2. Variables básicas del Marketing
8.8.3. Plan de Marketing

8.9. Desarrollo del plan de Marketing 

8.9.1. Análisis y diagnóstico 
8.9.2. Decisiones estratégicas 
8.9.3. Decisiones operativas 

8.10. Estrategias de promoción y Merchandising

8.10.1. Gestión de la publicidad 
8.10.2. Plan de comunicación y medios 
8.10.3. El Merchandising como técnica de Marketing  
8.10.4. Visual Merchandising 

8.11. Planificación de medios 

8.11.1. Fuentes de la innovación 
8.11.2. Tendencias actuales en Marketing   
8.11.3. Herramientas de Marketing
8.11.4. Estrategia de Marketing y Comunicación con los clientes

8.12. Fundamentos de la dirección comercial 

8.12.1. Análisis interno y externo. DAFO 
8.12.2. Análisis sectorial y competitivo 
8.12.3. Modelo Canvas 

8.13. Negociación comercial
8.14. Toma de decisiones en gestión comercial
8.15. Dirección y gestión de la red de ventas
8.16. Implementación de la función comercial
8.17. Key account management
8.18. Gestión financiera y presupuestaria 

Módulo 9. Innovación y dirección de proyectos

9.1. Innovación 

9.1.1. Marco conceptual de la innovación
9.1.2. Tipologías de innovación
9.1.3. Innovación continua y discontinua
9.1.4. Formación e Innovación

9.2. Estrategia de Innovación 

9.2.1. Innovación y estrategia corporativa 
9.2.2. Proyecto global de innovación: diseño y gestión
9.2.3. Talleres de innovación

9.3. Creación de una startup

9.3.1. De la idea al modelo empresarial 
9.3.2. Los socios 
9.3.3. Consideraciones jurídicas 
9.3.4. Organización y cultura 
9.3.5. Capital Riesgo y Gestión Emprendedora 

9.4. Diseño y validación del modelo de negocio

9.4.1. Metodología Lean Startup
9.4.2. Iniciativa de negocio innovador: etapas
9.4.3. Modalidades de financiación
9.4.4. Herramientas del modelo: mapa de empatía, modelo Canvas y métricas
9.4.5. Crecimiento y fidelización

9.5. Dirección y Gestión de Proyectos

9.5.1. Oportunidades de innovación
9.5.2. Estudio de viabilidad y concreción de las propuestas
9.5.3. Definición y diseño de los proyectos
9.5.4. Ejecución de los proyectos
9.5.5. Cierre de proyectos 

9.6. Gestión del cambio en proyectos: gestión de la formación
9.7. Gestión de la comunicación de proyectos
9.8. Metodologías tradicionales e innovadoras
9.9. Project Management para Startups
9.10. Planificación de la gestión de riesgos en los proyectos 

Módulo 10. Management Directivo

10.1. General Management 

10.1.1. Concepto de General Management 
10.1.2. La acción del director general 
10.1.3. El director general y sus funciones 
10.1.4. Transformación del trabajo de la dirección 

10.2. Management Directivo 

10.2.1. Integración de estrategias funcionales en las estrategias globales de negocio 
10.2.2. Management directivo y desarrollo de procesos
10.2.3. Política de Gestión y Procesos 
10.2.4. Society and Enterprise 
10.2.5. Knowledge Management 

10.3. Las personas en las organizaciones

10.3.1. Calidad de vida laboral y bienestar psicológico 
10.3.2. Equipos de trabajo y la dirección de reuniones 
10.3.3. Coaching y gestión de equipos 
10.3.4. Gestión de la igualdad y diversidad 

10.4. Oratoria y formación de portavoces

10.4.1. Comunicación interpersonal 
10.4.2. Habilidades comunicativas e influencia 
10.4.3. Barreras para la comunicación 

10.5. Comunicación Personal y Organizacional

10.5.1. La comunicación y objetivos 
10.5.2. Aplicar las habilidades de la comunicación 
10.5.3. La comunicación en las organizaciones 
10.5.4. Herramientas de comunicaciones personales y organizacional 
10.5.5. Elaboración de un plan de comunicación corporativo 
10.5.6. Departamento de comunicación en la organización 
10.5.7. Ventajas de la comunicación interna 
10.5.8. Estrategias de comunicación externa 
10.5.9. Comunicación Corporativa 2.0 
10.5.10. Gestión de crisis en la comunicación 

10.6. Desarrollo directivo y liderazgo  

10.6.1. Concepto de desarrollo directivo 
10.6.2. Concepto de liderazgo 
10.6.3. Teorías del liderazgo 
10.6.4. Estilos de liderazgo 
10.6.5. La inteligencia en el liderazgo 
10.6.6. Los desafíos del líder en la actualidad 

10.7. Liderazgo 2.0

10.7.1. Liderazgo y estilos de liderazgo 
10.7.2. Motivación 
10.7.3. Inteligencia emocional 
10.7.4. Capacidades y habilidades del líder 2.0 
10.7.5. Reuniones eficaces 

10.8. Análisis y resolución de casos/problemas

10.8.1. Metodología de Resolución de Problemas 
10.8.2. Método del Caso 
10.8.3. Posicionamiento y toma de decisiones 

10.9. Negociación y resolución de conflictos 

10.9.1. Técnicas de negociación efectiva 
10.9.2. Conflictos interpersonales 
10.9.3. Negociación intercultural 

10.10. Gestión del tiempo 

10.10.1. Planificación, organización y control 
10.10.2. Metodología de la gestión del tiempo 
10.10.3. Planes de acción 
10.10.4. Herramientas para la gestión eficaz del tiempo 

Módulo 11. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

11.1. Historia de la Inteligencia Artificial

11.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de Inteligencia Artificial?
11.1.2. Referentes en el cine
11.1.3. Importancia de la Inteligencia Artificial
11.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la Inteligencia Artificial

11.2. La Inteligencia Artificial en juegos

11.2.1. Teoría de Juegos
11.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
11.2.3. Simulación: Monte Carlo

11.3. Redes de neuronas

11.3.1. Fundamentos biológicos
11.3.2. Modelo computacional
11.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
11.3.4. Perceptrón simple
11.3.5. Perceptrón multicapa

11.4. Algoritmos genéticos

11.4.1. Historia
11.4.2. Base biológica
11.4.3. Codificación de problemas
11.4.4. Generación de la población inicial
11.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
11.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

11.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

11.5.1. Vocabularios
11.5.2. Taxonomías
11.5.3. Tesauros
11.5.4. Ontologías
11.5.5. Representación del conocimiento: Web semántica

11.6. Web semántica

11.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
11.6.2. Inferencia/razonamiento
11.6.3. Linked Data

11.7. Sistemas expertos y DSS

11.7.1. Sistemas expertos
11.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

11.8. Chatbots y asistentes virtuales

11.8.1. Tipos de asistentes: Asistentes por voz y por texto
11.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
11.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
11.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

11.9. Estrategia de implantación de IA
11.10. Futuro de la Inteligencia Artificial

11.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
11.10.2. Creación de una personalidad: Lenguaje, expresiones y contenido
11.10.3. Tendencias de la Inteligencia Artificial
11.10.4. Reflexiones

Módulo 12. Tipos y ciclo de vida del dato

12.1. La estadística

12.1.1. Estadística: Estadística descriptiva, estadística inferencias
12.1.2. Población, muestra, individuo
12.1.3. Variables: Definición, escalas de medida

12.2. Tipos de datos estadísticos

12.2.1. Según tipo

12.2.1.1. Cuantitativos: Datos continuos y datos discretos
12.2.1.2. Cualitativos: Datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

12.2.2. Según su forma

12.2.2.1. Numérico
12.2.2.2. Texto
12.2.2.3. Lógico

12.2.3. Según su fuente

12.2.3.1. Primarios
12.2.3.2. Secundarios

12.3. Ciclo de vida de los datos

12.3.1. Etapas del ciclo
12.3.2. Hitos del ciclo
12.3.3. Principios FAIR

12.4. Etapas iniciales del ciclo

12.4.1. Definición de metas
12.4.2. Determinación de recursos necesarios
12.4.3. Diagrama de Gantt
12.4.4. Estructura de los datos

12.5. Recolección de datos

12.5.1. Metodología de recolección
12.5.2. Herramientas de recolección
12.5.3. Canales de recolección

12.6. Limpieza del dato

12.6.1. Fases de la limpieza de datos
12.6.2. Calidad del dato
12.6.3. Manipulación de datos (con R)

12.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

12.7.1. Medidas estadísticas
12.7.2. Índices de relación
12.7.3. Minería de datos

12.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

12.8.1. Elementos que lo integran
12.8.2. Diseño
12.8.3. Aspectos a considerar

12.9. Disponibilidad del dato

12.9.1. Acceso
12.9.2. Utilidad
12.9.3. Seguridad

12.10. Aspectos normativos

12.10.1. Ley de protección de datos
12.10.2. Buenas prácticas
12.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 13. El dato en la Inteligencia Artificial

13.1. Ciencia de datos

13.1.1. La ciencia de datos
13.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

13.2. Datos, información y conocimiento

13.2.1. Datos, información y conocimiento
13.2.2. Tipos de datos
13.2.3. Fuentes de datos

13.3. De los datos a la información

13.3.1. Análisis de Datos
13.3.2. Tipos de análisis
13.3.3. Extracción de Información de un Dataset

13.4. Extracción de información mediante visualización

13.4.1. La visualización como herramienta de análisis
13.4.2. Métodos de visualización
13.4.3. Visualización de un conjunto de datos

13.5. Calidad de los datos

13.5.1. Datos de calidad
13.5.2. Limpieza de datos
13.5.3. Preprocesamiento básico de datos

13.6. Dataset

13.6.1. Enriquecimiento del Dataset
13.6.2. La maldición de la dimensionalidad
13.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

13.7. Desbalanceo

13.7.1. Desbalanceo de clases
13.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
13.7.3. Balanceo de un Dataset

13.8. Modelos no supervisados

13.8.1. Modelo no supervisado
13.8.2. Métodos
13.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

13.9. Modelos supervisados

13.9.1. Modelo supervisado
13.9.2. Métodos
13.9.3. Clasificación con modelos supervisados

13.10. Herramientas y buenas prácticas

13.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
13.10.2. El mejor modelo
13.10.3. Herramientas útiles

Módulo 14. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación

14.1. La inferencia estadística

14.1.1. Estadística descriptiva vs. Inferencia estadística
14.1.2. Procedimientos paramétricos
14.1.3. Procedimientos no paramétricos

14.2. Análisis exploratorio

14.2.1. Análisis descriptivo
14.2.2. Visualización
14.2.3. Preparación de datos

14.3. Preparación de datos

14.3.1. Integración y limpieza de datos
14.3.2. Normalización de datos
14.3.3. Transformando atributos

14.4. Los valores perdidos

14.4.1. Tratamiento de valores perdidos
14.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
14.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

14.5. El ruido en los datos

14.5.1. Clases de ruido y atributos
14.5.2. Filtrado de ruido
14.5.3. El efecto del ruido

14.6. La maldición de la dimensionalidad

14.6.1. Oversampling
14.6.2. Undersampling
14.6.3. Reducción de datos multidimensionales

14.7. De atributos continuos a discretos

14.7.1. Datos continuos versus discretos
14.7.2. Proceso de discretización

14.8. Los datos

14.8.1. Selección de datos
14.8.2. Perspectivas y criterios de selección
14.8.3. Métodos de selección

14.9. Selección de instancias

14.9.1. Métodos para la selección de instancias
14.9.2. Selección de prototipos
14.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

14.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 15. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

15.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

15.1.1. Recursividad
15.1.2. Divide y conquista
15.1.3. Otras estrategias

15.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

15.2.1. Medidas de eficiencia
15.2.2. Medir el tamaño de la entrada
15.2.3. Medir el tiempo de ejecución
15.2.4. Caso peor, mejor y medio
15.2.5. Notación asintónica
15.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
15.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
15.2.8. Análisis empírico de algoritmos

15.3. Algoritmos de ordenación

15.3.1. Concepto de ordenación
15.3.2. Ordenación de la burbuja
15.3.3. Ordenación por selección
15.3.4. Ordenación por inserción
15.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
15.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

15.4. Algoritmos con árboles

15.4.1. Concepto de árbol
15.4.2. Árboles binarios
15.4.3. Recorridos de árbol
15.4.4. Representar expresiones
15.4.5. Árboles binarios ordenados
15.4.6. Árboles binarios balanceados

15.5. Algoritmos con Heaps

15.5.1. Los Heaps
15.5.2. El algoritmo Heapsort
15.5.3. Las colas de prioridad

15.6. Algoritmos con grafos

15.6.1. Representación
15.6.2. Recorrido en anchura
15.6.3. Recorrido en profundidad
15.6.4. Ordenación topológica

15.7. Algoritmos Greedy

15.7.1. La estrategia Greedy
15.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
15.7.3. Cambio de monedas
15.7.4. Problema del viajante
15.7.5. Problema de la mochila

15.8. Búsqueda de caminos mínimos

15.8.1. El problema del camino mínimo
15.8.2. Arcos negativos y ciclos
15.8.3. Algoritmo de Dijkstra

15.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

15.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
15.9.2. El algoritmo de Prim
15.9.3. El algoritmo de Kruskal
15.9.4. Análisis de complejidad

15.10. Backtracking

15.10.1. El Backtracking
15.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 16. Sistemas inteligentes

16.1. Teoría de agentes

16.1.1. Historia del concepto
16.1.2. Definición de agente
16.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
16.1.4. Agentes en ingeniería de software

16.2. Arquitecturas de agentes

16.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
16.2.2. Agentes reactivos
16.2.3. Agentes deductivos
16.2.4. Agentes híbridos
16.2.5. Comparativa

16.3. Información y conocimiento

16.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
16.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
16.3.3. Métodos de captura de datos
16.3.4. Métodos de adquisición de información
16.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

16.4. Representación del conocimiento

16.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
16.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
16.4.3. Características de una representación del conocimiento

16.5. Ontologías

16.5.1. Introducción a los metadatos
16.5.2. Concepto filosófico de ontología
16.5.3. Concepto informático de ontología
16.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
16.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

16.6. Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías

16.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
16.6.2. RDF Schema
16.6.3. OWL
16.6.4. SPARQL
16.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
16.6.6. Instalación y uso de Protégé

16.7. La web semántica

16.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
16.7.2. Aplicaciones de la web semántica

16.8. Otros modelos de representación del conocimiento

16.8.1. Vocabularios
16.8.2. Visión global
16.8.3. Taxonomías
16.8.4. Tesauros
16.8.5. Folksonomías
16.8.6. Comparativa
16.8.7. Mapas mentales

16.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

16.9.1. Lógica de orden cero
16.9.2. Lógica de primer orden
16.9.3. Lógica descriptiva
16.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
16.9.5. Prolog: programación basada en lógica de primer orden

16.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

16.10.1. Concepto de razonador
16.10.2. Aplicaciones de un razonador
16.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
16.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
16.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
16.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 17. Aprendizaje automático y minería de datos

17.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

17.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
17.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
17.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
17.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
17.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
17.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
17.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
17.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

17.2. Exploración y preprocesamiento de datos

17.2.1. Tratamiento de datos
17.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
17.2.3. Tipos de datos
17.2.4. Transformaciones de datos
17.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
17.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
17.2.7. Medidas de correlación
17.2.8. Representaciones gráficas más habituales
17.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

17.3. Árboles de decisión

17.3.1. Algoritmo ID
17.3.2. Algoritmo C
17.3.3. Sobreentrenamiento y poda
17.3.4. Análisis de resultados

17.4. Evaluación de clasificadores

17.4.1. Matrices de confusión
17.4.2. Matrices de evaluación numérica
17.4.3. Estadístico de Kappa
17.4.4. La curva ROC

17.5. Reglas de clasificación

17.5.1. Medidas de evaluación de reglas
17.5.2. Introducción a la representación gráfica
17.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

17.6. Redes neuronales

17.6.1. Conceptos básicos
17.6.2. Redes de neuronas simples
17.6.3. Algoritmo de Backpropagation
17.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

17.7. Métodos bayesianos

17.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
17.7.2. Teorema de Bayes
17.7.3. Naive Bayes
17.7.4. Introducción a las redes bayesianas

17.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

17.8.1. Regresión lineal simple
17.8.2. Regresión lineal múltiple
17.8.3. Regresión logística
17.8.4. Árboles de regresión
17.8.5. Introducción a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
17.8.6. Medidas de bondad de ajuste

17.9. Clustering

17.9.1. Conceptos básicos
17.9.2. Clustering jerárquico
17.9.3. Métodos probabilistas
17.9.4. Algoritmo EM
17.9.5. Método B-Cubed
17.9.6. Métodos implícitos

17.10. Minería de textos y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

17.10.1. Conceptos básicos
17.10.2. Creación del corpus
17.10.3. Análisis descriptivo
17.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 18. Las redes neuronales, base de Deep Learning

18.1. Aprendizaje profundo

18.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
18.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
18.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

18.2. Operaciones

18.2.1. Suma
18.2.2. Producto
18.2.3. Traslado

18.3. Capas

18.3.1. Capa de entrada
18.3.2. Capa oculta
18.3.3. Capa de salida

18.4. Unión de capas y operaciones

18.4.1. Diseño de arquitecturas
18.4.2. Conexión entre capas
18.4.3. Propagación hacia adelante

18.5. Construcción de la primera red neuronal

18.5.1. Diseño de la red
18.5.2. Establecer los pesos
18.5.3. Entrenamiento de la red

18.6. Entrenador y optimizador

18.6.1. Selección del optimizador
18.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
18.6.3. Establecimiento de una métrica

18.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

18.7.1. Funciones de activación
18.7.2. Propagación hacia atrás
18.7.3. Ajuste de los parámetros

18.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

18.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
18.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
18.8.3. Establecer relaciones entre ambas

18.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

18.9.1. Definición de la estructura de la red
18.9.2. Compilación del modelo
18.9.3. Entrenamiento del modelo

18.10. Hiperparámetros de Fine tuning de redes neuronales

18.10.1. Selección de la función de activación
18.10.2. Establecer el Learning rate
18.10.3. Ajuste de los pesos

Módulo 19. Entrenamiento de redes neuronales profundas

19.1. Problemas de gradientes

19.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
19.1.2. Gradientes estocásticos
19.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

19.2. Reutilización de capas preentrenadas

19.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
19.2.2. Extracción de características
19.2.3. Aprendizaje profundo

19.3. Optimizadores

19.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
19.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
19.3.3. Optimizadores de momento

19.4. Programación de la tasa de aprendizaje

19.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
19.4.2. Ciclos de aprendizaje
19.4.3. Términos de suavizado

19.5. Sobreajuste

19.5.1. Validación cruzada
19.5.2. Regularización
19.5.3. Métricas de evaluación

19.6. Directrices prácticas

19.6.1. Diseño de modelos
19.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
19.6.3. Pruebas de hipótesis

19.7. Transfer Learning

19.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
19.7.2. Extracción de características
19.7.3. Aprendizaje profundo

19.8. Data Augmentation

19.8.1. Transformaciones de imagen
19.8.2. Generación de datos sintéticos
19.8.3. Transformación de texto

19.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

19.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
19.9.2. Extracción de características
19.9.3. Aprendizaje profundo

19.10. Regularización

19.10.1. L y L
19.10.2. Regularización por máxima entropía
19.10.3. Dropout

Módulo 20. Personalización de modelos y entrenamiento con TensorFlow

20.1. TensorFlow

20.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
20.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
20.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

20.2. TensorFlow y NumPy

20.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
20.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
20.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

20.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

20.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
20.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
20.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

20.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

20.4.1. Funciones con TensorFlow
20.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
20.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

20.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

20.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
20.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
20.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

20.6. La API tfdata

20.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
20.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
20.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

20.7. El formato TFRecord

20.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
20.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
20.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

20.8. Capas de preprocesamiento de Keras

20.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
20.8.2. Construcción de pipeline de preprocesamiento con Keras
20.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

20.9. El proyecto TensorFlow Datasets

20.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
20.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
20.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

20.10. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow

20.10.1. Aplicación práctica
20.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
20.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
20.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 21. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

21.1. La arquitectura Visual Cortex

21.1.1. Funciones de la corteza visual
21.1.2. Teorías de la visión computacional
21.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

21.2. Capas convolucionales

21.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
21.2.2. Convolución D
21.2.3. Funciones de activación

21.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

21.3.1. Pooling y Striding
21.3.2. Flattening
21.3.3. Tipos de Pooling

21.4. Arquitecturas CNN

21.4.1. Arquitectura VGG
21.4.2. Arquitectura AlexNet
21.4.3. Arquitectura ResNet

21.5. Implementación de una CNN ResNet - usando Keras

21.5.1. Inicialización de pesos
21.5.2. Definición de la capa de entrada
21.5.3. Definición de la salida

21.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

21.6.1. Características de los modelos preentrenados
21.6.2. Usos de los modelos preentrenados
21.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

21.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

21.7.1. El Aprendizaje por transferencia
21.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
21.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

21.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

21.8.1. Clasificación de imágenes
21.8.2. Localización de objetos en imágenes
21.8.3. Detección de objetos

21.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

21.9.1. Métodos de detección de objetos
21.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
21.9.3. Técnicas de rastreo y localización

21.10. Segmentación semántica

21.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
21.10.2. Detección de bordes
21.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 22. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

22.1. Generación de texto utilizando RNN

22.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
22.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
22.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

22.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

22.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
22.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
22.2.3. Limpieza y transformación de los datos
22.2.4. Análisis de Sentimiento

22.3. Clasificación de opiniones con RNN

22.3.1. Detección de temas en los comentarios
22.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

22.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

22.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
22.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
22.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

22.5. Mecanismos de atención

22.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
22.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
22.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

22.6. Modelos Transformers

22.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
22.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
22.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

22.7. Transformers para visión

22.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
22.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
22.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

22.8. Librería de Transformers de Hugging Face

22.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
22.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
22.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

22.9. Otras librerías de Transformers. Comparativa

22.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
22.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
22.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

22.10. Desarrollo de una aplicación de NLP con RNN y atención. Aplicación práctica

22.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
22.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
22.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 23. Autoencoders, GANs, y modelos de difusión

23.1. Representaciones de datos eficientes

23.1.1. Reducción de dimensionalidad
23.1.2. Aprendizaje profundo
23.1.3. Representaciones compactas

23.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

23.2.1. Proceso de entrenamiento
23.2.2. Implementación en Python
23.2.3. Utilización de datos de prueba

23.3. Codificadores automáticos apilados

23.3.1. Redes neuronales profundas
23.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
23.3.3. Uso de la regularización

23.4. Autocodificadores convolucionales

23.4.1. Diseño de modelos convolucionales
23.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
23.4.3. Evaluación de los resultados

23.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

23.5.1. Aplicación de filtros
23.5.2. Diseño de modelos de codificación
23.5.3. Uso de técnicas de regularización

23.6. Codificadores automáticos dispersos

23.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
23.6.2. Minimizando el número de parámetros
23.6.3. Utilización de técnicas de regularización

23.7. Codificadores automáticos variacionales

23.7.1. Utilización de optimización variacional
23.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
23.7.3. Representaciones latentes profundas

23.8. Generación de imágenes MNIST de moda

23.8.1. Reconocimiento de patrones
23.8.2. Generación de imágenes
23.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

23.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

23.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
23.9.2. Modelado de distribuciones de datos
23.9.3. Uso de redes adversarias

23.10. Implementación de los modelos

23.10.1. Aplicación práctica
23.10.2. Implementación de los modelos
23.10.3. Uso de datos reales
23.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 24. Computación bioinspirada

24.1. Introducción a la computación bioinspirada

24.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

24.2. Algoritmos de adaptación social

24.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
24.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
24.2.3. Computación basada en nubes de partículas

24.3. Algoritmos genéticos

24.3.1. Estructura general
24.3.2. Implementaciones de los principales operadores

24.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

24.4.1. Algoritmo CHC
24.4.2. Problemas multimodales

24.5. Modelos de computación evolutiva (I)

24.5.1. Estrategias evolutivas
24.5.2. Programación evolutiva
24.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

24.6. Modelos de computación evolutiva (II)

24.6.1. Modelos de evolución basados en Estimación de Distribuciones (EDA)
24.6.2. Programación genética

24.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

24.7.1. Aprendizaje basado en reglas
24.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

24.8. Problemas multiobjetivo

24.8.1. Concepto de dominancia
24.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

24.9. Redes neuronales (I)

24.9.1. Introducción a las redes neuronales
24.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

24.10. Redes neuronales (II)

24.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
24.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
24.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 25. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

25.1. Servicios financieros

25.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos
25.1.2. Casos de uso
25.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

25.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

25.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
25.2.2. Casos de uso

25.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

25.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.3.2. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

25.4. Retail

25.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos
25.4.2. Casos de uso
25.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.4.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

25.5. Industria

25.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
25.5.2. Casos de uso

25.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la industria

25.6.1. Casos de uso
25.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.6.3. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

25.7. Administración Pública

25.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
25.7.2. Casos de uso
25.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.7.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

25.8. Educación

25.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
25.8.2. Casos de uso
25.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.8.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

25.9. Silvicultura y agricultura

25.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
25.9.2. Casos de uso
25.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.9.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

25.10. Recursos Humanos

25.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
25.10.2. Casos de uso
25.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
25.10.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

Módulo 26. Inteligencia Artificial en estrategias de Marketing Digital

26.1. Transformación del Marketing Digital con IA y ChatGPT

26.1.1. Introducción a la transformación digital
26.1.2. Impacto en la estrategia de contenidos
26.1.3. Automatización de procesos de Marketing
26.1.4. Desarrollo de experiencia del cliente

26.2. Herramientas de IA para SEO y SEM: KeywordInsights y DiiB

26.2.1. Optimización de palabras clave con IA
26.2.2. Análisis de competencia
26.2.3. Predicciones de tendencias de búsqueda
26.2.4. Segmentación de audiencia inteligente

26.3. Aplicación de IA en redes sociales

26.3.1. Análisis de sentimientos con MonkeyLearn
26.3.2. Detección de tendencias sociales
26.3.3. Automatización de publicaciones con Metricool
26.3.4. Generación de contenido automatizada con Predis

26.4. Herramientas de IA para comunicación con clientes

26.4.1. Chatbots personalizados usando Dialogflow
26.4.2. Sistemas de respuesta automatizada por correo electrónico usando Mailchimp
26.4.3. Optimización de respuestas en tiempo real usando Freshchat
26.4.4. Análisis de feedback del cliente usando SurveyMonkey

26.5. Personalización de la experiencia del usuario con IA

26.5.1. Recomendaciones personalizadas
26.5.2. Adaptación de interfaz de usuario
26.5.3. Segmentación dinámica de audiencia
26.5.4. Pruebas A/B inteligentes con VWO (Visual Website Optimizer)

26.6. Chatbots y asistentes virtuales en Marketing Digital

26.6.1. Interacción proactiva con MobileMonkey
26.6.2. Integración multicanal usando Tars
26.6.3. Respuestas contextuales con Chatfuel
26.6.4. Analítica de conversaciones mediante Botpress

26.7. Publicidad programática con IA

26.7.1. Segmentación avanzada con Adroll
26.7.2. Optimización en tiempo real usando WordStream
26.7.3. Puja automática usando BidIQ
26.7.4. Análisis de resultados

26.8. Análisis predictivo y Big Data en Marketing Digital

26.8.1. Predicción de tendencias del mercado
26.8.2. Modelos de atribución avanzados
26.8.3. Segmentación predictiva de audiencia
26.8.4. Análisis de sentimiento en Big Data

26.9. IA y Email Marketing para la personalización y automatización en campañas

26.9.1. Segmentación dinámica de listas
26.9.2. Contenido dinámico en emails
26.9.3. Automatización del flujo de trabajo con brevo
26.9.4. Optimización de la tasa de apertura con Benchmark Email

26.10. Tendencias futuras en IA para Marketing Digital

26.10.1. IA conversacional avanzada
26.10.2. Integración de Realidad Aumentada usando ZapWorks
26.10.3. Énfasis en la ética de la IA
26.10.4. IA en la creación de contenido

Módulo 27. Generación de contenido con IA

27.1. Ingeniería del prompt en ChatGPT

27.1.1. Mejora de la calidad del contenido generado
27.1.2. Estrategias para optimizar el rendimiento del modelo
27.1.3. Diseño de prompts efectivos

27.2. Herramientas de generación de imágenes con IA mediante ChatGPT

27.2.1. Reconocimiento y generación de objetos
27.2.2. Aplicación de estilos y filtros personalizados a imágenes
27.2.3. Métodos para mejorar la calidad visual de las imágenes

27.3. Creación de vídeos con IA

27.3.1. Herramientas para automatizar la edición de vídeos
27.3.2. Síntesis de voz y doblaje automático
27.3.3. Técnicas para el seguimiento y animación de objetos

27.4. Generación de texto con IA para creación de blogs y redes sociales mediante ChatGPT

27.4.1. Estrategias para mejorar el posicionamiento SEO en contenido generado
27.4.2. Uso de la IA para prever y generar tendencias de contenido
27.4.3. Creación de titulares atractivos

27.5. Personalización de contenidos con IA a diferentes audiencias mediante la utilización de Optimizely

27.5.1. Identificación y análisis de perfiles de audiencia
27.5.2. Adaptación dinámica del contenido según perfiles de usuarios
27.5.3. Segmentación predictiva de audiencias

27.6. Consideraciones éticas para uso responsable de la IA en la generación de contenido

27.6.1. Transparencia en la generación de contenido
27.6.2. Prevención de sesgos y discriminación en la generación de contenidos
27.6.3. Control y Supervisión Humana en procesos generativos

27.7. Análisis de casos de éxito en la generación de contenido con IA

27.7.1. Identificación de estrategias clave en casos de éxito
27.7.2. Adaptación a diferentes sectores
27.7.3. Importancia de la colaboración entre especialistas de IA y profesionales del sector

27.8. Integración de contenido generado por IA en estrategias de Marketing Digital

27.8.1. Optimización de campañas publicitarias con generación de contenido
27.8.2. Personalización de la experiencia de usuario
27.8.3. Automatización de procesos de Marketing

27.9. Tendencias futuras en la generación de contenido con IA

27.9.1. Integración avanzada y fluida de texto, imagen y audio
27.9.2. Generación de contenido hiperpersonalizado
27.9.3. Mejoramiento del desarrollo de la IA en la detección de emociones

27.10. Evaluación y medición del impacto del contenido generado por IA

27.10.1. Métricas adecuadas para evaluar el desempeño del contenido generado
27.10.2. Medición del engagement de la audiencia
27.10.3. Mejora continua de los contenidos mediante análisis

Módulo 28. Automatización y optimización de procesos de Marketing con IA

28.1. Automatización de Marketing con IA mediante Hubspot

28.1.1. Segmentación de audiencias basada en IA
28.1.2. Automatización de workflows o flujos de trabajo
28.1.3. Optimización continua de campañas online

28.2. Integración de datos y plataformas en estrategias de Marketing Automatizado

28.2.1. Análisis y unificación de datos multicanal
28.2.2. Interconexión entre distintas plataformas de Marketing
28.2.3. Actualización de los datos en tiempo real

28.3. Optimización de campañas publicitarias con IA mediante Google Ads

28.3.1. Análisis predictivo del rendimiento de los anuncios
28.3.2. Personalización automática del anuncio según público objetivo
28.3.3. Ajuste automático del presupuesto en función de los resultados

28.4. Personalización de audiencias con IA

28.4.1. Segmentación y personalización del contenido
28.4.2. Recomendaciones personalizadas de contenido
28.4.3. Identificación automática de audiencias o grupos homogéneos

28.5. Automatización de respuestas a clientes mediante IA

28.5.1. Chatbots y aprendizaje automático
28.5.2. Generación automática de respuestas
28.5.3. Resolución automática de problemas

28.6. IA en Email Marketing para la automatización y personalización

28.6.1. Automatización de secuencias de emails
28.6.2. Personalización dinámica del contenido según preferencias
28.6.3. Segmentación inteligente de listas de correo

28.7. Análisis de sentimientos con IA en redes sociales y feedback de clientes a través Lexalytics

28.7.1. Monitoreo automático de sentimientos en comentarios
28.7.2. Respuestas personalizadas a emociones
28.7.3. Análisis predictivo de la reputación

28.8. Optimización de precios y promociones con IA mediante Vendavo

28.8.1. Ajuste automático de precios basado en análisis predictivo
28.8.2. Generación automática de ofertas adaptada al comportamiento del usuario
28.8.3. Análisis competitivo y de precios en tiempo real

28.9. Integración de IA en herramientas de Marketing existentes

28.9.1. Integración de capacidades de IA con plataformas de Marketing actuales
28.9.2. Optimización de funcionalidades existentes
28.9.3. Integración con sistemas CRM

28.10. Tendencias y futuro de la automatización con IA en Marketing

28.10.1. IA para mejorar la experiencia del usuario
28.10.2. Enfoque predictivo en decisiones de Marketing
28.10.3. Publicidad conversacional

Módulo 29. Análisis de datos de Comunicación y Marketing para la toma de decisiones

29.1. Tecnologías y herramientas específicas para el análisis de datos de Comunicación y Marketing mediante Google Analytics 4

29.1.1. Herramientas para analizar conversaciones y tendencias en redes sociales
29.1.2. Sistemas para identificar y evaluar emociones en comunicaciones
29.1.3. Utilización del Big Data para analizar comunicaciones

29.2. Aplicaciones de IA en el análisis de grandes volúmenes de datos de Marketing como Google BigQuery

29.2.1. Procesamiento automático de datos masivos
29.2.2. Identificación de patrones de comportamiento
29.2.3. Optimización de algoritmos para el análisis de datos

29.3. Herramientas para visualización de datos y reporting de campañas y comunicaciones con IA

29.3.1. Creación de dashboards interactivos
29.3.2. Generación automática de informes
29.3.3. Visualización predictiva de resultados en campañas

29.4. Aplicación de IA en la investigación de mercados a través de Quid

29.4.1. Procesamiento automático de datos de encuestas
29.4.2. Identificación automática de segmentos de audiencia
29.4.3. Predicción de tendencias en el mercado

29.5. Análisis predictivo en Marketing para la toma de decisiones

29.5.1. Modelos predictivos de comportamiento del consumidor
29.5.2. Pronóstico del rendimiento de campañas
29.5.3. Ajuste automático de optimización estratégica

29.6. Segmentación de mercado con IA mediante Meta

29.6.1. Análisis automatizado de datos demográficos
29.6.2. Identificación de grupos de interés
29.6.3. Personalización dinámica de ofertas

29.7. Optimización de la estrategia de Marketing con IA

29.7.1. Uso de la IA para medir la eficacia de canales
29.7.2. Ajuste automático estratégico para maximizar resultados
29.7.3. Simulación de escenarios estratégicos

29.8. IA en la medición del ROI de Marketing con GA4

29.8.1. Modelos de atribución de conversiones
29.8.2. Análisis del retorno de la inversión mediante IA
29.8.3. Estimación del Customer Lifetime Value o Valor del Cliente

29.9. Casos de éxito en análisis de datos con IA

29.9.1. Demostración mediante casos prácticos en que la IA ha mejorado resultados
29.9.2. Optimización de costes y recursos
29.9.3. Ventajas competitivas e innovación

29.10. Desafíos y consideraciones éticas en el análisis de datos con IA

29.10.1. Sesgos en datos y resultados
29.10.2. Consideraciones éticas en el manejo y análisis de datos sensibles
29.10.3. Desafíos y soluciones para hacer que los modelos de IA sean transparentes

Módulo 30. Ventas y generación de leads con Inteligencia Artificial

30.1. Aplicación de IA en el proceso de ventas mediante Salesforce

30.1.1. Automatización de tareas de ventas
30.1.2. Análisis predictivo del ciclo de ventas
30.1.3. Optimización de estrategias de precios

30.2. Técnicas y herramientas para generación de leads con IA a través de Hubspot

30.2.1. Identificación automatizada de prospectos
30.2.2. Análisis del comportamiento de los usuarios
30.2.3. Personalización del contenido para captación

30.3. Scoring de leads con IA mediante el uso de Hubspot

30.3.1. Evaluación automatizada de cualificación de leads
30.3.2. Análisis de leads basado en interacciones
30.3.3. Optimización del modelo de scoring de leads

30.4. IA en la gestión de relaciones con clientes

30.4.1. Seguimiento automatizado para mejorar relaciones con clientes
30.4.2. Recomendaciones personalizadas para clientes
30.4.3. Automatización de comunicaciones personalizadas

30.5. Implementación y casos de éxito de asistentes virtuales en ventas

30.5.1. Asistentes virtuales para soporte de ventas
30.5.2. Mejora de la experiencia de cliente
30.5.3. Optimización de conversiones y cierre de ventas

30.6. Predicción de necesidades del cliente con IA

30.6.1. Análisis del comportamiento de compra
30.6.2. Segmentación dinámica de ofertas
30.6.3. Sistemas de recomendación personalizadas

30.7. Personalización de la oferta de ventas con IA

30.7.1. Adaptación dinámica de propuestas comerciales
30.7.2. Ofertas exclusivas basadas en el comportamiento
30.7.3. Creación de packs personalizados

30.8. Análisis de competencia con IA

30.8.1. Monitorización automatizada de competidores
30.8.2. Análisis comparativo automatizado de precios
30.8.3. Vigilancia competitiva predictiva

30.9. Integración de IA en herramientas de ventas

30.9.1. Compatibilidad con sistemas CRM
30.9.2. Potenciación de herramientas de ventas
30.9.3. Análisis predictivo en plataformas de ventas

30.10. Innovaciones y predicciones en el ámbito de ventas

30.10.1. Realidad aumentada en experiencia de compra
30.10.2. Automatización avanzada en ventas
30.10.3. Inteligencia emocional en interacciones de ventas

Este programa universitario te prepara para no solo entender las tendencias, sino para liderarlas en un entorno digital en constante evolución”