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Adquirir conocimientos técnicos:
-Explorar y comprender las tecnologías asociadas a la empresa, incluyendo plataformas de inteligencia artificial, herramientas de desarrollo y lenguajes de programación relevantes.
Entender las aplicaciones empresariales de la inteligencia artificial: 
-Analizar casos de estudio y ejemplos prácticos de cómo la inteligencia artificial se ha aplicado con éxito en diversas áreas empresariales.
Evaluar la idoneidad de la inteligencia artificial en la empresa:
-Desarrollar la capacidad de evaluar la relevancia y el impacto potencial de la inteligencia artificial en el contexto específico de la empresa en la que se trabaja.
Diseñar soluciones basadas en IA:
-Desarrollar habilidades para diseñar soluciones de inteligencia artificial adaptadas a las necesidades y objetivos particulares de la empresa.
Implementar aplicaciones prácticas:
-Adquirir experiencia práctica en el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial que aborden problemas específicos de la empresa.
Integrar aplicaciones de IA en los procesos empresariales: 
-Aprender a integrar de manera efectiva las aplicaciones de inteligencia artificial en los procesos existentes de la empresa para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.
Optimizar y mantener soluciones de IA:
-Desarrollar habilidades para optimizar continuamente las soluciones de inteligencia artificial implementadas, así como para mantenerlas y actualizarlas según sea necesario.
Demostrar impacto y retorno de inversión:
-Aprender a medir y comunicar el impacto positivo de las soluciones de inteligencia artificial implementadas en términos de eficiencia operativa, toma de decisiones y resultados empresariales.
Gestionar proyectos de implementación de IA:
-Adquirir habilidades de gestión de proyectos específicas para la implementación de soluciones de inteligencia artificial en la empresa, incluyendo la gestión de recursos y plazos.
Promover una cultura de innovación y aprendizaje continuo:
-Fomentar un ambiente empresarial que valore la innovación y el aprendizaje continuo en el ámbito de la inteligencia artificial, incentivando la exploración de nuevas aplicaciones y tecnologías.
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1. INTRODUCCIÓN A LA IA.
 1.1. Definición. Historia
 1.2. Ramas de la IA. Algoritmos.
 1.3. Machine/Deep Learning.
 1.4. Big data: el cambio en la IA.
2. ALGORITMOS DE IA.
 2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
 2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
 2.3. Aprendizaje por refuerzo.
 2.4. Modelos profundos (Deep learning).
 2.5. Ejemplos con Weka/Orange.
3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
 3.1. People Analytics.
 3.2. Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
 3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
 3.4. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
 3.5. Recomendadores web.
 3.6. Mejora de procesos.
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-Aprender a integrar de manera efectiva las aplicaciones de inteligencia artificial en los procesos existentes de la empresa para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.
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-Adquirir habilidades de gestión de proyectos específicas para la implementación de soluciones de inteligencia artificial en la empresa, incluyendo la gestión de recursos y plazos.
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2. ALGORITMOS DE IA.
 2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
 2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
 2.3. Aprendizaje por refuerzo.
 2.4. Modelos profundos (Deep learning).
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3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
 3.1. People Analytics.
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