PARTE 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Introducción a la Inteligencia Artificial
• Comportamiento inteligente
• Algoritmo: Control + datos
• Formas de razonamiento
• Sistemas basdos en Conocimiento
• Inducción. Machine Learning (reglas clustering, detección de patrones clasificación)
• Objetivos de Negocio
PARTE 2 APRENDIZAJE
• Machine Learning
• Clasificación de Modelos
• Predecir Comportamiento
• Scoring. Regresión logística
• Arboles de Decisión
• AMBAR (sistema de recomendación en la WEB)
• Preparación de datos
• Síntesis algoritmos existentes
PARTE 3 LA COMPUTACIÓN QUE SE VIENE
• Hacia donde vamos?
• Computación cuántica
• Problemas faciles vrs. problemas difíciles
• Fundamentos de la fisica cuántica
• Principio de Incertidumbre
• Entrecruzamiento cuántico
• Machine Learning cuántico
• Biga data cuántico
REQUISITOS PREVIOS
El curso no require conocimientos previos.