• Fundamentos de inteligencia artificial, ciencia de datos, machine learning y deep learning.
• Aprendizaje Supervisado Vs. No Supervisado. Características y alcance de cada uno. Regresión, segmentación y clasificación.
• Machine learning Tool-set. Lenguajes de programación y herramientas Low-Code. Características, ventajas, alcance y ejemplos de cada categoría.