Curso online de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas bonificado

💻 Software

• Python 3.13 (python.org, gratuito) — lenguaje principal del curso.
• Anaconda o Miniconda (gratuito) — gestión de entornos y paquetes recomendada.
• Jupyter Notebook o JupyterLab (gratuito, incluido en Anaconda) — entorno de trabajo para los ejercicios.
• TensorFlow 2.x + Keras (gratuito, pip install tensorflow) — necesario para la sección de Deep Q-Learning.
• NumPy, Pandas, Matplotlib (gratuito, pip install) — librerías base del curso.
• Google Colab (gratuito con cuenta Google) — alternativa 100% en la nube si no quieres instalar nada localmente.

?️ Hardware

• PC o Mac de los últimos 6 años — cualquier procesador moderno vale.
• 4 GB de RAM mínimo; 8 GB recomendado para entrenar modelos de Deep Q-Learning con fluidez.
• 2 GB de espacio libre en disco para entornos Python y librerías.
• GPU opcional: los modelos de este curso son ligeros y funcionan bien en CPU. Google Colab ofrece GPU gratuita si la necesitas.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google (gratuita) — para usar Google Colab si optas por la nube.
• Cuenta GitHub (gratuita) — para acceder al repositorio de código del curso.

📚 Conocimientos previos

• Python básico-intermedio — bucles, funciones, listas, clases. Sin esto el código del curso no te resultará seguible.
• Matemáticas de bachillerato: funciones, probabilidad básica, derivadas elementales.
• No se necesita experiencia previa en IA ni en machine learning.

El curso trabaja tres casos de negocio reales implementados paso a paso con código Python. Cada proyecto tiene planteamiento empresarial, solución teórica con IA y código funcional que puedes adaptar a tu sector.

1. Optimización de flujos en un almacén con Q-Learning — un agente aprende la ruta óptima para mover mercancía entre zonas minimizando tiempo y distancia recorrida. Caso de uso: logística, e-commerce, fabricación.
2. Minimización de costes energéticos con Deep Q-Learning — red neuronal que aprende a regular consumo en un proceso industrial (temperatura, velocidad de máquinas) para reducir el gasto energético. Caso de uso: industria, data centers, plantas de producción.
3. Maximización de ingresos con Thompson Sampling — algoritmo de bandido multi-brazo que selecciona automáticamente la estrategia de precios o campaña publicitaria con mayor retorno. Caso de uso: e-commerce, publicidad digital, revenue management.
4. Tarea final sección 1: optimización avanzada de almacén — variante del primer proyecto con restricciones adicionales para aplicar lo aprendido de forma autónoma.
5. Tarea final sección 2: reducción de costes de producción — amplías el modelo Deep Q-Learning añadiendo capa Dropout para evitar sobreajuste en un escenario de fabricación real.

Estos son los tropiezos más frecuentes al implementar IA aplicada a procesos de negocio. Conocerlos de antemano te ahorra horas de depuración.

• Instalar TensorFlow en el entorno base de Python — mezclar versiones de librerías rompe el entorno. Crea siempre un entorno virtual con conda create -n ia-negocios python=3.11 antes de instalar nada.
• Confundir la tasa de aprendizaje (learning rate) con la tasa de descuento (gamma) — son hiperparámetros distintos con efectos opuestos. Un gamma cercano a 1 da mucho peso a recompensas futuras; confundirlo con el learning rate hace que el agente no converja.
• No inicializar la Q-table antes del entrenamiento — dejarla con valores aleatorios elevados causa optimismo excesivo y el agente explora mal. Inicializa a cero o a valores pequeños.
• Esperar convergencia en pocas iteraciones con Deep Q-Learning — los modelos DQN necesitan miles de episodios para estabilizarse. Ver pérdida alta en los primeros 500 episodios es normal, no un error en el código.
• Olvidar el Experience Replay buffer — entrenar con transiciones correlativas consecutivas introduce sesgo y el modelo no generaliza. Implementa el buffer desde el principio, aunque parezca complejidad extra innecesaria.
• No separar red de entrenamiento y red objetivo (target network) en DQN — actualizar los pesos con la misma red que genera los targets hace el entrenamiento inestable. Es uno de los errores más difíciles de diagnosticar si no se conoce el concepto.
• Usar epsilon fijo en la política epsilon-greedy — si epsilon no decrece con el tiempo, el agente nunca deja de explorar aleatoriamente. Implementa un decaimiento de epsilon (epsilon decay) desde el inicio.
• Interpretar los resultados del Thompson Sampling sin suficientes muestras — con pocas iteraciones la distribución beta no ha convergido y las conclusiones de negocio son prematuras. Deja correr el algoritmo el número de rondas que marca el ejercicio antes de extraer conclusiones.

Herramientas, referencias y comunidades que complementan directamente el contenido del curso y te acompañarán más allá de él.

⚙️ Entornos y herramientas gratuitas

• Google Colab (colab.research.google.com) — notebooks en la nube con GPU gratuita, ideal para las secciones de Deep Q-Learning sin tocar tu instalación local.
• Kaggle Notebooks (kaggle.com) — alternativa a Colab con GPU/TPU gratuitos y datasets de negocio reales para practicar.
• Gymnasium (anteriormente OpenAI Gym, gymnasium.farama.org) — entornos de simulación estándar para probar tus agentes de RL más allá de los ejercicios del curso.

📖 Documentación y referencias técnicas

• Documentación oficial de Keras (keras.io) — referencia de todas las capas, optimizadores y callbacks que usarás en las secciones de Deep Q-Learning.
• Documentación de NumPy y Pandas (numpy.org, pandas.pydata.org) — consulta constante para manipulación de matrices y datos.
• Spinning Up in Deep RL (spinningup.openai.com) — guía técnica gratuita de OpenAI sobre algoritmos de Reinforcement Learning, perfecta para profundizar tras el curso.

⌨️ Atajos y comandos clave

• Shift+Enter — ejecutar celda en Jupyter/Colab.
• Ctrl+M B — insertar celda debajo en Jupyter.
• conda activate ia-negocios — activar tu entorno antes de abrir Jupyter.
• pip install tensorflow numpy pandas matplotlib — instalación rápida de todas las librerías del curso en una línea.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• r/reinforcementlearning (reddit.com) — comunidad activa con discusiones técnicas sobre Q-Learning, DQN y casos de aplicación empresarial.
• r/MachineLearning (reddit.com) — foro general con papers, debates y preguntas técnicas de alto nivel.
• Stack Overflow (stackoverflow.com) — para errores concretos de código Python, TensorFlow o Keras; busca antes de preguntar, casi todo está respondido.
• Discord de Hugging Face — comunidad hispanohablante activa en los canales de RL y ML aplicado.