Módulo 1. Introducción a la Inteligencia Artificial y su Aplicación en el Turismo. 35 horas

• Definición y fundamentos de la Inteligencia Artificial.
• Historia de la IA y su evolución.
• Aplicaciones de la IA en diferentes sectores, con especial énfasis en el turismo.
• Tipos de IA relevantes para la predicción de la demanda machine learning, deep learning, redes neuronales.
• Introducción al análisis de datos turísticos.

Módulo 2. Predicción de la Demanda Turística con Machine Learning. 35 horas

• Fundamentos de Machine Learning conceptos, algoritmos y modelos.
• Procesamiento y análisis de datos turísticos históricos.
• Técnicas de predicción regresión lineal, árboles de decisión, kNN, máquinas de soporte vectorial (SVM).
• Implementación de algoritmos de predicción para estimar la demanda turística.
• Estudio de casos ejemplos de predicción en destinos turísticos.

Módulo 3. Análisis y Modelado de Datos en el Turismo con IA. 35 horas

• Limpieza y preprocesamiento de datos turísticos.
• Análisis de variables clave que afectan la demanda turística estacionalidad, eventos, precios, comportamiento del cliente.
• Técnicas avanzadas de modelado redes neuronales artificiales, algoritmos de agrupamiento, análisis de series temporales.
• Implementación de modelos predictivos de la demanda utilizando herramientas como Python y R.
• Evaluación y validación de los modelos predictivos.

Módulo 4. Herramientas para la Visualización y Toma de Decisiones Estratégicas. 45 horas

• Principales herramientas de visualización de datos Tableau, Power BI, matplotlib, Seaborn.
• Análisis de los resultados de los modelos predictivos.
• Cómo interpretar las predicciones para la toma de decisiones en la gestión turística.
• Optimización de recursos en la oferta y demanda turística.
• Casos prácticos y simulaciones de toma de decisiones utilizando los modelos de predicción.
• Evaluación final del curso.