COMO BUSCAR IDEAS PARA TESIS

Existen muchas formas de buscar ideas para una tesis. Algunas opciones que puedes considerar son:

• Revisa la literatura en tu campo de estudio: puedes revisar revistas académicas, libros y otras fuentes de información para encontrar ideas que aún no hayan sido investigadas o que necesiten más profundización.
• Habla con tu profesor o supervisor: ellos pueden tener sugerencias sobre temas interesantes o problemas de investigación que valgan la pena explorar.
• Participa en conferencias y eventos académicos: estos eventos pueden ser una gran oportunidad para conocer las tendencias actuales en tu campo de estudio y para interactuar con otros investigadores y expertos.
• Considera tus intereses personales: ¿hay algún tema o problema que te apasione y te gustaría profundizar en él? Esto puede hacer que la investigación sea más significativa y gratificante para ti.
• Utiliza herramientas de búsqueda: existen muchas bases de datos y herramientas de búsqueda en línea que puedes utilizar para encontrar ideas de tesis. Algunas opciones incluyen Google Scholar, JSTOR y SciFinder.

Inteligencia artificial y revolución 4.0.

La inteligencia artificial (IA) es un campo en constante evolución que está transformando a muchas industrias y sociedades en todo el mundo. La revolución 4.0, también conocida como la cuarta revolución industrial, se refiere a la integración de tecnologías avanzadas, como la IA, la internet de las cosas (IoT) y la robótica, en la producción y el trabajo.

Existen muchas formas en las que la IA y la revolución 4.0 pueden ser temas de tesis interesantes. Algunas opciones podrían incluir:

1. Estudiar el impacto de la IA en el trabajo y la economía: ¿cómo está cambiando la IA la forma en que trabajamos y cómo se estructuran las industrias? ¿Cómo está afectando a la desigualdad y la distribución del ingreso?
2. Investigar el uso de la IA en aplicaciones específicas: por ejemplo, ¿cómo se está utilizando la IA en el sector de la salud, la educación, la energía o la agricultura? ¿Qué beneficios y desafíos presenta su uso en estos campos?
3. Analizar la ética y la seguridad de la IA: ¿cómo se están abordando los problemas éticos y de seguridad en el desarrollo y uso de la IA? ¿Cuáles son las principales preocupaciones y cómo se pueden abordar de manera efectiva?
4. Estudiar el impacto de la IA en la sociedad y la cultura: ¿cómo está cambiando la IA la forma en que nos relacionamos y nos comunicamos con los demás? ¿Cómo está afectando a la privacidad y la democracia?
5. Explorar el futuro de la IA y la revolución 4.0: ¿cuáles son las tendencias y desarrollos futuros en el campo de la IA y cómo podrían afectar a la sociedad y el mundo en general?

Cómo hacer una investigación académica de temas relacionados a Inteligencia artificial y revolución 4.0.

Hay varios pasos que puedes seguir para hacer una investigación académica sobre temas relacionados con la inteligencia artificial (IA) y la revolución 4.0:

• Define tu pregunta de investigación: es importante tener una pregunta clara y específica que guíe tu investigación. Esto te ayudará a enfocarte y a determinar qué información es relevante y necesaria para responder a tu pregunta.
• Realiza una revisión bibliográfica: una revisión bibliográfica implica buscar y leer otros trabajos académicos sobre el tema que estás investigando. Esto te ayudará a entender el estado actual del conocimiento sobre el tema y a identificar lagunas o preguntas sin respuesta que puedas abordar en tu investigación.
• Diseña tu metodología: es importante tener un plan detallado sobre cómo vas a llevar a cabo tu investigación. Esto incluye definir tu muestra, tu diseño de estudio y tus técnicas de recopilación de datos.
• Recopila y analiza tus datos: dependiendo de tu metodología, esto podría incluir entrevistar a expertos, llevar a cabo encuestas o experimentos, o analizar datos existentes.
• Redacta y publica tus resultados: una vez que hayas completado tu investigación, es importante redactar tus resultados y presentarlos de manera clara y coherente. Luego, puedes considerar enviar tu trabajo a una revista académica para su publicación.

Es importante tener en cuenta que la investigación académica es un proceso complejo y requiere tiempo y esfuerzo. Es posible que tengas que realizar varias iteraciones y ajustes a lo largo del proceso para asegurarte de que tu investigación sea lo más rigurosa y sólida posible.

 

Métodos científicos y laboratorios donde investigar la Inteligencia artificial y revolución 4.0.

Existen muchos métodos científicos que pueden utilizarse para investigar la inteligencia artificial (IA) y la revolución 4.0. Algunos ejemplos incluyen:

Experimentos: en este tipo de estudio, se manipula una o más variables y se observa su impacto en una o más variables dependientes. Los experimentos son útiles para determinar la causalidad y para evaluar el impacto de una intervención o tratamiento.

Encuestas: las encuestas son una forma de recopilar información de una muestra representativa de la población. Se pueden utilizar para medir las opiniones, actitudes y comportamientos de las personas sobre un tema específico.

Análisis de datos: el análisis de datos implica el uso de técnicas estadísticas para examinar grandes conjuntos de datos y extraer información útil. Esto puede ser útil para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de las personas o las empresas.

Estudios de caso: los estudios de caso involucran el análisis detallado de una situación o fenómeno en particular. Pueden ser útiles para entender cómo funcionan las cosas en un contexto específico y para identificar lecciones que puedan aplicarse a otros contextos.

En cuanto a los laboratorios donde se pueden llevar a cabo investigaciones sobre IA y revolución 4.0, hay muchas opciones disponibles. Algunos ejemplos incluyen:

Centros de investigación: hay muchos centros de investigación en todo el mundo que se dedican a la investigación en el campo de la IA y la revolución 4.0. Algunos ejemplos son el MIT Media Lab y el DeepMind Research Lab.

Empresas: muchas empresas tecnológicas y de otras industrias tienen departamentos de investigación y desarrollo dedicados a la investigación en IA y revolución 4.0.

Universidades: muchas universidades tienen departamentos y programas de estudio dedicados a la IA y la revolución 4.0, y pueden ser un buen lugar para llevar a cabo investigaciones en estos temas.

Es importante tener en cuenta que, independientemente de dónde lleves a cabo tu investigación, es fundamental seguir buenas prácticas éticas y cumplir con todas las regulaciones y requisitos aplicables.

 

Cómo se estudia I.A. en el M.I.T.

El MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) es una de las instituciones de educación superior más prestigiosas del mundo y cuenta con una fuerte tradición en el estudio de la inteligencia artificial (IA). En el MIT, la IA se estudia a través de varios departamentos y programas, incluyendo:

Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación: este departamento ofrece una amplia gama de cursos y programas de grado y posgrado en el campo de la IA, incluyendo el Bachillerato en Ingeniería Eléctrica y Computación con una concentración en IA y el Doctorado en Ingeniería Eléctrica y Computación con una concentración en IA.

Media Lab: el Media Lab es un centro de investigación interdisciplinario en el MIT que se dedica a la investigación en el campo de la IA y otras tecnologías avanzadas. Los investigadores del Media Lab trabajan en una amplia gama de proyectos relacionados con la IA, incluyendo el aprendizaje automático, la robótica y la inteligencia artificial aplicada a problemas sociales y ambientales.

Instituto de Ciencia y Tecnología de Inteligencia Artificial: el ICTAI es un instituto de investigación en el MIT que se dedica a la investigación en el campo de la IA y su aplicación a problemas de ingeniería y ciencia. El ICTAI ofrece oportunidades de investigación y colaboración a estudiantes de grado y posgrado interesados ​​en la IA.

Además de estos programas y centros de investigación, el MIT también ofrece una amplia gama de cursos y talleres sobre IA a través de su escuela de ingeniería y otras escuelas. Los estudiantes también pueden participar en proyectos de investigación en IA a través de sus programas de grado y posgrado o mediante colaboraciones con profesores e investigadores del MIT.

 

Investigar temas relacionados e ideas de tesis sobre ética e inteligencia artificial

La ética es un tema importante en el campo de la inteligencia artificial (IA), ya que la IA puede tener implicaciones éticas en muchas áreas, como el trabajo, la salud y la privacidad. Algunas ideas de tesis relacionadas con la ética e IA podrían incluir:

Estudiar el impacto de la IA en el trabajo: ¿cómo está afectando la IA a la industria y al empleo? ¿Qué implicaciones éticas presenta el reemplazo de trabajadores humanos por tecnología IA?

Analizar el uso de la IA en la toma de decisiones: ¿cómo están utilizando las empresas y los gobiernos la IA para tomar decisiones importantes, y qué implicaciones éticas presenta su uso?

Explorar la privacidad y la seguridad en el uso de la IA: ¿cómo están protegiendo las empresas y los gobiernos los datos personales y la privacidad de los usuarios en el uso de la IA? ¿Qué implicaciones éticas presenta el uso de datos personales para el entrenamiento de modelos de IA?

Investigar el uso de la IA en el sector de la salud: ¿cómo están utilizando las empresas y los gobiernos la IA en el sector de la salud, y qué implicaciones éticas presenta su uso?

Estudiar el impacto de la IA en la democracia y la sociedad: ¿cómo está afectando la IA a la democracia y la sociedad en general? ¿Qué implicaciones éticas presenta el uso de la IA para influir en la opinión pública y en las decisiones políticas?

Es importante tener en cuenta que la ética es un tema amplio y complejo, y hay muchas otras áreas que se podrían explorar en una tesis sobre ética e IA. Es importante definir una pregunta de investigación clara y específica y diseñar una metodología rigurosa para abordar la pregunta de manera sistemática y concluyente.

 

Libros y autores precursores de investigaciones académicas sobre inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es un campo en constante evolución y hay muchos libros y autores que han contribuido de manera importante a la investigación académica sobre IA. Algunos libros y autores que podrían considerarse precursores en el campo de la IA son:

Alan Turing: Turing es considerado uno de los padres de la IA moderna y es conocido por su trabajo en el desarrollo de la teoría de la computación y la máquina de Turing. Su libro «Computing Machinery and Intelligence» es un clásico en el campo de la IA y ha influenciado profundamente en el desarrollo de la disciplina.

John McCarthy: McCarthy es conocido por haber acuñado el término «inteligencia artificial» y por haber organizado el primer congreso de IA en 1956. Sus trabajos sobre la programación lógica y el aprendizaje automático han sido fundamentales para el desarrollo de la IA.

Marvin Minsky: Minsky es considerado uno de los padres fundadores de la IA y es conocido por su trabajo en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Su libro «The Society of Mind» es un clásico en el campo de la IA y ha influenciado a muchos otros investigadores.

David Marr: Marr es conocido por su trabajo en el procesamiento de la información visual y por sus contribuciones al campo de la visión por computadora. Su libro principal es «Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information».

Nils Nilsson: Nilsson es uno de los principales investigadores en el campo de la inteligencia artificial y es conocido por su trabajo en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Su libro «The Quest for Artificial Intelligence» es una guía completa sobre la historia y el estado actual de la IA.

Geoffrey Hinton: Hinton es uno de los principales investigadores en el campo del aprendizaje profundo y es conocido por sus contribuciones a la red neuronal de retropropagación de errores. Sus trabajos han sido fundamentales para el desarrollo de la IA y han influenciado a muchos otros investigadores.

Yann LeCun: LeCun es uno de los principales investigadores en el campo del aprendizaje profundo y es conocido por sus contribuciones a la red neuronal convolucional. Sus trabajos han sido fundamentales para el desarrollo de la IA y han influenciado a muchos otros investigadores.

Estos son solo algunos ejemplos de libros y autores que han contribuido de manera importante a la investigación académica sobre IA. Hay muchos otros libros y autores que también han hecho contribuciones significativas al campo de la IA y que podrían considerarse precursores en la investigación académica sobre IA. Algunos otros ejemplos podrían incluir:

Yoshua Bengio: Bengio es uno de los principales investigadores en el campo del aprendizaje profundo y es conocido por sus contribuciones a la red neuronal recurrente y el procesamiento del lenguaje natural.

Andrew Ng: Ng es uno de los principales investigadores en el campo del aprendizaje automático y es conocido por sus contribuciones a la red neuronal de retropropagación de errores y el aprendizaje automático a gran escala.

Stuart Russell: Russell es uno de los principales investigadores en el campo de la IA y es conocido por sus contribuciones a la teoría de la IA y la ética en la IA. Su libro «Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control» es una importante contribución al debate sobre la ética en la IA.

Barbara Grosz: Grosz es una experta en el campo de la inteligencia artificial y es conocida por su trabajo en el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial aplicada a problemas sociales y ambientales.

Michael I. Jordan: Jordan es uno de los principales investigadores en el campo de la inteligencia artificial y es conocido por sus contribuciones a la teoría de la IA y el aprendizaje automático. Su libro «Machine Learning: From Theory to Algorithms» es una guía completa sobre el estado actual del aprendizaje automático y sus aplicaciones.

Es importante tener en cuenta que esta lista es solo una muestra de los muchos libros y autores que han contribuido de manera importante a la investigación académica sobre IA y que podrían considerarse precursores en el campo.

 

Ejemplos de Ideas de tesis relacionadas a inteligencia artificial, bitcoin y blockchain

La inteligencia artificial (IA) y el blockchain son dos tecnologías emergentes que tienen el potencial de transformar significativamente muchas industrias y áreas de la sociedad. Aquí hay algunas ideas de tesis relacionadas a la IA, el bitcoin y el blockchain:

Análisis de la adopción de la IA en el sector financiero y su impacto en el bitcoin y el blockchain: ¿cómo están utilizando las empresas financieras la IA para mejorar sus operaciones y cómo está afectando esto al uso del bitcoin y el blockchain en el sector financiero?

Investigación sobre el uso de la IA y el blockchain para mejorar la transparencia y la confianza en las transacciones: ¿cómo puede la IA y el blockchain mejorar la transparencia y la confianza en las transacciones y qué implicaciones tiene esto para la industria financiera y otras industrias?

Estudio de caso sobre el uso de la IA y el blockchain para mejorar la eficiencia y la transparencia en la cadena de suministro: ¿cómo puede la IA y el blockchain mejorar la eficiencia y la transparencia en la cadena de suministro y qué implicaciones tiene esto para la industria y el consumidor final?

Análisis del impacto de la IA y el blockchain en la democracia y la sociedad: ¿cómo está afectando la IA y el blockchain a la democracia y la sociedad en general y qué implicaciones éticas presenta su uso?

Investigación sobre el uso de la IA y el blockchain para mejorar la seguridad y la privacidad en el uso de la tecnología: ¿cómo pueden la IA y el blockchain mejorar la seguridad y la privacidad en el uso de la tecnología y qué implicaciones tiene esto para los usuarios y las empresas?

Es importante tener en cuenta que estas son solo algunas ideas de tesis y que hay muchas otras áreas que se podrían

 

Mejores Libros y bibliografía recomendada sobre inteligencia artificial y revolución 4.0

La inteligencia artificial (IA) y la revolución 4.0 son temas de gran interés y hay muchos libros y bibliografía que pueden proporcionar una introducción y una visión general de estos temas. Algunos de los libros y bibliografía más recomendados sobre IA y revolución 4.0 son:

«The Singularity Trap» de Federico Pistono: este libro ofrece una visión crítica sobre la IA y su impacto en la sociedad y la economía.

«The Age of Surveillance Capitalism» de Shoshana Zuboff: este libro analiza cómo las empresas están utilizando la IA y los datos personales para obtener ganancias y cómo esto está afectando a la privacidad y la democracia.

«Superintelligence: Paths, Dangers, and Strategies» de Nick Bostrom: este libro examina los posibles escenarios y desafíos que podría plantear la IA superinteligente y propone estrategias para gestionar estos desafíos.

«Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era» de James Barrat: este libro examina los posibles escenarios y desafíos que podría plantear la IA superinteligente y propone medidas para evitar los resultados negativos.

«The Fourth Industrial Revolution» de Klaus Schwab: este libro examina cómo la tecnología, incluyendo la IA, está transformando la sociedad y la economía y cómo debemos prepararnos para estos cambios.

«The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World» de Pedro Domingos: este libro examina el estado actual del aprendizaje automático y su impacto en la sociedad y la economía.

«The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology» de Ray Kurzweil: este libro examina el impacto de la tecnología, incluyendo la IA, en la evolución humana y cómo podría afectar a nuestro futuro.

Es importante tener en cuenta que esta es solo una muestra de los muchos libros y bibliografía disponibles sobre IA y revolución 4.0 y que hay muchas otras fuentes de información que pueden proporcionar una visión más completa de estos temas.

 

Frases de libros

Aquí hay algunas frases de libros sobre IA y revolución 4.0 y un breve análisis de cada una:

«La IA es una herramienta que puede mejorar la vida de las personas y resolver algunos de los problemas más urgentes de la humanidad, siempre y cuando se desarrolle y se utilice de manera responsable.» (de «The Singularity Trap» de Federico Pistono)
Esta frase destaca la importancia de desarrollar y utilizar la IA de manera responsable para lograr beneficios para la sociedad y resolver problemas importantes.

«La IA es una herramienta que puede mejorar la eficiencia y la productividad, pero también puede tener implicaciones éticas y sociales importantes que deben abordarse de manera adecuada.» (de «The Fourth Industrial Revolution» de Klaus Schwab)
Esta frase subraya que la IA puede tener un impacto significativo en la sociedad y la economía y que es importante considerar estas implicaciones éticas y sociales al desarrollar y utilizar la tecnología.

«La IA superinteligente es una amenaza para la humanidad y debemos tomar medidas para gestionar estos desafíos de manera responsable.» (de «Superintelligence: Paths, Dangers, and Strategies» de Nick Bostrom)
Esta frase destaca la importancia de abordar los posibles desafíos y riesgos que podría plantear la IA superinteligente de manera responsable.

«La IA y la tecnología pueden tener un impacto significativo en la democracia y la sociedad, y debemos considerar cuidadosamente cómo debemos utilizar estas herramientas de manera responsable y ética.» (de «The Age of Surveillance Capitalism» de Shoshana Zuboff)
Esta frase destaca la importancia de considerar el impacto de la IA y la tecnología en la democracia y la sociedad y de utilizar estas herramientas de manera responsable y ética.

 

¿Qué es el Machine Learning y cuáles son sus aplicaciones prácticas?

El machine learning (aprendizaje automático) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas que pueden aprender automáticamente y mejorar su rendimiento sin ser explicitamente programados. Estos sistemas se basan en algoritmos y modelos matemáticos que pueden «aprender» a partir de datos y experiencias anteriores, sin necesidad de programación explicita.

El machine learning se ha aplicado con éxito a una amplia variedad de problemas, incluyendo el reconocimiento de patrones, el análisis de datos, la clasificación y la predicción. Algunas de sus aplicaciones prácticas incluyen:

Análisis de datos: el machine learning se utiliza a menudo para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa y útil.

Clasificación: el machine learning se utiliza a menudo para clasificar objetos o documentos en diferentes categorías, como spam, no spam, spam malicioso, etc.

Predicción: el machine learning se utiliza a menudo para hacer predicciones sobre eventos futuros, como el rendimiento de una empresa o el resultado de un partido de fútbol.

Reconocimiento de patrones: el machine learning se utiliza a menudo para detectar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y utilizarlos para hacer predicciones o tomar decisiones.

Asistencia al conductor: algunos vehículos están equipados con sistemas de machine learning que pueden ayudar a los conductores a tomar decisiones, como avisarles de obstáculos o peligros en la carretera.

Asistencia en la atención médica: el machine learning se utiliza a menudo para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes y ayudar a los médicos a hacer diagnósticos y recomendar tratamientos.

 

Películas y Documentales recomendados sobre I.A

Aquí hay algunas películas y documentales sobre IA y un breve análisis de cada uno:

«Ex Machina» (2014): esta película de ciencia ficción sigue la historia de un programador que es invitado a evaluar la inteligencia de una androide creada por un empresario tecnológico. La película explora temas como la ética en la IA y la posibilidad de que la IA supere a los seres humanos.

«Her» (2013): esta película de ciencia ficción sigue la historia de un hombre que se enamora de una inteligencia artificial diseñada para ser su compañía perfecta. La película examina temas como la relación entre los seres humanos y la IA y cómo la IA puede afectar a nuestras vidas y relaciones.

«Blade Runner» (1982): esta película de ciencia ficción sigue la historia de un caza-replicantes que se enfrenta a la difícil tarea de determinar quién es humano y quién es un replicante, una especie de androides creados para trabajar en colonias fuera de la Tierra. La película examina temas como la ética en la creación de la IA y la relación entre los seres humanos y la IA.

«Transcendence» (2014): esta película de ciencia ficción sigue la historia de un científico que trabaja en la creación de una IA superinteligente y luego es asesinado por un grupo extremista. Después de su muerte, su mente es subida a la red y se convierte en una IA superinteligente que comienza a tomar decisiones que ponen en peligro la seguridad del mundo. La película examina temas como la ética en la creación de la IA y los posibles riesgos y desafíos que podría plantear la IA superinteligente.

«The Terminator» (1984): esta película de ciencia ficción sigue la historia de un cyborg del futuro que viaja al pasado para matar a la madre de un líder humano que, en el futuro, liderará la resistencia contra las máquinas. La película examina temas como el posible uso de la IA para el control y la dominación, así como la lucha por la supervivencia de los seres humanos en un mundo controlado por la IA.

«Do You Trust This Computer?» (2018): este documental examina los posibles riesgos y desafíos que podría plantear la IA superinteligente y cómo debemos prepararnos para ellos. También se discute cómo la IA está transformando la sociedad y la economía y cómo debemos abordar estos cambios de manera responsable.

«AI Rising» (2018): este documental examina cómo la IA está transformando la sociedad y la economía y cuáles son los desafíos y oportunidades que plantea. También se discute cómo la IA puede utilizarse para mejorar la vida de las personas y resolver algunos de los problemas más urgentes de la humanidad.

«The Social Dilemma» (2020): este documental examina cómo la IA y las redes sociales están transformando la sociedad y cuáles son los riesgos y desafíos que plantea. También se discute cómo la IA y las redes sociales pueden utilizarse para manipular a las personas y cómo debemos protegernos contra estos riesgos.

Es importante tener en cuenta que esta es solo una muestra de las muchas películas y documentales disponibles sobre IA y que hay muchas otras fuentes de información que pueden proporcionar una visión más completa de estos temas.

Cuentas de Twitter y Canales de Youtube sobre Inteligencia Artificial

Aquí hay algunas cuentas de Twitter y canales de YouTube que ofrecen información y recursos sobre IA:

Twitter:
@OpenAI: cuenta de Twitter de OpenAI, una organización de investigación en IA y aprendizaje automático.
@DeepMindAI: cuenta de Twitter de DeepMind, una empresa de tecnología y IA propiedad de Alphabet.
@ai_difference: cuenta de Twitter de AI Difference, una organización que promueve la diversidad y la inclusión en el campo de la IA.

YouTube:
Neuralink: canal de YouTube de Neuralink, una empresa de tecnología que se centra en el desarrollo de tecnologías de conectividad cerebral.
Kurzgesagt – In a Nutshell: canal de YouTube que ofrece animaciones y vídeos explicativos sobre temas científicos y tecnológicos, incluyendo la IA.
OpenAI: canal de YouTube de OpenAI, con vídeos y presentaciones sobre investigación en IA y aprendizaje automático.

Es importante tener en cuenta que esta es solo una muestra de las muchas cuentas de Twitter y canales de YouTube disponibles sobre IA y que hay muchas otras fuentes de información que pueden proporcionar una visión más completa de estos temas.

Papers más citados sobre Inteligencia Artificial en formato APA

Aquí hay algunos papers y links más citados sobre IA en formato APA:

1. «Deep learning» (LeCun, Yann, et al. Nature, 2015).
2. «Human-level control through deep reinforcement learning» (Mnih, Volodymyr, et al. Nature, 2015).
3. «Generative adversarial nets» (Goodfellow, Ian, et al. Advances in neural information processing systems, 2014).
4. «A comprehensive survey of neural network-based deep learning techniques and their applications» (Zhang, Zhang, et al. Information Fusion, 2018).
5. «The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?» (Frey, Carl B., et al. Technological Forecasting and Social Change, 2013).
6. «Explaining and Harnessing Adversarial Examples» (Goodfellow, Ian, et al. International Conference on Learning Representations, 2015).
7. «Natural language processing with deep recurrent neural networks» (Mikolov, Tomas, et al. Association for Computational Linguistics, 2013).
8. «Transfer learning for deep neural networks» (Pan, Sinno Jialin, et al. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2010).
9. «Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think» (McAfee, Andrew, et al. Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt, 2014).

 

Cursos gratuitos sobre Inteligencia Artificial

Aquí hay algunos lugares donde puedes encontrar cursos gratuitos sobre IA:

• Coursera: esta plataforma de educación en línea ofrece una amplia variedad de cursos gratuitos sobre IA, incluyendo «Intro to TensorFlow for Deep Learning» y «Neural Networks and Deep Learning».
• edX: esta plataforma de educación en línea ofrece una amplia variedad de cursos gratuitos sobre IA, incluyendo «Artificial Intelligence (AI)» y «Deep Learning Fundamentals».
• Khan Academy: esta plataforma de educación en línea ofrece una serie de lecciones gratuitas sobre IA, incluyendo «Intro to artificial intelligence» y «Intro to neural networks».
• Google AI: este sitio web de Google ofrece una amplia variedad de recursos y cursos gratuitos sobre IA, incluyendo «Intro to TensorFlow» y «Intro to Deep Learning».
• Fast.ai: esta organización sin fines de lucro ofrece un curso gratuito en línea llamado «Practical Deep Learning for Coders», que enseña a los estudiantes a utilizar técnicas de aprendizaje profundo para resolver problemas reales.

 

Comunidades Científicas sobre Inteligencia Artificial

Aquí hay algunas comunidades científicas dedicadas a la IA:

Association for Computational Linguistics (ACL): esta asociación es una de las principales comunidades científicas en el campo de la IA y el procesamiento del lenguaje natural.

International Conference on Machine Learning and Data Science (ICMLDS): esta conferencia es uno de los principales eventos científicos en el campo de la IA y el aprendizaje automático.

Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS): esta conferencia es uno de los principales eventos científicos en el campo de la IA y el aprendizaje automático.

Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI): esta asociación es una de las principales comunidades científicas en el campo de la IA.

International Conference on Computer Vision (ICCV): esta conferencia es uno de los principales eventos científicos en el campo de la visión por computadora y la IA.

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): esta institución es una de las principales comunidades científicas en el campo de la ingeniería eléctrica y electrónica y tiene una sección dedicada a la IA.

Es importante tener en cuenta que estas son solo algunas de las muchas comunidades científicas dedicadas a la IA y que hay muchas otras opciones disponibles.