Recursos I.A. y Robótica

La inteligencia artificial es una rama de la informática que se centra en la creación de sistemas que puedan simular el pensamiento y la inteligencia humana. Su objetivo es permitir que las máquinas realicen tareas que requieren inteligencia, como el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.

La inteligencia artificial se divide en dos ramas principales: la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte. La inteligencia artificial débil se centra en la realización de tareas específicas, mientras que la inteligencia artificial fuerte busca crear sistemas que puedan realizar cualquier tarea que un ser humano pueda realizar.

La inteligencia artificial tiene una gran importancia en la vida diaria de las personas y en el futuro. Se está utilizando en aplicaciones como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos. También se está utilizando en el desarrollo de robots y vehículos autónomos.

En el futuro, se espera que la inteligencia artificial tenga un papel cada vez más importante en la solución de problemas complejos y en la mejora de la vida de las personas. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre el uso potencial de la inteligencia artificial para fines malintencionados o sobre su impacto en el empleo y la economía. Es importante que se aborde de manera responsable el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial.

Cursos y MOOCs

• (Básico) Elements of AI: Curso muy introductorio a conceptos de Machine Learning. (https://www.elementsofai.com/)

• (Básico) Cursos dentro de Kaggle. (https://www.kaggle.com/learn/overview)

• (Medio) Curso de FastAI v3 (https://course.fast.ai/)

• (Básico-Medio) Curso de Tensorflow. (https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml)

• (Básico) Machine Learning con R (https://bradleyboehmke.github.io/HOML/intro.html)

• (Medio) Stanford CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques | 2019

• (Medio) Stanford CS229 – Machine Learning | 2019 (https://see.stanford.edu/Course/CS229)

• (Medio) Stanford CS230 – Deep Learning | 2018 (https://cs230.stanford.edu/lecture/)

• (Medio) CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition | 2017

Cursos Avanzados de Machine Learning

[D] Advanced courses update from MachineLearning

Libros

• (Medio) Libro de FastAI: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch. (https://github.com/fastai/fastbook)

• (Avanzado) Libro Pattern Recognition and Machine Learning.

• (Medio) Libro Deep Learning Book (https://www.deeplearningbook.org/)

• (Medio) Libro The Elements of Statistical Learning (https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/)

• (Básico-Medio) Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781491962282/

• (NEW) (Básico-Medio) Dive Into Deep Learning (http://d2l.ai/)

• (NEW) (Medio) Mathematics for Machine Learning (https://mml-book.github.io/)

Robótica