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Si estás interesado en la inteligencia artificial, pero no sabes por dónde empezar a aprender, no te preocupes. Aunque nada sustituye a una educación formal rigurosa, no todos tienen acceso a ella por diversas razones.

Sin embargo, aprender más sobre IA y las diversas áreas y campos relacionados no requiere un doctorado. Puede ser intimidante empezar, pero no te desanimes, hay muchas opciones disponibles para aprender en línea.

Hay varios cursos disponibles en línea de manera gratuita que son apropiados para un nivel introductorio de comprensión de IA.

Algunos de estos profesores y sus materiales han sido fundamentales en la formación de los mejores investigadores y profesionales de IA en el mundo.

A continuación se mencionan algunos ejemplos:

Introducción a la IA (UC Berkeley)

Este curso podría considerarse el líder en línea, pionero y de acceso libre para universitarios en IA.

Aunque no todo está disponible para estudiantes no de UC Berkeley (como tareas y evaluaciones automatizadas), la gran mayoría de los materiales están abiertamente disponibles.

Incluye conjuntos completos de diapositivas y videos de conferencias, una interfaz para tareas electrónicas, folletos de sección, especificaciones para proyectos de Pacman, archivos fuente y PDFs de exámenes pasados de CS188 de Berkeley, un formulario para solicitar evaluaciones automatizadas de edX para tareas y proyectos, información de contacto y proyectos de Pacman.

Inteligencia Artificial: Principios y Técnicas (Stanford)

Este curso gratuito de Stanford se enfoca en cómo resolver problemas complejos del mundo real, como la búsqueda en la web, el reconocimiento de voz, el reconocimiento facial, la traducción automática, la conducción autónoma y la programación automática, utilizando herramientas matemáticas rigurosas.

Los materiales incluyen notas, diapositivas, tareas, exámenes y proyectos (con soluciones) y se basan en algunos de los textos más respetados en el área.

Los proyectos incluyen clasificación de sentimientos, Blackjack, Pac-Man, programación, seguimiento de vehículos, lenguaje y lógica.

Aprendizaje por refuerzo

Este curso de aprendizaje por refuerzo de David Silver de la Universidad de Londres es muy conocido. El material es conciso, consta de videos de conferencias y diapositivas correspondientes, que juntos están llenos de información.

Este curso no es introductorio en IA como los anteriores, sino que se enfoca en una de las áreas más emocionantes y activamente investigadas.

El hecho de que sea creado por uno de los propios de Google DeepMind lo convierte en una opción valiosa para dedicarle tiempo. Además, el aprendizaje por refuerzo es una técnica importante en la inteligencia artificial, ya que permite a los agentes aprender a través de la experimentación y la retroalimentación, lo que es esencial en aplicaciones como la robótica, el juego y la automatización.

Deep Learning for Self-Driving Cars (MIT)

El curso de «Deep Learning for Self-Driving Cars» de MIT dirigido por Lex Fridman ha causado un gran impacto en línea desde su lanzamiento. Al igual que el curso anterior, actualmente está en curso.

A medida que el aprendizaje profundo continúa su transición de la investigación a herramienta de la vida real, es interesante ver cómo estos cursos especializados en aplicaciones de aprendizaje profundo aparecen en universidades distinguidas en todo el mundo.

Además, con el reciente anuncio del nanogrado en vehículos autónomos de Udacity, la combinación de estas dos tecnologías de moda en el material del curso es lógico. Y esto no es una crítica velada: estas son tecnologías muy simbióticas, que representan una unión tecnológica de facto de necesidad.

En cuanto al curso, contiene conferencias en video y una gran cantidad de material relacionado, desde tutoriales introductorios de Python y aprendizaje profundo probados hasta información histórica sobre vehículos autónomos.

Se basa en los simuladores DeepTesla y DeepTraffic y se programaron varias charlas de invitados para más adelante en el semestre. Curiosamente, el público (no estudiantes de MIT) puede incluso registrarse en el sitio.


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