En México existen varios posgrados públicos donde se puede estudiar una maestría con especialización en Inteligencia Artificial o en temáticas similares, aquí algunos de ellos sin ningún orden en particular pero que conozco porque colegas talentosos trabajan ahí. Haz click en los encabezados de la tabla para ordenarlas. Estaré actualizando la información periódicamente; si ves un error o quieres agregar otra maestría pública puedes escribirme aquí. La información aquí no necesariamente corresponde con los procesos, checa las convocatorias y las páginas oficiales para entender bien los procesos, que contienen varias fechas límites para aplicar.
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Esté texto está inspirado en una plática impartida durante el panel de PLN realizado en Khipu 2023 (ya sé algunos piensan que speech no es PLN 🤷); y también lo escribo para celebrar la publicación de este artículo que nos tomó una década alcanzar. ¿Cuál es la importancia de las notas? En el vertiginoso mundo del campo de Inteligencia Artificial uno pensaría que la única forma de lograr avanzar nuestro entendimiento del mundo es producir resultados día con día, sin embargo no siempre es la regla.
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View post on imgur.com Estas son las notas de una plática impartida en el Instituto de Astronomía como parte de un panel en dónde se discutió: GPT-3 y ChatGPT. Link a slidles plática Origen del título Este no es el mejor de mis títulos, pero ante la necesidad de tener uno pronto hice lo que todo ciudadano digital de este año haría, ir y preguntarle a un sistema conversacional artificial (en esta ocasión ChatGPT ).
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El reciente caso de plagio detectado en tesis de licenciatura de la UNAM despertó mi curiosidad, por varios aspectos: He dirigido y revisado tesis en temáticas relacionadas computación en la UNAM aquí unas y aquí otras (No me pregunten por qué son dos listas 🙃) En el rol de supervisor, he sido testigo del esfuerzo que les alumnes y sus familias invierten para realizar la tesis Como supervisor y sinodal también he visto el esfuerzo que ponen colegas para hacer una revisión a conciencia de los textos Así que esta situación me afecto en-lo-personal-de-lo-profesional y he estado siguiendo los eventos, y reflexionando al respecto .
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La siguiente lista no es exhaustiva y en un par de años puede que ya esté desactualizada, pero es un esfuerzo por concentrar la información y servir de guía a quien quiera familiarizarse con el tema. Un tema desafortunado es que la mayoría de los libros están en inglés, en la medida de lo posible señalo a la traducción si está disponible. He divido la lista de libros en tres categorias
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En la última década el aprendizaje profundo (deep learning, DL) se ha posicionado como una de las metodologías más robustas para la Inteligencia Artificial (artificial intelligence, AI). Se ha aplicado a tareas de: clasificación de imágenes reconocimiento de voz vehículos autónomos traducción automática y muchas más además de haber permeado la cultura popular Parte del avance y éxito del campo se debe a la apertura y accesibilidad de recursos que permiten entender, replicar, mejorar y aplicar los sistemas basados en DL.
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El método de descenso por gradiente, gradient descent de ahora en adelante, es uno de los algoritmos de optimización más populares en aprendizaje automático, particularmente por su uso extensivo en el campo de las redes neuronales. Gradient descent es un método general de minimización para cualquier función $f$. A la versión original se le considera lenta pero versátil, sobretodo para casos de que la funciones multi-dimensionales. Al algoritmo gradient descent se le conoce por varios nombres, sobretodo en la literatura en inglés (vanilla gradient descent, batch gradient descent).
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