Lecturas recomendadas en temáticas de vanguardia en el campo de la IA

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En este post, te compartiré algunas lecturas recomendadas en diversas temáticas de vanguardia en el campo de la IA. Nos preguntaremos si debemos evaluar más los algoritmos que utilizamos a diario (Development Impact). Aprenderás los pasos básicos para desarrollar tu propia red neuronal con PyTorch (Regenerative). Nabeel discute el potencial de los datos sintéticos como clave para la Inteligencia Artificial General (Digital Spirits).  También veremos cómo incorporar información de sensores remotos en evaluaciones aleatorias (J-PAL).  Para los interesados en finanzas, analizaremos la predicción de riesgo crediticio para pequeñas y medianas empresas utilizando datos de empresas adyacentes y una red de atención gráfica relacional (Journal of Management Science and Engineering). ¿Te intriga la posibilidad de una IA que juegue ajedrez a nivel de Gran Maestro sin necesidad de búsqueda? Averígualo aquí: arXiv. Y para finalizar, te recomendamos un libro clave sobre aprendizaje automático causal (CausalML).

También te puede interesar visitar este repositorio con recursos sobre machine learning, blockchain, computación cuántica, deep tech, innovación y evaluación de impacto.

Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en X y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.

¡Hasta la próxima!

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