¿Cómo mantenerse actualizado con los avances en Aprendizaje Automático y Visión por Computadora en 2023?
Actualizaciones de Aprendizaje Automático y Visión por Computadora en 2023
¿Te sientes abrumado por el progreso reciente en aprendizaje automático y visión por computadora como profesional en el ámbito académico o en la industria? ¡Descubre qué canales de YouTube, boletines, podcasts y plataformas seguir para mantenerte actualizado y mantener tu cordura!
Motivación
Las actualizaciones recientes en aprendizaje automático (ML) y visión por computadora (CV) son abrumadoras, desde la Difusión Estable para inteligencia artificial generativa hasta Segment Anything como modelos fundamentales. No olvidemos los grandes modelos de lenguaje como Llama 2 y ChatGPT. Cada vez es más difícil mantenerse actualizado en la comunidad de ML o CompVis. En este artículo, compartiré contigo algunos boletines, canales de YouTube, podcasts y plataformas a los que puedes seguir para mantenerte al tanto de esta tendencia en la que nos encontramos en este momento.
Este artículo se organiza de la siguiente manera:
- Boletines
- Canales de YouTube
- Podcasts
- Otras plataformas
¡Comencemos!
Boletines
Ground Truth: ¡Actualmente uno de mis favoritos! Te proporciona los últimos y mejores avances que ocurren en el espacio de la visión por computadora. Además, también comparte noticias sobre técnicas y herramientas recientes, así como mejores prácticas. Esto puede ser realmente útil si eres alguien que trabaja en la industria.
The Neuron: Si bien esto no es específicamente para la visión por computadora, es un boletín realmente bueno para seguir, que te brinda una compilación relevante, interesante y, lo que es más importante, comprensible de lo que está sucediendo en IA, tanto en tendencias como en herramientas. Para mí, solo me lleva unos cinco minutos leerlo y señala enlaces que puedes revisar más tarde si deseas conocer más detalles.
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The Batch: También es un boletín de IA genérico que comparte noticias recientes e ideas que ocurren en IA. Al comienzo del boletín, Andrew Ng comparte algunas de sus opiniones sobre los temas. En comparación con los anteriores, este es un boletín bastante completo.
Import AI: Es un boletín semanal que comparte noticias sobre IA de vanguardia en investigación y en la industria. También analiza las implicaciones que tiene en el mundo real y habla sobre la seguridad y las preocupaciones éticas en el campo de la IA.
Davis Summarizes Papers: Esto no es exactamente un boletín, pero el escritor básicamente resume de 10 a 20 documentos de investigación de ML que se publican en arXiv cada semana. Encuentro esto realmente útil ya que proporciona una comprensión comprimida de los documentos en conjunto. Por supuesto, puedes leer el documento en detalle si te resulta realmente interesante. ¡Si eres estudiante de posgrado o investigador, definitivamente deberías echar un vistazo!
Canales de YouTube
Yannic Kilcher: Supongo que conoces su canal; ¡si no, suscríbete de una vez! Me gusta pensar en el canal de Yannic como la BBC News de la IA. Como menciona en la sección “Acerca de”: “Hago videos sobre documentos de investigación de aprendizaje automático, programación y problemas de la comunidad de IA, y el impacto más amplio de la IA en la sociedad”. Si solo tuvieras un canal de YouTube para seguir y estar al tanto de todo lo relacionado con la IA, este sería el indicado.
Two Minute Papers: Si buscas resúmenes breves de documentos de investigación de IA y noticias en general, este es un canal muy bueno para seguir. Piensa en Davis Summarizes Papers, pero en formato de video. Algunos videos duran más de dos minutos, jaja. Una vez más, ¡los estudiantes de posgrado e investigadores deben tomar nota!
Abhishek Thakur: ¿Salió un nuevo algoritmo de ML? El canal de Abhishek realiza tutoriales para construirlos. ¡Piensa en este canal no solo como una forma de mantenerte actualizado con los nuevos algoritmos de ML, sino también de aprender cómo implementarlos y construir proyectos! Este canal me recuerda a mis días de pregrado (*nostálgico*) cuando solía seguir tutoriales de YouTube para proyectos de pasatiempo.
Algunos otros canales increíbles que podrías considerar seguir son AssemblyAI, What’s AI y AI Coffee Break.
Podcasts
Podcast de Lex Fridman: Como dice Lex: “Conversaciones sobre la naturaleza de la inteligencia, la conciencia, el amor y el poder”. Mis favoritos son este y este.
Podcast de Robot Brains: Pieter Abbeel tiene como objetivo discutir con expertos líderes en IA, con un enfoque en la robótica, cómo construir robots con cerebros. Este es mi favorito hasta ahora.
Machine Learning Street Talk: Actualmente, el podcast de IA más popular en Spotify y se inspira en la investigación académica. El podcast profundiza en el análisis técnico de IA con figuras preeminentes en el campo de la IA, junto con un alcance y rigor sustanciales al cubrir las ideas principales en el campo.
Podcast de TWIML AI: A través del podcast, traen a un diverso grupo de investigadores, profesionales e innovadores de ML y AI con el objetivo de hacer que ML y AI sean más accesibles para las comunidades. Está dirigido a investigadores de ML/AI, científicos de datos, ingenieros y líderes empresariales y de TI con conocimientos técnicos.
Podcast de Jay Shah: Jay entrevista a personas de la industria y la academia en ML y AI con el objetivo de obtener consejos de los entrevistados sobre cómo comenzar en este campo. También se discuten sus trayectorias, ideas y los últimos temas de investigación.
Otras plataformas
Websites: Considera seguir a paperswithcode y papers.labml.ai para obtener los últimos artículos en ML. Puedes ordenarlos por fecha y hora, y también encontrar artículos por tema.
GitHub: Me gusta seguir a 52CV para mantenerme actualizado con los artículos y su código publicados en las principales conferencias de visión. Por ejemplo, aquí están los artículos junto con el código (en su mayoría) para CVPR 2023, que también están categorizados por temas específicos como detección de objetos y aprendizaje continuo, etc.
Twitter: He estado utilizando Twitter para mantenerme actualizado con ML/CV durante algunos años. Hay varias personas a las que sigo que trabajan en ML/CV tanto en la industria como en la academia. Puedes encontrarlos aquí.
Conclusión
En este artículo, hablé sobre las formas de mantenerse actualizado en el campo del aprendizaje automático y la visión por computadora para profesionales en la academia o en la industria. Enumeré y describí canales de YouTube, boletines, podcasts y otras plataformas que podrías utilizar para estar al tanto de los avances recientes en ML/CV tanto en la industria como en la academia. Puedes elegir entre los mencionados aquí y ver qué funciona para ti en lugar de seguir todos ellos y sentirte abrumado/a.
Sobre el autor
Soy candidato a doctorado en la Universidad de Concordia en Montreal, Canadá, trabajando en investigación de visión por computadora. También soy científico de ML aplicado en Décathlon, donde ayudo a construir nuevos sistemas de ML que transforman imágenes y videos deportivos en inteligencia accionable. Si estás interesado/a en saber más sobre mí, visita mi página web aquí.
