“Neural Networks for Pattern Recog- nition” de Geoffrey Hinton. Es un científ- ico de la computación británico-cana- diense considerado uno de los padres de la inteligencia artificial moderna. Ha realizado contribuciones significativas en el campo del aprendizaje profundo. Como pionero en el campo del apren- dizaje profundo, Hinton ha expresa- do su entusiasmo por el potencial de la inteligencia artifcial para resolv- er problemas complejos en diversas áreas, como la salud, el transporte y la energía. Cree que el aprendizaje pro- fundo y los modelos neuronales serán fundamentales para el progreso de la IA y su aplicación en el futuro. “Deep Learning” de Ian Goodfe- llow, Yoshua Bengio y Aaron Courville. Yoshua Bengio es otro pionero en el campo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Es un científico de la computación canadiense y ha re- alizado investigaciones destacadas en el área de redes neuronales, ha abo- gado por una visión a largo plazo de la inteligencia artificial y ha destacado la importancia de la investigación en sistemas de aprendizaje profundo que sean capaces de razonar y entender mejor el mundo. Además, ha expresa- do la necesidad de abordar las preocu- paciones éticas y sociales relacionadas con el uso de la inteligencia artificial. “Machine Learning Yearning” por An- drew Ng. Es un experto en aprendizaje automático e inteligencia artificial. Fue cofundador de Google Brain y ha sido profesor en la Universidad de Stanford. Ng ha sido optimista sobre el impacto positivo de la inteligencia artificial en la sociedad y la economía. Ha promovido la democratización del aprendizaje au- tomático y la IA, buscando hacer que esta tecnología sea más accesible para un público más amplio. También ha en- fatizado la importancia de la educación y la formación en el campo de la IA para capacitar a más personas para que aprovechen sus beneficios.
⚡ Automatización de la Publicidad: la IA automatizará y optimizará el pro- ceso de compra de anuncios y colo- cación, mejorando la eficiencia y pre- cisión de las campañas de marketing. Esto será un tiro fulminante para la industria de la publicidad que ha fun- cionado básicamente de la misma manera desde Volney B. Palmer en Fi- ladelfia, fundada en 1841, cambiando sólo de herramientas y medios con- forme ha avanzado el tiempo. En cuanto a empleos en la industria del marketing, la adopción de la IA tendrá implicaciones significativas: ⚡ Automatización de Tareas Rutinarias: muchas tareas repetitivas y rutinarias en marketing podrían ser automatizadas por la IA, lo que podría reducir la deman- da de trabajadores en estos roles. ⚡ Nuevas Funciones y Habilidades: a medida que la IA se integre en el mar- keting, se requerirá una fuerza laboral con habilidades para operar y optimi- zar herramientas de IA, lo que condu- cirá a la creación de nuevas funciones especializadas. ⚡ Enfoque en la Creatividad y Estrategia: Con la automatización de tareas opera- tivas, los profesionales del marketing de- berán centrarse más en la creatividad, la estrategia y la interpretación de datos para tomar decisiones informadas.
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