📚 Bibliografía y Recursos

📚 Bibliografía y Recursos#

Referencias Principales#

Inteligencia Artificial - Fundamentos#

  • Russell, S. & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. — El texto de referencia fundamental en IA, cubre desde los fundamentos hasta aplicaciones modernas.

  • Boden, M. A. (2016). AI: Its Nature and Future. Oxford University Press. — Introducción accesible a los conceptos filosóficos y técnicos de la IA.

  • Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. — Explica los diferentes enfoques del machine learning de forma accesible.

Inteligencia Artificial Generativa#

  • Vaswani, A. et al. (2017). “Attention Is All You Need”. Advances in Neural Information Processing Systems. — Paper fundacional de la arquitectura Transformer que sustenta ChatGPT y otros LLMs.

  • Brown, T. et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”. arXiv:2005.14165. — Paper que introdujo GPT-3 y el concepto de few-shot learning.

  • OpenAI. (2023). “GPT-4 Technical Report”. arXiv:2303.08774. — Documentación técnica sobre las capacidades y limitaciones de GPT-4.

Ética y Sesgos en IA#

  • O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown. — Análisis crítico de cómo los algoritmos perpetúan desigualdades sociales.

  • Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. St. Martin’s Press. — Examina el impacto de los sistemas automatizados en poblaciones vulnerables.

  • Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press. — Análisis de sesgos raciales en motores de búsqueda y sistemas de IA.

  • Angwin, J. et al. (2016). “Machine Bias: There’s Software Used Across the Country to Predict Future Criminals. And It’s Biased Against Blacks”. ProPublica. — Investigación sobre el sistema COMPAS referenciado en el capítulo de sesgos algorítmicos.

Desinformación y Deepfakes#

  • Chesney, B. & Citron, D. (2019). “Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security”. California Law Review, 107, 1753-1820.

  • Wardle, C. & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an Interdisciplinary Framework for Research and Policy Making. Council of Europe. — Marco conceptual para entender la desinformación.

Privacidad y Datos Personales#

  • Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs. — Análisis fundamental sobre la economía de datos personales.

  • Nissenbaum, H. (2009). Privacy in Context: Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. Stanford University Press.

Recursos de Programación#

Python - Textos Fundamentales#

  • Matthes, E. (2023). Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming (3rd ed.). No Starch Press. — Excelente introducción a Python para principiantes.

  • Sweigart, A. (2019). Automate the Boring Stuff with Python (2nd ed.). No Starch Press. — Disponible gratis en automatetheboringstuff.com

Análisis de Datos con Python#

  • McKinney, W. (2022). Python for Data Analysis (3rd ed.). O’Reilly Media. — Texto definitivo sobre Pandas, escrito por su creador.

  • VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook. O’Reilly Media. — Disponible gratis en jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook

Procesamiento de Lenguaje Natural#

  • Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media. — Introducción clásica a NLP con NLTK. Disponible en nltk.org/book

Humanidades Digitales e Historia#

Fundamentos de Humanidades Digitales#

  • Berry, D. M. & Fagerjord, A. (2017). Digital Humanities: Knowledge and Critique in a Digital Age. Polity Press.

  • Burdick, A. et al. (2012). Digital_Humanities. MIT Press. — Disponible gratis en mitpress.mit.edu

  • Gold, M. K. & Klein, L. F. (Eds.). (2019). Debates in the Digital Humanities 2019. University of Minnesota Press. — Colección de ensayos sobre el estado del campo.

IA en Investigación Histórica#

  • Romein, C. A. et al. (2020). “State of the Field: Digital History”. History, 105(365), 291-312. — Revisión exhaustiva del uso de tecnologías digitales en historia.

  • READ-COOP. (s.f.). Transkribus. readcoop.eu/transkribus — Plataforma de transcripción de manuscritos históricos con IA.

Historia de Chile - Recursos Digitales#

  • Memoria Chilena. Biblioteca Nacional de Chile. memoriachilena.gob.cl — Archivo digital de patrimonio bibliográfico chileno.

  • Archivo Nacional de Chile. archivonacional.gob.cl — Documentos históricos digitalizados.

  • Museo de la Memoria y los Derechos Humanos. museodelamemoria.cl — Archivo digital sobre la dictadura militar.

Herramientas y Plataformas#

Desarrollo y Documentación#

  • Jupyter Project. jupyter.org — Documentación oficial de Jupyter Notebooks.

  • Jupyter Book. jupyterbook.org — Herramienta para crear libros interactivos.

  • Markdown Guide. markdownguide.org — Guía completa de sintaxis Markdown.

Inteligencia Artificial Generativa#

Visualización de Datos#

Datasets Históricos#

Lecturas Recomendadas para Estudiantes#

Libros Accesibles sobre IA#

  • Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf. — Exploración accesible del futuro de la IA.

  • Lee, K.-F. (2018). AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Houghton Mifflin Harcourt. — Perspectiva global sobre el desarrollo de la IA.

Podcasts Educativos#

  • Lex Fridman Podcast. Conversaciones con expertos en IA y tecnología.

  • Hard Fork. The New York Times. Podcast sobre tecnología y sociedad.

Normativa y Documentos Oficiales#

Chile#

  • Ley 19.628 sobre Protección de la Vida Privada (1999).

  • Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. (2021). Política Nacional de Inteligencia Artificial. minciencia.gob.cl

Internacional#

  • Unión Europea. (2024). AI Act - Reglamento de Inteligencia Artificial.

  • UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial.

Notas sobre el Uso de Fuentes#

Este texto fue desarrollado utilizando una combinación de:

  1. Fuentes académicas tradicionales para los fundamentos teóricos

  2. Documentación técnica oficial para las herramientas de programación

  3. Asistencia de IA generativa (Claude de Anthropic) para estructuración y revisión, siguiendo principios de uso ético y transparente

Se recomienda a los estudiantes verificar siempre la información y consultar las fuentes originales cuando sea posible.

Última actualización: 2025

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