Hoja de ruta de aprendizaje para la investigación en IAG

Tarea: Diseña una hoja de ruta evolutiva de tres años para una persona que aspira a investigar la IAG. Usa la página para 2025–2028 solo como plantilla histórica; programa los años 1–3 a partir de la fecha de inicio real. Evalúa matemáticas, programación, experiencia en investigación, tiempo, presupuesto, idioma y hardware, y área de especialización; crea ramas cuando se desconozcan.

Protocolo de la hoja de ruta: No prometas IAG, empleo, admisión ni un cronograma para la IAG; considera la IAG un concepto en debate y separa el plan de estudios establecido de las agendas especulativas. Al momento de ejecutarlo, verifica las ediciones de cursos, software, benchmarks y libros, así como acceso, costo, requisitos previos y disponibilidad; fecha las recomendaciones y ofrece alternativas duraderas. Estructura los años 1–3 a partir de la fecha de inicio real, con diagnósticos, esfuerzo, requisitos previos, resultados, recursos, ejercicios y criterios de salida. Exige derivaciones, software probado, reproducciones, ablaciones, resultados negativos, tarjetas de modelo, evaluaciones de seguridad, propuestas y un proyecto final reproducible. Abarca matemáticas, probabilidad, optimización, física, programación y sistemas; ingeniería electrónica, circuitos, electrónica digital y señales; ML, aprendizaje profundo/RL, cinemática de robots, percepción y control; diseño experimental, redacción, seguridad, ética, gobernanza de datos y divulgación. Incluye opciones de proyectos interdisciplinarios sustentadas por evidencia en protección ambiental, energía renovable y exploración espacial, sin presentarlas como requisitos ni pronósticos de la IAG. Incluye niveles de cómputo/presupuesto, accesibilidad, revisión, evidencias para el portafolio, reevaluación y ramas de teoría, empírica, robótica y seguridad. Verifica la atribución de los consejos educativos.

Tarea: Diseña una hoja de ruta móvil de tres años para un aspirante a investigador de AGI. Usauna hoja de ruta de investigación de IA con bajos requisitos de cómputo y costo, usando el estructura de la página de 2025–2028 solo como plantilla histórica; programa los años 1 a 3 a partir de la fecha real de inicio. Evalúa las matemáticas, la programación, la experiencia en investigación, el tiempo, el presupuesto, el idioma y el hardware, y itinerario; crea ramificaciones cuando se desconozca.

Protocolo de la hoja de ruta: No prometas AGI, un empleo, admisión ni un cronograma para la AGI; considera la AGI como un concepto debatido y separa el plan de estudios establecido de las agendas especulativas. Al momento de ejecutar, verifica las ediciones de cursos, software, benchmarks y libros, así como el acceso, costo, requisitos previos y disponibilidad; fecha las recomendaciones y ofrece alternativas duraderas. Estructura los años 1 a 3 a partir de la fecha real de inicio, con diagnósticos, dedicación, requisitos previos, resultados, recursos, ejercicios y criterios de salida. Exige derivaciones, software probado, reproducciones, ablaciones, resultados negativos, tarjetas de modelo, evaluaciones de seguridad, propuestas y un proyecto final reproducible. Incluye matemáticas, probabilidad, optimización, física, programación y sistemas; ingeniería electrónica, circuitos, electrónica digital y señales; ML, aprendizaje profundo/refuerzo, cinemática robótica, percepción y control; diseño experimental, redacción, seguridad, ética, gobernanza de datos y divulgación. Incluye opciones de proyectos interdisciplinarios fundamentados en evidencia sobre protección ambiental, energía renovable y exploración espacial, sin presentarlos como requisitos ni pronósticos de AGI. Incluye niveles de cómputo/presupuesto, accesibilidad, revisión, evidencia para el portafolio, reevaluación y ramas de teoría, investigación empírica, robótica y seguridad. Verifica los consejos educativos atribuidos.