Quién armó esto y con qué criterio

Quién

Me llamo Giancarlo Brusca, soy desarrollador de software y vivo en Buenos Aires. Armé este sitio porque lo necesitaba yo: cada vez que quería entender algo del campo terminaba con veinte pestañas abiertas, tres listas que se copiaban entre sí y ninguna indicación de por dónde empezar.

No soy investigador ni trabajo en un laboratorio de IA, y me parece importante decirlo. Esto no es una autoridad académica: es el mapa que fui armando mientras aprendía, ordenado para que a otro le cueste menos. Todo el mérito del material es de sus autores; lo único mío acá es la selección, el orden y las notas.

Si querés corregir algo, discutir una elección o proponer un recurso, el sitio es abierto en GitHub y también me podés escribir en X.

Con qué criterio entra un recurso

La regla que ordena todo lo demás: alguien tiene que haberlo usado para aprender de verdad. No entra material porque aparezca en otras listas, ni porque el autor sea famoso, ni porque sea reciente.

• Densidad sobre cobertura. Cuánto entendés por hora invertida. Un video de cuatro horas que cambia cómo pensás vale más que diez tutoriales de veinte minutos.
• Por qué antes que cómo. El material que explica por qué algo funciona sigue siendo válido en cinco años; el que muestra qué botón apretar en una librería caduca en seis meses. Cuando hay que elegir, gana el primero.
• Fuente original. Todos los enlaces apuntan al autor, nunca a un resumen de un resumen ni a una versión reempaquetada.
• Desacuerdo incluido. En las secciones donde hay discusión genuina —seguridad, futuro, si escalar alcanza— hay deliberadamente autores que se contradicen entre sí. Leer un solo lado es la forma más rápida de tener una opinión firme y mal informada.

Qué se deja afuera a propósito

• Cursos que prometen resultados por tiempo. "IA en 30 días" describe un plan de marketing, no un plan de estudio.
• Contenido que envejece en semanas. Comparativas de modelos, tutoriales de la última librería, hilos de novedades. Es legítimo, pero no es material de estudio.
• Listas de listas. Si un recurso es principalmente un índice de otros recursos, no aporta acá.
• Material detrás de registro obligatorio cuando existe un equivalente abierto, que en este campo casi siempre existe.

Cómo se mantiene

Los recursos viven en archivos de datos versionados en Git, así que cada cambio queda registrado con fecha y motivo. Las secciones de fundamentos —matemática, deep learning, arquitecturas— envejecen muy lento y casi no se tocan. Las de post-training, agentes, evaluación y futuro se revisan cada pocos meses, porque ahí sí cambia el estado del arte.

La fecha de última revisión aparece al pie de cada página. Si ves un enlace caído o un recurso que quedó viejo, avisá: es el tipo de aporte más útil que puede recibir un sitio así.

Sobre el sitio en sí

Es HTML estático generado con un script de Node sin dependencias. No hay analítica, no hay cookies, no hay rastreo y no hay publicidad. Tampoco hay enlaces de afiliado: no gano nada si hacés clic en un curso, lo cual es justamente lo que hace que la lista sea confiable.