la inteligencia Artificial es uno de los avances más significativos del siglo XXI. Expertos de diferentes industrias estudian sus capacidades y descubren nuevas formas de su aplicación. Llamamos a la IA una tecnología emergente, sin embargo, los científicos han estado trabajando en esta dirección desde la década de 1950.
Al principio, la IA estaba lejos de los robots inteligentes que vemos en las películas de ciencia ficción. Sin embargo, gracias a tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la IA se convirtió en una de las áreas más prometedoras de la industria de TI., La demanda de desarrolladores de IA crece constantemente, y algunos expertos imaginan un futuro en el que las computadoras reemplacen a los humanos. Aunque es demasiado pronto para hablar de inteligencia artificial como una amenaza para la fuerza laboral, los trabajadores modernos definitivamente se beneficiarán de aprender más sobre esta tecnología porque les permitirá prepararse para los futuros cambios en sus industrias y familiarizarse con una herramienta nueva, efectiva e interesante.
razones importantes para empezar a estudiar la IA
la IA entra en nuestras vidas de muchas maneras diferentes., Por ejemplo, utilizamos asistentes como Amazon Echo, Google Assistant o Siri. Cuando jugamos videojuegos, la IA es siempre nuestro enemigo. Sin embargo, no todo el mundo sabe que la IA está presente incluso en Google Translate y herramientas que detectan mensajes de spam.
la comprensión de la inteligencia artificial abre muchas oportunidades. Basta con dominar los conceptos básicos de esta tecnología para comprender cómo funcionan las herramientas simples. A medida que aprenda más sobre Ia, tendrá la oportunidad de convertirse en un desarrollador que creará aplicaciones avanzadas de IA como Watson de IBM o autos autónomos. Hay infinitas posibilidades en este campo., Estudiar IA es necesario para una carrera en ingeniería de software, en caso de que desee trabajar con interfaces hombre-máquina, redes neuronales e inteligencia artificial cuántica. Empresas como Amazon y Facebook utilizan IA para hacer recomendaciones de listas de compras y analizar big data. La comprensión de la IA también es necesaria para los ingenieros de hardware que crean asistentes domésticos y asistentes de estacionamiento.
aquellos que quieren empezar a aprender IA tienen un montón de opciones disponibles. Por ejemplo, internet permite a todos inscribirse en cursos en línea., Algunos de ellos están dirigidos a personas que ya tienen un cierto nivel de conocimientos técnicos y se centran en la codificación, mientras que otros cursos ayudarán incluso a aquellos que no tienen ninguna experiencia previa en programación e ingeniería.
los mejores cursos de IA en línea para 2018
- aprende con Google AI: este es un nuevo proyecto lanzado por Google para que el público en general entienda qué es la IA y cómo funciona. Aunque el recurso está creciendo lentamente, ya tiene un curso de aprendizaje automático para principiantes que incluye la biblioteca TensorFlow de Google., Este curso ayudará incluso a aquellos que no saben nada sobre Ia, cubriendo los conceptos básicos del aprendizaje automático, introduciendo TensorFlow y explicando los principios cruciales del diseño de redes neuronales.
- Universidad de Stanford-aprendizaje automático – el curso está disponible en Coursera. Es enseñado por el fundador de Google Brain, Andrew Ng. Puede disfrutar de este curso de forma gratuita o elegir opciones de pago en caso de que desee obtener un certificado que se pueda utilizar en el futuro al dar los primeros pasos hacia su carrera en ingeniería de software., Este curso te familiarizará con los ejemplos de tecnologías basadas en IA de la vida real, como los mecanismos avanzados de búsqueda web y reconocimiento de voz. También comprenderás cómo aprenden las redes neuronales.
- Nvidia-Fundamentos del aprendizaje profundo para la visión por computadora-la visión por computadora es una disciplina que se centra en la creación de computadoras capaces de analizar la información visual como lo hace el cerebro humano. Este curso cubre los fundamentos técnicos necesarios junto con las aplicaciones prácticas de clasificación de objetos y reconocimiento de objetos., Puede estudiar a su propio ritmo y aprender a construir su propia aplicación de red neuronal.
Cómo empezar con la IA
no es de extrañar si experimentas ciertas dificultades estudiando la inteligencia artificial. Si te quedas atascado, te sugerimos buscar una solución en Kaggle o publicar tus preguntas en foros específicos. También es importante entender en qué enfocarse y qué hacer primero.
elige un tema que te interese
primero, selecciona un tema que sea realmente interesante para ti. Te ayudará a mantenerte motivado e involucrado en el proceso de aprendizaje., Concéntrese en un problema determinado y busque una solución, en lugar de leer pasivamente sobre todo lo que puede encontrar en internet.
2. Encontrar una solución rápida
el punto es encontrar cualquier solución básica que cubra el problema tanto como sea posible. Necesita un algoritmo que procese los datos en una forma que sea comprensible para el aprendizaje automático, entrene un modelo simple, dé un resultado y evalúe su rendimiento.
mejore su solución simple
Una vez que tenga una base simple, es hora de la creatividad., Trate de mejorar todos los componentes y evaluar los cambios con el fin de determinar si estas mejoras merecen su tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, a veces, mejorar el preprocesamiento y la limpieza de datos da un mayor retorno de la inversión que mejorar un modelo de aprendizaje en sí.
4. Comparta su solución
escriba su solución y compártala para obtener comentarios. No solo obtendrá valiosos consejos de otras personas, sino que también será el primer registro en su cartera.,
repita los pasos 1-4 para diferentes problemas
Elija diferentes problemas y siga los mismos pasos para cada tarea. Si ha comenzado con datos tabulares, elija un problema que implique trabajar con imágenes o texto no estructurado. También es importante aprender a formular problemas para el aprendizaje automático correctamente. Los desarrolladores a menudo necesitan convertir algunos objetivos empresariales abstractos en problemas concretos que se ajusten a las características específicas del aprendizaje automático.
6., Completa una competencia Kaggle
esta competencia te permite poner a prueba tus habilidades, resolviendo los mismos problemas en los que muchos otros ingenieros están trabajando. Usted se verá obligado a probar diferentes enfoques, la elección de las soluciones más eficaces. Esta competencia también puede enseñarte a colaborar, ya que puedes unirte a una gran comunidad y comunicarte con las personas en el foro, compartir tus ideas y aprender de los demás.
utiliza el aprendizaje automático profesionalmente
necesitas determinar cuáles son tus objetivos profesionales y crear tu propio portafolio., Si no está listo para solicitar trabajos de aprendizaje automático, busque más proyectos que harán que su cartera sea impresionante. Únase a los hackatones cívicos y busque posiciones relacionadas con datos en el servicio comunitario.
conclusión
la comprensión básica de la IA y el aprendizaje automático se vuelve cada vez más valiosa en cualquier área de negocios y cualquier profesión. Gracias a varios cursos en línea, hoy no tienes que ir a la universidad para aprender esta tecnología compleja e interesante., Incluso si no tiene experiencia previa en ingeniería, puede aprender inteligencia artificial desde casa y comenzar a aplicar sus conocimientos en la práctica, creando soluciones simples de aprendizaje automático y dando los primeros pasos hacia su nueva profesión.