La inteligencia artificial es uno de los temas más candentes en el mundo de la ingeniería de software. No importa cuánto tiempo haya estado en el campo, o si viene a programar desde un campo completamente diferente, la base básica en Inteligencia Artificial y aprendizaje automático no solo lo ayudará a avanzar en su carrera, sino que también le abrirá la mente a varios. formas de resolver problemas más allá del ámbito de los algoritmos.

¿Será la inteligencia artificial la próxima frontera digital?

Es lamentable que la pandemia de Covid-19 haya destruido millones de puestos de trabajo, aunque los grandes gigantes tecnológicos están aumentando el uso de la inteligencia artificial. El informe de McKinsey de 2017 estima que un tercio de los empleadores en los EE. UU. Serán reemplazados por robots y automatización para la década de 2030. Estas situaciones de pandemia definitivamente cambian en todo momento. Pero los seres humanos deben decidir cómo quieren integrar esta tecnología avanzada en el mundo.

• Gartner dijo que el 30% de todas las empresas B2B contratarán tecnología de inteligencia artificial para impulsar uno de los procesos de ventas.
• Según los informes de DemandBase, el 80% de los ejecutivos de marketing B2B proclamaron que la IA ha anunciado que revolucionará la industria del marketing para fines de 2020.
• IDC estima que para 2021, el 75% de las aplicaciones comerciales utilizarán Inteligencia Artificial.

2021 es en realidad una puerta abierta para los profesionales que ya se dedican a la IA. Entonces, si está interesado en comenzar una carrera con inteligencia artificial, aquí hay una guía que puede seguir hoy:

1) Tener una sólida formación en matemáticas es muy importante.

Debe tener al menos un conocimiento básico de matemáticas y cálculo para entrenar redes neuronales. Necesita tener conocimientos sobre probabilidad y estadísticas y otros algoritmos para ingresar a la IA.

Por lo tanto, es mejor aprender tantas matemáticas como pueda antes de ingresar a los mejores cursos de IA y otros recursos de aprendizaje en Inteligencia Artificial que pueda encontrar.

2) Reduzca su enfoque: ¿Qué quiere construir?

Deje claro su objetivo y que se ajuste a una oración simple; Por ejemplo, "desarrollar un algoritmo para estimar la presión arterial de una persona".

Entonces, solo usted podrá Reducir su enfoque (término más amplio para IA), dividir su problema en partes más pequeñas e identificar los recursos específicos que necesita.

3) Aprende haciendo IA: intenta resolver un problema simple para empezar

Inicialmente, puede escribir primero una red neuronal simple y luego concentrarse en los problemas más complejos.

Al principio, resuelve un problema fácil. Experimente con diferentes enfoques para la toma de decisiones algorítmicas cuando intente resolverlo.

Ingrese al mundo del desarrollo de software de IA al encontrar una solución rápida a un problema determinado. También puede aprender un algoritmo ML simple y evaluar lentamente su rendimiento.

A continuación, mejore sus conocimientos y habilidades optimizando su solución básica. También puede actualizar varios componentes y observar el cambio resultante.

También puede poner sus manos en escribir código AI para varios juegos, como Tic Tac Toe y Sudoku, crear código para el reconocimiento de patrones y construir su propio simulador.

4) Comience con una práctica profunda: aprenda sobre las redes neuronales artificiales

Recientemente, debería estar particularmente interesado en el aprendizaje profundo, ¿es cierto lo que digo?

Ahora, si desea explorar esta técnica de ML, necesita conocer los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales.

En este caso, puede mejorar este recurso en línea con Deep Learning.

Para utilizar el marco de código abierto para probar sus habilidades recién adquiridas:

• Tensorflow de Google, uno de los más populares; Uno basado en Python
• Skit-Learn, Caras y Theano, todos los marcos basados ​​en Python
• Java Framework llamado 'Deeplearning4j'

5) Seleccione su lenguaje de programación: considere la disponibilidad y el rendimiento de las bibliotecas

Elegir un lenguaje de programación es muy importante cuando decides aprender un curso de desarrollo de IA.

Opte por el lenguaje convencional (aunque puede hacer inteligencia artificial y aprendizaje automático con lenguajes menos populares). Uno que:

Le ofrece muchas bibliotecas y herramientas de desarrollo de software de alta calidad

Se destaca en términos de rendimiento

Entonces, podría ser Octave, Python, C ++ o Java. Todos tienen sus propias limitaciones y fortalezas en lo que respecta al rendimiento y la disponibilidad de bibliotecas.

Esto es especialmente importante cuando realiza una investigación a fondo en el campo del procesamiento del lenguaje natural.

6) Aprenda la teoría del aprendizaje computacional para entrar en el desarrollo de la IA

Esto es especialmente importante cuando realiza una investigación en profundidad en el campo de la PNL (procesamiento del lenguaje natural).

7) Utilice uno basado en la nube o cree un hardware informático potente

Espere algunos requisitos de hardware cruciales para implementar el aprendizaje automático y ejecutar la IA.

Si planea utilizar un sistema de hardware potente, es necesario un paquete de CPU y GPU de alto rendimiento:

Aquí están las dos opciones:

• Puedes optar por la alternativa basada en la nube
• Puedes armar tu propia supermáquina potente

Las siguientes son las dos plataformas de computación en la nube más populares a considerar:

Colaboración de Google: Entorno portátil de Júpiter que no requiere configuración; puede obtener acceso rápido a una GPU basada en la nube para ejecutar sus scripts.

TPU en la nube: Un hardware basado en Google diseñado a medida para realizar operaciones de tensores de manera más eficiente que una CPU o GPU.

8) Familiarícese con muchos algoritmos ML

Si decide comenzar una carrera en el desarrollo de inteligencia artificial, debe sentirse cómodo con otros árboles de hoja caduca y bosques aleatorios.

• Redes neuronales repetitivas (RNN)
• Soporta máquinas de vectores (SVM)
• Aprendizaje profundo (DL)

9) Participa en una competencia de Kaggle

¡Pon a prueba tus habilidades recién adquiridas!

También puede intentar resolver los problemas que están haciendo otros desarrolladores de IA expertos participando en una competencia de Kaggle. Pruebe varias formas y elija la solución más eficaz.

10) Cursos gratuitos en línea para probar suerte

Por último, pero no menos importante, cursos en línea. A continuación se muestran los tres mejores cursos de inteligencia artificial para aprender en línea.

Aprenda con Google AI - Este es el último proyecto lanzado por Google para ayudar a las personas a comprender qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona. Aunque el recurso está creciendo lentamente, ya tiene un curso de aprendizaje automático para principiantes que ya poseen la biblioteca Tensor Flow de Google. Este curso también ayuda a aquellos que ni siquiera tienen un conocimiento básico de IA y aprendizaje automático, explica los principios clave del diseño de redes neuronales e introduce Tensorflow.

Universidad de Stanford - Aprendizaje automático –

Este curso en línea es impartido por el fundador de Google Brain, Andrew Nga y está disponible en Coursera. Es de uso gratuito y seleccione opciones pagas si desea obtener un certificado que pueda usarse en el futuro. Este curso le presentará ejemplos de tecnologías basadas en inteligencia artificial de la vida real, como mecanismos avanzados de reconocimiento de voz y búsqueda web. A través de este curso, también obtendrá los conocimientos básicos de las redes neuronales.

Nvidia - Fundamentos del aprendizaje profundo para visión artificial -La visión por computadora se enfoca en crear computadoras que puedan analizar información visual como el cerebro humano. Este curso cubre los fundamentos técnicos requeridos junto con aplicaciones prácticas de reconocimiento de objetos y clasificación de objetos.

Conclusión

La comprensión del aprendizaje automático y la inteligencia artificial se vuelve más valiosa en cualquier profesión y campo de negocios. Gracias a varios cursos online, hoy en día no tienes que acudir a ninguna institución para aprender esta interesante y compleja tecnología. Incluso si no tiene experiencia técnica, puede capacitarse en IA desde su hogar y comenzar a usar sus habilidades y conocimientos en la práctica, crear soluciones de aprendizaje automático simples y dar los pasos iniciales hacia la profesión de sus sueños.

Si desea obtener más información sobre la tecnología de IA, contáctenos. Nos encantaría ayudarte.

Fuente: https://www.usmsystems.com/how-do-i-get-into-ai-development/