Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos términos que a menudo se usan indistintamente, pero existe una diferencia vital entre estos dos campos de vanguardia. La inteligencia artificial es un concepto más amplio que se refiere a las máquinas que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana, por ejemplo, comprender el lenguaje humano natural y reconocer objetos. Por otro lado, Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que se enfoca en instruir a las máquinas en la capacidad de aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya están teniendo un impacto significativo en nuestras vidas, y seguirá creciendo. Estos son solo algunos ejemplos cotidianos de cómo se utilizan estas tecnologías en la actualidad:
- Vehículos autónomos: La IA está desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de automóviles autónomos, y ML se utiliza para enseñar a los automóviles cómo navegar en entornos complejos y tomar decisiones en una fracción de segundo.
- Detección de fraude: Las instituciones financieras utilizan la IA para detectar actividades fraudulentas, como patrones inusuales de comportamiento que pueden indicar fraude con tarjetas de crédito.
- Asistentes personales: Los asistentes virtuales como Siri y Alexa funcionan con inteligencia artificial y están mejorando cada vez más en la comprensión y respuesta de nuestras consultas en lenguaje natural.
- Reconocimiento facial: La IA está siendo utilizada por agencias de aplicación de la ley, empresas de seguridad, agencias gubernamentales, etc., para escanear los rostros de grandes multitudes e identificar a las personas.
A medida que estas tecnologías continúen desarrollándose, AI y ML traerán cambios aún más transformadores en los próximos años. Si desea fortalecer su base de conocimientos en estas tecnologías de vanguardia, considere cualquier primera clase curso de inteligencia artificial que se centra en las habilidades de IA, junto con los algoritmos de aprendizaje automático.
Una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático
Una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático es uno de los caminos más solicitados y gratificantes que puede tomar hoy. Con salarios impresionantes y sólidas proyecciones de crecimiento laboral, nunca ha habido un mejor momento para ingresar a este campo fascinante y de rápido crecimiento.
Pero, ¿qué implica realmente una carrera en AI y ML? Aquí, exploraremos los diferentes tipos de trabajos disponibles en estos campos y lo que puede hacer para comenzar a prepararse para una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Tipos de trabajos en inteligencia artificial y aprendizaje automático
En el campo de AI y ML, hay numerosas oportunidades laborales disponibles para los aspirantes. Estos son algunos de los roles de trabajo más populares:
- Ingeniero de IA: Son responsables de desarrollar, programar y entrenar modelos complejos de IA con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
- Ingeniero de aprendizaje automático: Son responsables de desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático, lo que implica todo, desde la selección del algoritmo correcto hasta el diseño de la infraestructura que admitirá el modelo.
- Científico de datos: Son responsables de recopilar, limpiar y analizar datos. Usan estos datos para construir modelos predictivos que se pueden usar para tomar decisiones basadas en datos.
- Investigador científico: Son responsables de idear nuevas formas de aplicar Machine Learning para resolver problemas del mundo real. Las responsabilidades pueden incluir cualquier cosa, desde desarrollar nuevos algoritmos hasta trabajar en aplicaciones de aprendizaje automático como procesamiento de lenguaje natural o visión artificial.
Alcance futuro de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es uno de los avances tecnológicos significativos de nuestra era. El alcance futuro de la IA es ilimitado; tiene el potencial de revolucionar todas las industrias y hacer de nuestro mundo un lugar mejor.
En el futuro, la IA seguirá evolucionando y se volverá más sofisticada, y será aún mejor para comprender y responder a las complejidades del mundo que nos rodea. Con la ayuda de la IA, podremos abordar algunos de los problemas más apremiantes del mundo, como el cambio climático, la escasez de alimentos y agua, y las enfermedades.
La IA y el aprendizaje automático están a la vanguardia de las habilidades más demandadas en el mercado laboral actual. Según un artículo de Forbes, se prevé que los trabajos de IA o las habilidades de aprendizaje automático crezcan un 71 % en los próximos cinco años.
Comenzando una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático
Si está entusiasmado por seguir una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático, hay algunas cosas esenciales que puede llevar a cabo para comenzar a prepararse:
1. Aprenda los conceptos básicos de programación.
La programación es el proceso de crear instrucciones paso a paso para que las siga una computadora. Es una habilidad imprescindible para cualquier persona que trabaje con IA o ML, ya que se utiliza para crear los algoritmos que impulsan estas tecnologías, entrenar modelos de aprendizaje automático e implementar soluciones de IA y ML. En otras palabras, sin programación, no habría IA ni ML.
Si aún no está familiarizado con la programación, deberá aprender los conceptos básicos antes de poder comenzar a trabajar con algoritmos de aprendizaje automático. Una excelente manera de comenzar es tomando un curso en línea o un tutorial sobre idiomas populares como Python.
estela cooper, Director general de PaydayLoansReino Unido, comparte su experiencia en el aprendizaje de lenguajes de programación durante su trayectoria profesional en IA y ML:
He estado trabajando como profesional de ML e IA durante años, pero cuando comencé, el requisito previo más importante que seguí fue el dominio completo de las habilidades de programación. Como aspirante a ML e IA, necesitaba aprender el lenguaje de programación C++, Java, Python y R. Como C++ ayuda a los ingenieros a aumentar la velocidad del proceso de codificación, Python me ayudó a comprender mejor y crear algoritmos complejos. Entonces, comencé a trabajar en varios proyectos que me brindaron una experiencia práctica significativa en el campo y me ayudaron a resaltar mi currículum. También he colaborado con otros, y me ayudó a mejorar mis habilidades para cumplir con los requisitos de la industria.
Steven McConnell, el Director en Escritores de currículum excepcionales, también comparte la importancia de las habilidades de programación:
Es necesario aprender lenguajes de programación como Python, R, Java o C ++ para impulsar su carrera en IA. Además de tomar un curso de Ciencias de la Computación o Tecnología de la Información en la universidad, sería útil que te mantuvieras al tanto de estos lenguajes de programación. Por lo tanto, puede ser bueno realizar pasantías o capacitación en línea para adquirir experiencia práctica con estos. Como dice el famoso dicho, nada enseña mejor que la experiencia, así que esté atento a las oportunidades para aprender y poner en práctica sus habilidades de programación.
2. Obtenga una comprensión integral de Matemáticas y Estadística.
Las matemáticas son el estudio de los números, las fórmulas, las formas, los espacios y la cantidad. Entonces, si queremos entender cómo funciona el mundo y construir máquinas que puedan simular o incluso superar la inteligencia humana, un excelente conocimiento práctico de las matemáticas es absolutamente esencial.
Las estadísticas, por otro lado, tienen que ver con dar sentido a los datos. En la era de Big Data y Data Science, los algoritmos de aprendizaje automático son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Un buen análisis estadístico puede ayudarnos a dar sentido a grandes conjuntos de datos, identificar patrones y construir mejores modelos de aprendizaje automático.
Colina Madilyn, Director general de Verdadero buscador de personas, comparte su experiencia en el aprendizaje de Matemáticas durante su trayectoria profesional en IA y ML:
Comencé mi carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático preparándome. Existen varios requisitos previos para trabajar en estos campos, y es por eso que aprendí habilidades matemáticas y probabilidad. Me ayudó a comenzar mi carrera, ya que la probabilidad me ayudó a determinar una amplia gama de resultados en IA, siendo fundamental una comprensión profunda del tema para construir modelos de IA. El siguiente paso de mi carrera fue comenzar a trabajar en estas habilidades, y me quedé atrás. Sin embargo, lo mejor que hice fue comprar libros sobre estadística y probabilidad y revisar mis habilidades de codificación.
Max Shak, Director financiero de Abtron.com, también comparte la importancia de las Matemáticas y la Estadística:
Habilidades en Estadística – Para comprender y analizar algoritmos complejos, los aspirantes a IA necesitan una comprensión profunda de las estadísticas y las probabilidades. Para comprender los conocimientos adquiridos a partir de los datos, es necesario estar bien versado en los métodos utilizados para encontrar patrones en grandes cantidades de información.
Probabilidad y Habilidades Matemáticas – Para crear inteligencia artificial, deberá tener conocimientos tanto de probabilidad como de matemáticas. La probabilidad se usa en IA para determinar una variedad de resultados; la creación de modelos de IA depende de una comprensión más profunda del tema.
3. Familiarícese con los algoritmos de aprendizaje automático.
Para comenzar a trabajar con Machine Learning, deberá comprender los diferentes tipos de algoritmos y cómo funcionan. Estos algoritmos de ML pueden aprender de los datos y mejorar el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los algoritmos de ML pueden identificar automáticamente patrones en los datos, lo que puede ayudar a hacer predicciones o recomendaciones. Puede aprender más sobre esto en línea tomando un Curso de aprendizaje automático, que lo familiarizará con los algoritmos de aprendizaje automático.
4. Familiarícese con los conceptos de IA como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y la Visión por Computador (CV) son dos de los pilares más críticos de la Inteligencia Artificial. Este es el por qué:
La PNL es responsable de dar a las computadoras la capacidad de comprender el lenguaje humano. NLP es una capacidad crucial para cualquier sistema de IA que necesite interactuar con humanos, ya sea un asistente virtual como Siri o Alexa o un chatbot utilizado para el servicio al cliente.
CV, por otro lado, permite a las computadoras "ver" e interpretar el mundo que les rodea. CV es esencial para tareas como la conducción autónoma, el reconocimiento de objetos y la búsqueda de imágenes.
Tanto la PNL como el CV son problemas complejos de resolver, y ha habido un progreso significativo en ambos campos en los últimos años. Este progreso se debe principalmente a la adopción de Deep Learning, una poderosa técnica de IA que se adapta bien a estos problemas mediante el aprendizaje de patrones complejos en los datos.
Deep Learning ha permitido que los sistemas de NLP y CV alcancen un rendimiento a nivel humano en muchas tareas, y hay razones para creer que estos sistemas solo mejorarán en el futuro. A medida que continúan mejorando, la PNL y el CV serán cada vez más cruciales para la IA y el aprendizaje automático.
Consejo profesional: Estos temas se encuentran entre las pocas habilidades esenciales requeridas para una carrera en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Para familiarizarse más con estas habilidades, puede explorar los cursos gratuitos en Aprendizaje profundo, Procesamiento natural del lenguajey Visión por computador de la Gran Academia de Aprendizaje.
5. Obtenga experiencia trabajando con datos.
¿Por qué es tan crucial trabajar con datos para AI y ML? Bueno, todo se reduce a algo llamado "datos de entrenamiento". Este es un conjunto de datos que se utiliza para entrenar un modelo de Machine Learning. Por lo general, contiene una gran cantidad de ejemplos (elementos) que están etiquetados con las respuestas correctas. Luego, el modelo puede aprender de estos datos y generalizarlos a nuevos datos, que es lo que le permite hacer predicciones o decisiones.
Piénselo de esta manera: si estuviera tratando de enseñarle a un niño a leer, comenzaría dándole un montón de libros para leer. A medida que leen más y más, notarán patrones y podrán leer nuevas palabras. Lo mismo ocurre con los modelos de Machine Learning; cuantos más datos tengan para trabajar, mejor podrán aprender y generalizar.
Los científicos de datos generalmente son responsables de trabajar con datos y, por lo general, trabajan con grandes conjuntos de datos para identificar patrones y conocimientos.
Los científicos de datos son fundamentales para desarrollar algoritmos que permitan recopilar y limpiar datos para su análisis. También están a cargo de establecer un proceso de datos saludable y garantizar que los modelos predictivos tengan acceso a los datos más actualizados.
Consejo profesional: Para adquirir experiencia, puede ofrecerse como voluntario para trabajar con datos para una organización local o asumir un proyecto centrado en datos como parte de sus estudios. Además, puede tomar cualquier clase superior curso de ciencia de datos para perfeccionar sus habilidades en el trabajo con datos.
6. Manténgase al día con los últimos avances.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están en constante evolución, por lo que es fundamental mantenerse al día con los últimos avances. Se puede hacer leyendo blogs y artículos relevantes, asistiendo a conferencias y tomando cursos sobre nuevos desarrollos en el campo.
Steven McConnell, el Director de Exceptional Resume Writers, está de acuerdo con nosotros y afirma:
La inteligencia artificial no es solo una de las habilidades más demandadas de la década; también está en constante evolución, por lo que cualquier persona que desee desarrollar una carrera en cualquiera de sus amplios campos debe mantenerse actualizado con los últimos desarrollos de la industria. Los cursos y certificaciones en línea pueden ayudarlo con este fin.
7. Obtener un título o certificación en un campo relacionado.
Con el rápido desarrollo de AI y ML, la demanda de profesionales con estos conjuntos de habilidades se está disparando. Casi todas las industrias están buscando formas de aprovechar la IA y el ML para mejorar sus operaciones comerciales, y necesitan trabajadores calificados para que esto suceda.
Un título o certificación en IA y ML puede brindarle las habilidades que necesita para desarrollar e implementar soluciones que pueden ayudar a las empresas a automatizar tareas, tomar mejores decisiones y mejorar sus resultados. Con la capacitación adecuada, puede convertirse en un activo invaluable para cualquier empresa que busque mantenerse por delante de la competencia.
Si desea seguir una carrera en IA y ML, le sugiero que tenga un título o certificación en este campo. Muchas universidades y plataformas en línea ahora ofrecen diferentes cursos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Esto se debe a que la mayoría de las profesiones de inteligencia artificial de alto nivel, como los científicos investigadores, los ingenieros de inteligencia artificial y los ingenieros de big data, requerirán una maestría. La mayoría de los trabajos de IA exigirán que los candidatos tengan sólidos conocimientos y habilidades de programación en MATLAB, C/C++ y Python. No puede aprender estas habilidades por su cuenta o viendo videos en línea. Es por eso que debe obtener un título o una certificación para comenzar y convertirse en un profesional en este campo.
En mi opinión, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se están volviendo cada vez más importantes para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones y productos más inteligentes y rápidos. Una Maestría en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático puede ayudarlo en la transición a un trabajo interesante de aprendizaje automático o inteligencia artificial, que es un campo de rápido crecimiento y demanda en el mercado actual. Una maestría en inteligencia artificial también es una buena inversión para los trabajadores tecnológicos experimentados que desean avanzar en sus carreras de inteligencia artificial asumiendo roles de liderazgo o ejecutivos en su empresa o sector.
Si desea comenzar una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático, necesitará un título que sea relevante para el tema (en la mayoría de los casos). una maestría o un Diplomado PG en Informática suele ser el mejor curso de acción, y es lo que le dará todas las habilidades y conocimientos básicos necesarios para proceder. Si estás estudiando de forma independiente para iniciarte en el mundo de la IA, entonces te recomiendo que elijas materias no solo de informática, sino también de habilidades específicas de programación y algoritmos, así como quizás negocios o cultura, ya que estos también juegan un papel en ¡AI!
Casos de éxito
ricardo billingsley, un experimentado profesional de IA que actualmente trabaja en una empresa de servicios de predicción financiera llamada MiCompartir.com, ha compartido sus puntos de vista sobre la trayectoria profesional de la Inteligencia Artificial:
En los últimos 10 años, se ha vuelto mucho más fácil comenzar una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Para comenzar y averiguar si está interesado en el tema, existen concursos de Kaggle y cursos en línea que le enseñan cómo implementar las ideas de aprendizaje automático de otras personas y usar los principales marcos como TensorFlow y Torch. Esta es una buena manera de familiarizarse con las ideas principales, y si le gusta el trabajo técnico de implementación del sistema, entonces es una buena manera de hacerlo.
El siguiente nivel es estudiar un curso en alguna parte. Muchas universidades ahora ofrecen cursos realmente buenos en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. Al estudiar en la universidad, no solo aprende cómo implementar y ajustar un modelo, sino que también aprende cómo y por qué funciona. Esto lo coloca un paso adelante para desarrollar sus propios sistemas de aprendizaje y comprender realmente lo que está sucediendo.
Si realmente te gustan los aspectos de la investigación, incluso puedes hacer un doctorado. y publicar artículos a la vanguardia del desarrollo de IA. Eso es lo que quería hacer cuando estudié para un doctorado. en Inteligencia Artificial. Después de graduarme, comencé a trabajar en una empresa de detección de fraudes en reclamos de seguros de salud. Después de esto, trabajé en un par de universidades haciendo una investigación postdoctoral sobre robótica social y procesamiento del lenguaje natural, lo cual fue increíblemente divertido. Desarrollamos robots que servían bebidas y cargaban sus maletas para el equipo ganador de Robocup.
Ahora, trabajo en una empresa de servicios de predicción financiera llamada MyShare.com. Utilizamos muchos aspectos de la IA, desde el procesamiento del lenguaje natural para leer las noticias, hasta modelos financieros que hacen predicciones sobre el precio de las acciones a corto, mediano y largo plazo. Encuentro satisfactorio ver que mis estudios se utilizan de una manera productiva, innovadora y útil para otras personas.
Lo bueno de la Inteligencia Artificial es que casi cualquiera puede hacerlo. Todo lo que necesita es una computadora para juegos con una tarjeta gráfica NVIDIA, CUDA, algunas bibliotecas de Python como Torch y Numpy, y algunos datos, y puede entrenar su propio modelo. Hacer un sitio web es fácil con PythonAnywhere o cualquiera de las buenas empresas de alojamiento, y allí puede tener su propio sitio de Inteligencia Artificial en funcionamiento. Ya sea para detectar cáncer a partir de resonancias magnéticas, traducir idiomas, diseñar nueva moda o chatbots sociales, es nuevo, divertido y estimulante. ¡Pero no vayas pronosticando los mercados de valores porque ya lo estamos haciendo!
Resumiendo
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos de los temas más candentes en tecnología en este momento. Hay amplias oportunidades para aquellos con el conjunto de habilidades adecuado. Muchas empresas de tecnología, incluidas Google, Facebook y Microsoft, están contratando activamente a expertos en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
El mercado laboral solo se volverá más competitivo en los próximos años, por lo que ahora es el momento de comenzar a invertir en su educación y conjunto de habilidades si está interesado en una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
