Introducción

En el mundo actual en rápida evolución, el término "IA generativa" está en boca de todos. Los estudios revelan que la IA generativa se está volviendo indispensable en el lugar de trabajo, y se prevé que el mercado alcance los 1.3 billones de dólares en 2032. Si ha estado considerando una transición profesional de un campo no tecnológico a IA generativa, ¡ahora es el momento! Este artículo explora las aplicaciones, el crecimiento y el impacto de la IA generativa y ofrece información sobre cómo pasar de una carrera no tecnológica a convertirse en parte de esta transformación global.

Importancia de la transición a una carrera centrada en la tecnología

• En la era digital actual, adquirir habilidades tecnológicas es ahora esencial para el éxito profesional y ya no es opcional.
• La industria tecnológica se está expandiendo a un ritmo impresionante; Se espera que el empleo en este campo crezca un 13% entre 2020 y 2030, por encima del crecimiento medio de otras vocaciones.
• Pasar a una posición centrada en la tecnología es bastante prometedor, especialmente en el campo de la IA generativa.
• Participar en la IA generativa coloca a las personas a la vanguardia de la creatividad y les permite influir directamente en el desarrollo de nuevas tecnologías.
• Según encuestas recientes de la industria, los especialistas en IA ganan salarios muy por encima del promedio nacional, lo que hace que los trabajos en IA y aprendizaje automático se encuentren entre los mejor pagados.
• El éxito profesional ahora requiere la capacidad de colaborar con sistemas y algoritmos inteligentes, ya que proporciona resistencia contra la automatización y la obsolescencia en un entorno cambiante.

¿Por qué Python es la opción preferida?

Para iniciar y hacer la transición de su viaje hacia la IA generativa, el primer paso es aprender un lenguaje de programación. Esta herramienta es esencial ya que será el medio a través del cual usted instruirá e interactuará con las computadoras. Si bien se pueden utilizar varios lenguajes, algunos de los más preferidos para la ciencia de datos y la IA generativa incluyen Python, R y Julia.

Python es una opción popular debido a su simplicidad, legibilidad y amplio ecosistema de bibliotecas y marcos como TensorFlow, NumPy y PyTorch. Estos son cruciales para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su apoyo comunitario y amplios recursos brindan orientación y soluciones a lo largo del viaje de aprendizaje.

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Comprender los fundamentos de la estadística

Un conocimiento sólido de las estadísticas es crucial para modelar e interpretar de manera efectiva los datos que alimentan los algoritmos de IA. A continuación se detallan los conceptos clave de estadística que debe aprender para realizar la transición de una carrera no tecnológica a una carrera GenAI: 

• Las variables en estadística representan diferentes tipos de datos, como nominales, ordinales, de intervalo y de razón, que son cruciales para determinar el tipo de análisis a realizar.
• Las distribuciones, como las distribuciones normales, ayudan a predecir resultados y tomar decisiones al distribuir las observaciones en un rango de valores. Es un aspecto crucial en la IA para predecir comportamientos de modelos.
• Funciones agregadas, como media, mediana, moda y desviación estándar. Son medidas estadísticas que resumen grandes conjuntos de datos en un solo valor, lo que ayuda en el análisis de datos. También proporciona información a partir de conjuntos de datos complejos y garantiza la precisión y confiabilidad del modelo.

Cuentacuentos con datos 

La narración de datos es una habilidad crucial para aquellos que desean hacer la transición a la IA generativa o cualquier campo basado en datos. Implica combinar elementos narrativos con conocimientos de datos para crear narrativas convincentes, comprensibles y atractivas. Con una base sólida en estadística, uno puede integrar eficazmente estos conocimientos en narrativas que resuenan en su audiencia, mejorando sus capacidades de narración de datos.

Técnicas para una comunicación eficaz con datos

• El contexto es clave: Comience siempre con el contexto. Antes de profundizar en los datos, explique por qué estos datos son importantes. ¿Que representa? ¿A quién impacta? Establecer la relevancia desde el principio hace que su audiencia esté más comprometida.
• Simplicidad visual: Utilice elementos visuales claros y concisos como gráficos, tablas y tablas para transmitir su historia, evitando el desorden y centrándose en los detalles esenciales, utilizando herramientas como Excel o Matplotlib.
• Estructura narrativa: Cree una historia de datos comenzando con una premisa, presentando los datos en una secuencia significativa y concluyendo con ideas o llamados a la acción, similar a una narrativa tradicional.
• Resalte los puntos clave: Resalte los puntos de datos clave con anotaciones, resaltados o cambios visuales, lo que garantiza una fácil comprensión y comprensión para su audiencia.

Fundamentos del aprendizaje automático

Aprendizaje automático es el motor detrás de tecnologías más inteligentes como asistentes de voz y sistemas de recomendación de sitios web. Ayuda a las computadoras a aprender y tomar decisiones basadas en la información que recopilan, lo que la convierte en una parte clave de la IA generativa y permite a las computadoras contar historias utilizando datos.

Los algoritmos de ML aprovechan los patrones aprendidos de grandes cantidades de datos para crear contenido nuevo y original. Comprender los principios del aprendizaje automático es fundamental para cualquiera que desee trabajar en esta área innovadora, ya que constituye la columna vertebral de cómo operan y evolucionan los modelos generativos.

Explorando algoritmos de aprendizaje automático

Es crucial comprender varios algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, para la transición a un científico de IA generativa.

• Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado es un método en el que se entrena un modelo en un conjunto de datos etiquetados, donde cada ejemplo se combina con una etiqueta, con el objetivo de aprender a predecir la etiqueta a partir de las características de los datos de entrada.
  • Algoritmos de regresión: Utilizadas para predecir respuestas continuas, las técnicas de regresión son vitales para pronosticar resultados numéricos basados ​​en datos previos. Por ejemplo, la predicción de los precios inmobiliarios a partir de diversas características de la propiedad utiliza el análisis de regresión.
  • Algoritmos de clasificación: Estos algoritmos se utilizan para predecir respuestas discretas, etiquetando las entradas en categorías. Un ejemplo es clasificar los correos electrónicos en "spam" o "no spam", lo que ayuda a filtrar los mensajes no deseados.

• Aprendizaje sin supervisión: Estos algoritmos se utilizan cuando se desconoce la categorización o el etiquetado de los datos. Ayuda a identificar patrones ocultos o grupos de datos sin intervención humana. Técnicas como los algoritmos de agrupación y asociación ayudan a segmentar conjuntos de datos en grupos similares o identificar asociaciones entre variables dentro de un conjunto de datos.

Cada categoría de algoritmos de aprendizaje automático proporciona un conjunto de habilidades fundamentales necesarias para abordar problemas más complejos en IA. Los aspirantes a científicos de IA deben comenzar con estos algoritmos básicos para desarrollar una comprensión sólida antes de avanzar hacia aplicaciones de IA generativa más avanzadas. Este conocimiento fundamental no solo es crucial para trabajar con modelos generativos como GPT o DALL-E, sino que también es fundamental para aplicar eficazmente la IA en varios dominios.

Trabajar con datos no estructurados

El aprendizaje automático enfrenta el desafío de los datos no estructurados, que incluyen texto, imágenes, audio y video, a diferencia de los datos estructurados. Dominar la manipulación y extracción de información significativa a partir de datos no estructurados es crucial para el avance de la IA.

Introducción al aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Es experto en procesar y aprender a partir de datos no estructurados utilizando redes neuronales artificiales con múltiples capas, logrando una precisión notable en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.

Áreas clave: visión por computadora y PNL

• Visión por computador: Este campo permite a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual mediante técnicas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la generación de imágenes. Constituye la base para aplicaciones como vehículos autónomos y sistemas de reconocimiento facial.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): PNL Es una habilidad crucial para crear aplicaciones efectivas que atraigan y ayuden a los usuarios al facilitar la interacción lingüística entre computadoras y humanos. Esto también incluye traducción de texto, análisis de sentimientos y desarrollo de chatbot.

Explorando los transformadores y sus aplicaciones

Los transformadores, reconocidos por su capacidad para gestionar secuencias de datos, han revolucionado la comprensión y producción del lenguaje informático, sirviendo como base para numerosos modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural.

Comprensión de los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos de difusión

En el futuro, llegamos a un punto crucial: comprender los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos de difusión. Estos modelos están ganando terreno en el panorama de la IA, enfatizando su importancia en la IA generativa. ¿Estás preparado para explorar este aspecto fundamental?

• Modelos de lenguaje grandes: Estos modelos, como GPT, se entrenan en vastos conjuntos de datos para generar texto coherente y contextualmente relevante basado en señales de entrada. Son fundamentales en aplicaciones que van desde la creación automatizada de contenido hasta sistemas de conversación.

• Modelos de difusión: Una clase más nueva de modelos generativos que aprenden progresivamente a crear datos que se asemejan al conjunto de entrenamiento. Han tenido un éxito notable en la generación de imágenes de alta calidad.

Creación de aplicaciones de IA generativa

Es hora de sumergirse en la creación de algunas aplicaciones reales de IA generativa. Piense en ello como si pusiera en práctica sus nuevas habilidades. Por ejemplo, es posible que desee intentar crear una herramienta de generación de texto o quizás una aplicación de síntesis de imágenes. Estos proyectos prácticos son cruciales porque ayudan a solidificar su comprensión y le brindan experiencia práctica. Además, ¡es muy divertido trabajar en ellos!”

Herramientas y Plataformas para el Desarrollo: RAG, LangChain

La creación de aplicaciones de IA generativa implica aprovechar diversas herramientas y plataformas para el desarrollo. Dos ejemplos notables incluyen la generación aumentada de recuperación (RAG) y LangChain. RAG combina técnicas de recuperación y generación para mejorar la experiencia del usuario, como se ve en aplicaciones como aplicaciones de noticias que obtienen datos relevantes y generan artículos informativos sobre eventos actuales. Por otro lado, LangChain simplifica el desarrollo de aplicaciones al proporcionar una plataforma para utilizar modelos de lenguaje, como asistentes de escritura con tecnología de inteligencia artificial que ayudan a los usuarios a redactar correos electrónicos profesionales o historias creativas.

Además, la ingeniería rápida juega un papel crucial a la hora de guiar los modelos de IA hacia los resultados deseados. Por ejemplo, en una herramienta de resumen de texto, la ingeniería rápida garantiza resúmenes concisos y personalizados, lo que mejora la eficacia de la herramienta. Estas herramientas, junto con una ingeniería rápida, contribuyen significativamente al desarrollo de diversas aplicaciones de IA generativa, que atienden diversas necesidades y escenarios.

Recursos educativos y rutas de aprendizaje

La transición a una carrera en IA generativa implica un aprendizaje continuo, comenzando con cursos básicos de Python, estadística y aprendizaje automático, y avanzando a cursos especializados en aprendizaje profundo y PNL, con plataformas en línea como Analytics Vidhya que ofrecen cursos personalizados.

La Programa Pinnacle de GenAI ofrecido por Analytics Vidhya es un curso integral diseñado para equipar a los estudiantes con conocimientos y habilidades profundos en IA generativa. Este programa ofrece una ruta de aprendizaje estructurada, que abarca desde conceptos fundamentales hasta aplicaciones avanzadas, lo que permite a los participantes dominar las últimas técnicas en este campo en rápida evolución.

Crear un portafolio y adquirir experiencia práctica

La experiencia práctica es esencial. Asuma tareas que demuestren su competencia en la utilización de los principios de la IA. Crear un chatbot, una aplicación de visión por computadora o probar con los modelos generativos más nuevos son solo algunos de los proyectos que amplían su cartera y lo hacen más comercializable en el sector de la IA. Si sigue estos pasos y explora los últimos avances y herramientas en IA, podrá realizar una transición exitosa de una formación no tecnológica a una carrera próspera en IA generativa.

Conclusión

La transición profesional a la IA generativa desde una formación no técnica ofrece oportunidades de crecimiento e innovación. Adquirir experiencia en aprendizaje automático, narración de datos y programación lo posicionará a la vanguardia de esta industria en evolución. El aprendizaje continuo y la aplicación en el mundo real lo preparan para tareas desafiantes y para contribuir a avances tecnológicos. Abordar este camino con interés y compromiso lo posicionará bien para tener éxito en el fascinante campo de la inteligencia artificial generativa. Este artículo le guiará sobre cómo puede pasar de lo no tecnológico a lo genAI.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/transition-your-career-from-non-tech-field-to-generative-ai/