¿Cómo entrar en Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en la creación de software o máquinas que actúan como humanos. Este artículo sobre cómo comenzar a aprender inteligencia artificial proporcionará un enfoque completo para usar la inteligencia artificial como punto de partida.

La investigación, el aprendizaje automático, los juegos, la lógica, la visión por computadora, la interpretación del lenguaje natural, los sistemas expertos, los desafíos de satisfacción de restricciones, la categorización heurística y otros problemas del mundo real se resuelven con IA.

Por una buena razón, los ingenieros de inteligencia artificial (IA) tienen una gran demanda. El reconocimiento de voz, la gestión de procesos comerciales, el procesamiento de imágenes e incluso el diagnóstico de enfermedades son solo algunas de las tareas que la Inteligencia Artificial tiene el potencial de mejorar y simplificar.

Suponga que ya es un tecnófilo y tiene experiencia en el desarrollo de software. En ese caso, es posible que desee pensar en buscando un trabajo lucrativo en IA y aprendiendo cómo Convertirse en ingeniero de inteligencia artificial (IA).

¿Qué es exactamente la inteligencia artificial (IA) y cómo funciona?

AI (Inteligencia Artificial) es la capacidad de un sistema informático para imitar el comportamiento humano. Las máquinas exhiben esta forma de inteligencia en comparación con la inteligencia natural expresada por personas y animales.

Básicamente, las máquinas aprenden de acciones y datos previos, ya sean negativos o positivos, en Inteligencia Artificial. Con esta nueva información, el sistema puede corregirse para evitar la recurrencia de errores y realizar las adaptaciones necesarias para hacer frente a nuevas entradas. Finalmente, la computadora puede realizar tareas similares a las que realizan los humanos.

La representación del conocimiento, el razonamiento y la deducción, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la planificación, la percepción, el aprendizaje y la capacidad de manipular y mover objetos son objetivos importantes de la IA. Los objetivos a largo plazo de la investigación de la IA incluyen el logro de la inteligencia social, la creatividad y la inteligencia general (a nivel humano).

Tipos de inteligencia artificial (IA):

Si bien existen muchos tipos diferentes de IA debido a que es un concepto tan amplio, podemos categorizarlo u organizarlo en tres grupos según sus capacidades:

IA débil:

Este tipo de IA, también conocida como IA estrecha, se centra en una sola tarea. En el caso de una IA débil, no existe una verdadera autoconciencia o inteligencia.

Siri en iOS es un ejemplo fantástico de IA débil que funciona combinando varias técnicas de IA débiles. Puede hacer mucho por el usuario, y cuando empiece a chatear con el asistente virtual, notará lo “limitado” que es.

IA fuerte:

La verdadera IA se refiere a una computadora que tiene la misma inteligencia que un cerebro humano. Este tipo de IA podrá realizar todas las tareas que puede realizar un ser humano. Hay muchos estudios en curso en este sector, pero aún queda mucho por hacer.

Superinteligencia artificial:

Si AI fuerte te impresionó, te dejará boquiabierto. “Un intelecto que es considerablemente más inteligente que el mejor cerebro humano en casi todas las disciplinas, incluida la innovación científica, el conocimiento general y las habilidades sociales”, dice Nick Bostrom, un famoso pensador de IA.

Muchos científicos e ingenieros famosos, incluidos Stephen Hawking y Elon Musk, han expresado su preocupación por el potencial de extinción humana debido a la superinteligencia artificial.

¿Qué logra un ingeniero de inteligencia artificial (IA)?

Un ingeniero de IA (inteligencia artificial) crea modelos de IA (inteligencia artificial) que utilizan redes neuronales de aprendizaje profundo y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información empresarial que se puede utilizar para tomar decisiones empresariales a gran escala. Estos ingenieros crean IA débiles o fuertes según los objetivos que quieran lograr.

La ingeniería de software, la ciencia de datos y la programación son habilidades que poseen los ingenieros de inteligencia artificial. Utilizan varias herramientas y estrategias para procesar los datos proporcionados y construir y administrar sistemas de inteligencia artificial.

Responsabilidades de un ingeniero de IA (inteligencia artificial):

Como ingeniero de IA (Inteligencia Artificial), debe crear, probar e implementar modelos de IA (Inteligencia Artificial) utilizando algoritmos de programación como regresión logística, bosque aleatorio y regresión lineal, entre otros.

Las responsabilidades de un ingeniero de inteligencia artificial incluyen:

• Convierta modelos de aprendizaje automático en interfaces de programas de aplicación (API) para que otros programas puedan usarlos.
• Cree modelos de IA (inteligencia artificial) desde cero y ayude a varias partes de una organización (como las partes interesadas y los gerentes de producto) a comprender los resultados del modelo.
• Cree una infraestructura para la entrada y la transformación de datos.
• Automatice la infraestructura del equipo de ciencia de datos.
• Ajuste los datos y realice análisis estadísticos para que la empresa pueda emitir juicios informados.
• Configure y administre la infraestructura para el desarrollo de productos y desarrollo de IA (Inteligencia Artificial).
• La colaboración con los demás es fundamental; por lo tanto, sea un buen jugador de equipo.

Habilidades en programación:

La programación es la habilidad principal necesaria para convertirse en un ingeniero de IA (Inteligencia Artificial). Aprenda lenguajes informáticos como Java, Python, C y R para crear e implementar los modelos esenciales para convertirse en un experto en inteligencia artificial.

Probabilidad, estadística y álgebra lineal:

Necesitará una comprensión profunda de la probabilidad, el álgebra lineal y las estadísticas para comprender y construir modelos de IA como Hidden Naive Bayes, modelos de Markov, análisis discriminante lineal y modelos de mezcla gaussiana.

Tecnologías como Big Data y Spark:

Los ingenieros de IA trabajan con terabytes o petabytes de datos, que pueden ser datos de nivel de producción en tiempo real o en tiempo real. Para dar sentido a los grandes datos, estos ingenieros deberán estar familiarizados con Spark y otras tecnologías de big data. Otras tecnologías de big data como Cassandra, Hadoop y MongoDB se pueden utilizar junto con Apache Spark.

Estructuras y algoritmos:

Comprender cómo funcionan la regresión lineal, la máquina de vectores de soporte, KNN, Naive Bayes y otros algoritmos de aprendizaje automático puede facilitar el diseño de modelos de aprendizaje automático.

También debe comprender los algoritmos de aprendizaje profundo (como una red neuronal recurrente, una red de adversarios generativos y una red neuronal convolucional) e implementarlos utilizando un marco para desarrollar modelos de IA con datos no estructurados. Theano, PyTorch, Caffe y TensorFlow son algunos de los marcos de inteligencia artificial.

Habilidades de comunicación y resolución de problemas:

Para presentar sus ideas y objetivos a las partes interesadas, los desarrolladores de IA deben comunicarse de manera eficaz. Deben tener buenas habilidades de resolución de problemas para superar los obstáculos en el proceso de toma de decisiones y obtener información empresarial útil.

1. Se requiere una licenciatura en cualquiera de las disciplinas. Sin embargo, los títulos de licenciatura en ciencias de la computación recibieron mayor prioridad que otros títulos.
2. Debes estar al tanto de estos temas matemáticos

• Teoría de grafos
• Cálculo
• Álgebra lineal
• teoría de probabilidad y estadística
• Vectores
• Matrices
• Roles

3. Idiomas: es una ventaja poder comunicarse en varios idiomas como español, hindi, chino, inglés, etc.
4. Ciencia: Biología y Física [In biology, Neuroscience and Psychology are the best options.]
5. La comprensión mecánica, eléctrica y electrónica es ventajosa.
6. Lenguajes de programación: Java, Python, C / C, R, JavaScript, Scala, Prolog, LISP,

Python es el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Como resultado, Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados. Su sintaxis concisa, fácil de entender e implementar, merece todo el crédito.

Conclusión:

En los últimos años, el campo de la Inteligencia Artificial se ha disparado. Desde Apple Siri hasta automóviles autónomos, IBM Watson, AlphaGo y una serie de otras innovaciones, el futuro parece brillante.

La Inteligencia Artificial es, sin duda, una de las profesiones más cotizadas del mundo. Y no veo ninguna forma de frenar ese crecimiento en el futuro.

Empresas de todo el mundo están intentando integrar la Inteligencia Artificial en sus sistemas para incrementar la producción y mejorar la eficiencia de las tareas diarias.

Además, debe estar informado sobre las perspectivas laborales. Se han anunciado miles de ofertas de trabajo en Inteligencia Artificial en portales de empleo de todo el mundo, pero la mayoría siguen vacías.

Puedes aprender Inteligencia Artificial en la comodidad de tu hogar y conseguir un buen trabajo en este fascinante y vanguardista campo. Existen numerosas plataformas de aprendizaje en línea donde puede desarrollar algunas de las habilidades necesarias para un trabajo en Inteligencia Artificial.

Puede elegir, por ejemplo, una Curso de inteligencia artificial en línea desde gran aprendizaje para obtener una comprensión profunda de cómo ingresar al campo de la Inteligencia Artificial.

Enlaces de referencia:

Cómo adentrarse en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

https://www.hackerearth.com/blog/developers/artificial-intelligence-101-how-to-get-started

https://favouriteblog.com/six-easy-steps-to-get-started-learning-artificial-intelligence/

https://simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/how-to-become-an-ai-engineer