¿Cómo comenzar una carrera en IA y Aprendizaje Automático?

Las Tres Fases Principales de IA

AI está evolucionando rápidamente, lo cual es una razón por qué una carrera en la IA ofrece mucho potencial. A medida que la tecnología evoluciona, el aprendizaje mejora. Van Loon describió las tres etapas del desarrollo de IA y aprendizaje automático de la siguiente manera:

• La primera etapa es el aprendizaje automático: el aprendizaje automático consiste en sistemas inteligentes que utilizan algoritmos para aprender de la experiencia.
• La segunda etapa es la inteligencia artificial, que es donde reside ahora nuestra tecnología de IA actual. En esta etapa, las máquinas aprenden de la experiencia basada en algoritmos falsos. Es una forma más evolucionada de aprendizaje automático, con habilidades cognitivas mejoradas.
• La tercera etapa es la conciencia de máquina: es cuando los sistemas pueden aprender por sí mismos a partir de la experiencia sin ningún dato externo. Siri es un ejemplo de conciencia de máquina.

Subconjuntos de Aprendizaje automático

Además del desarrollo de aprendizaje automático que conduce a nuevas capacidades, tenemos subconjuntos dentro del dominio del aprendizaje automático, cada uno de los cuales ofrece un área potencial de especialización para aquellos interesados en una carrera en IA.

• Redes neuronales

  Las redes neuronales son integrales para enseñar a las computadoras a pensar y aprender clasificando la información, de manera similar a como aprendemos como seres humanos. Con las redes neuronales, el software puede aprender a reconocer imágenes, por ejemplo. Las máquinas también pueden hacer predicciones y decisiones con un alto nivel de precisión basado en entradas de datos.

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

  El procesamiento del lenguaje natural brinda a las máquinas la capacidad de comprender el lenguaje humano. A medida que esto se desarrolle, las máquinas aprenderán a responder de una manera que el público humano pueda entender. En el futuro, esto cambiará drásticamente la forma en que interactuamos con todos los ordenadores.

• Aprendizaje profundo

  El aprendizaje profundo está a la vanguardia de la automatización inteligente. Se centra en herramientas de aprendizaje automático e implementarlas para resolver problemas mediante la toma de decisiones. Con el aprendizaje profundo, los datos se procesan a través de redes neuronales, acercándose a cómo pensamos como seres humanos. El aprendizaje profundo se puede aplicar a imágenes, texto y voz para sacar conclusiones que imiten la toma de decisiones humana.

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Industrias que actualmente usan IA

Durante el seminario web, muchas de las preguntas de la audiencia giraron en torno a las empresas que actualmente usan IA y, por lo tanto, contratan profesionales de IA calificados. La respuesta es que la IA se está utilizando en muchos tipos de aplicaciones en muchas industrias diferentes.

El automóvil autónomo es probablemente el uso más conocido de la IA. El mantenimiento predictivo es otra parte de la IA, pronosticando cuándo será necesario el mantenimiento para que se pueda hacer de forma proactiva, lo que genera enormes ahorros de costos. La IA se utiliza en el transporte, por ejemplo, para programar trenes y para ayudar a los conductores de Uber a navegar por las rutas. Las ciudades inteligentes utilizan la IA para aumentar la eficiencia energética, reducir la delincuencia y mejorar la seguridad. Las numerosas aplicaciones de la IA de hoy en día son innumerables y su número aumenta constantemente.

Muchas grandes marcas ya están utilizando IA, incluidas IBM, Amazon, Microsoft y Accenture. Todos aplican el aprendizaje automático a gran escala e impulsan la innovación. En el futuro, cada vez más industrias utilizarán la IA y el aprendizaje automático, lo que impulsará un enorme crecimiento en el mercado laboral. Sin embargo, Van Loon señaló que no es necesario trabajar para que una empresa más grande trabaje en IA o aprendizaje automático. Todos los tipos de industrias se están moviendo hacia esta tecnología, incluidos el transporte, la manufactura, la energía, la agricultura y las finanzas.

¿Cómo empezar en IA?

Si le intriga este campo profesional y se pregunta cómo comenzar, Van Loon describió las rutas de aprendizaje para tres tipos diferentes de profesionales; los nuevos en el campo, los programadores y los que ya trabajan en ciencia de datos. También señala que varias industrias requieren diferentes conjuntos de habilidades, pero todos los que trabajan en IA deben tener excelentes habilidades de comunicación antes de abordar las habilidades matemáticas e informáticas necesarias.

Para los nuevos en el campo, Van Loon sugirió comenzar con matemáticas y tomar todo tipo de cursos de aprendizaje automático. Además, alguien que quiera pasar a la IA debe tener fuertes habilidades informáticas, así como habilidades de programación como C++ y una comprensión de los algoritmos. También debe complementar esa educación con conocimientos generales de negocios. Lo más importante es asegurarse de que cualquier entrenamiento que reciba sea práctico.

Si ya eres programador y te gustaría pasar a la IA, puedes ir directamente a los algoritmos y comenzar a codificar.

Para un analista de datos o científico que se adentra más en la IA, Van Loon dijo que debe adquirir habilidades de programación. Para cruzar ese puente del científico de datos al aprendizaje automático, debe saber cómo preparar los datos, tener buenas habilidades de comunicación y conocimientos empresariales, y ser competente en la creación y visualización de modelos. Se necesitan muchos miembros del equipo para que la IA funcione, lo que permite especializarse en cualquier número de áreas. Van Loon sugirió que un científico de datos debería comenzar por averiguar qué es lo que le gustaría hacer, y luego centrarse en eso para su carrera de aprendizaje automático.

No importa desde dónde empieces, planifica continuar tu educación a lo largo de tu carrera. Como dice Van Loon, la IA nunca deja de aprender, por lo que tampoco puedes dejar de aprender.

Narayanan señaló que Simplilearn ofrece un camino de aprendizaje desde básico hasta muy avanzado, con capacitación que enfatiza el aprendizaje práctico crucial necesario.

Trabajos específicos en IA

Aunque hablamos de IA y aprendizaje automático como categorías amplias, los trabajos disponibles son más precisos. Algunos de los trabajos descritos por Van Loon durante el seminario web incluyen:

• Investigadores de Aprendizaje automático
• Ingeniero de IA
• Minería y Análisis de datos
• Ingeniero de Aprendizaje automático
• Científico de datos
• Desarrollador de Inteligencia Empresarial (BI)

El futuro de la IA

Cuando se le preguntó sobre el futuro de la IA, Van Loon respondió que el ritmo de desarrollo hace que sea difícil predecir el futuro. Con la innovación que veremos en los próximos años, ni siquiera podemos imaginar lo que se desarrollará, pero sabemos que ya tenemos una escasez de profesionales capacitados en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esa brecha solo crecerá hasta que consigamos capacitar a las personas y colocarlas en los millones de empleos de IA. Si desea ser uno de esos profesionales, obtenga la certificación, porque cuanto antes comience su capacitación, antes estará trabajando en este campo emocionante y rápidamente cambiante.

A medida que la demanda de inteligencia artificial y aprendizaje automático ha aumentado, las organizaciones requieren profesionales con conocimiento de entrada y salida de estas tecnologías en crecimiento y experiencia práctica. Teniendo en cuenta la necesidad innata, Simplilearn ha lanzado los cursos de inteligencia artificial y Aprendizaje automático con Purdue University en colaboración con IBM que le ayudarán a adquirir experiencia en diversas habilidades y tecnologías de la industria, desde Python, PNL, reconocimiento de voz hasta aprendizaje profundo avanzado. Este programa de posgrado lo ayudará a mantenerse entre la multitud y hacer crecer su carrera en campos prósperos como la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo.

Si está interesado en convertirse en un experto en IA, tenemos la guía adecuada para usted. La Guía de carrera de Inteligencia Artificial le dará información sobre las tecnologías más populares, las principales empresas que están contratando, las habilidades necesarias para impulsar su carrera en el próspero campo de la IA, y le ofrece una hoja de ruta personalizada para convertirse en un experto exitoso en IA.