Uso de IA para Clasificación de Imágenes con Redes Neuronales

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¿Cómo impacta la inteligencia artificial en el desarrollo de software?

En el ámbito del desarrollo de software, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en la que los profesionales abordan sus tareas diarias. Con herramientas potentes como GitHub Copilot, los desarrolladores pueden generar scripts complejos en cuestión de segundos. Estas herramientas no solo optimizan el tiempo, sino que también promueven la innovación y eficiencia al crear soluciones más rápidas y precisas.

¿Qué es GitHub Copilot y cómo puede ayudarme?

GitHub Copilot es una herramienta impulsada por inteligencia artificial que sirve como asistente de codificación para los desarrolladores. Puede interpretar tus instrucciones en lenguaje natural y crear scripts de codificación en tiempo récord. Por ejemplo, al solicitar un script para una red convolucional en Keras para clasificar imágenes de 64x64, Copilot genera automáticamente el código necesario. Esto incluye componentes clave como capas de convoluciones, capas de max pooling, capa de flatten, optimizadores, y la estructura del modelo en Python.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el margen de error, permitiendo a los desarrolladores centrarse en tareas más creativas y menos repetitivas.

¿Qué papel juega la capacidad de adaptación en el uso de IA?

La inteligencia artificial sigue evolucionando a un ritmo acelerado, con mejoras continuas en modelos, arquitecturas y procesos. Es crucial replantear la percepción de que la implementación de estas tecnologías es compleja. Aunque todavía enfrentamos desafíos con la madurez de ciertas herramientas, el impacto positivo potencial es enorme. Los desarrolladores y profesionales de datos deben estar abiertos a la adaptabilidad y ver la IA no como un reemplazo, sino como un aliado para potenciar sus habilidades.

El futuro cercano promete avances continuos que mejorarán tanto el desarrollo de software como la ciencia de datos. La capacidad para adaptarse y adoptar estas herramientas innovadoras determinará el éxito en un entorno tecnológico que se transforma constantemente.

¿Qué aprenderás en este curso sobre inteligencia artificial?

El curso cubrirá una variedad de temas centrales que abarcan desde el manejo de bases de datos hasta la generación de datasets para procesos de ciencia de datos y analítica. También aprenderás a documentar y depurar código, y a utilizar la inteligencia artificial como base de conocimientos para resolver problemas o entender librerías complejas.

Este viaje educativo es una oportunidad para conectarte con herramientas avanzadas que impulsarán tu crecimiento profesional en la era de la inteligencia artificial. Con instructores experimentados y un enfoque en la aplicabilidad práctica, este curso promete transformar tu enfoque en el desarrollo de software y la ciencia de datos.

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Yo veo a estas herramientas como un copiloto de la mente, si no sabes bien que estás implementando es mejor que no la uses, para mí es necesario un conocimiento base para hacer más eficiente el uso de estas. He usado ChatGPT y Copilot para solucionar algunos casos de uso en implementaciones que necesito en mi equipo de Data; no lo hace por si solo, ambos somos autores. Genial este curso para aprender más :D

1. Usar IA para programar es inevitable

“La inteligencia artificial es más que una herramienta, es un catalizador que transforma la manera en que los desarrolladores y los equipos de datos operan.”

  • No solo mejora nuestros procesos, sino que desbloquea nuevas posibilidades y oportunidades, lo que nos permite ir más allá de las limitaciones tradicionales. -GPT4
  • Los datos están altamente ligados a la IA

IA

  • Generar imágenes
  • Redactar textos
  • Crear contenido digital
  • Chats personalizados
  • Herramienta de estudio
  • Toma de decisiones

Los equipos de datos y desarrolladores no son la excepción

  • Se van a tener ciertos cambios en la industria
  • Cada día se hará más competente y fácil de usar

Guía para

  • Manejo de bases de datos
  • Generación de código y datasets
  • Documentación y depuración
  • Base de conocimiento

No entendí ni papa del código pero entendí la intención jajaja

Deberia haber un curso para escribir un libro usando ChatGPT
* **Importancia de la Inteligencia Artificial (IA):** La IA no debe tomarse a la ligera. Estas herramientas están diseñadas para potenciar nuestro trabajo, haciéndonos más eficientes e impulsando la innovación. Si trabajas con datos o en un equipo relacionado con ellos (como ingenieros, analistas o científicos de datos), sabes cuán crucial es la información en el ecosistema de la IA. * **Funciones de la IA:** La IA tiene aplicaciones diversas, como generar imágenes, escribir código, ayudar en marketing digital, tomar decisiones y clasificar datos. No reemplaza profesiones, sino que cambia la forma en que trabajamos. Aunque algunas herramientas aún tienen limitaciones, la IA sigue evolucionando exponencialmente. * **Impacto en el Desarrollo de Software y Ciencia de Datos:** La IA afectará cómo trabajamos en desarrollo de software y análisis de datos. Esto no es negativo; al contrario, nos permite alcanzar niveles de eficiencia sin precedentes. La IA es parte integral de los procesos corporativos y tareas como la documentación, depuración y resolución de problemas. * **Curso de Inteligencia Artificial en Platzi:** El curso te guiará en el manejo de bases de datos, la generación de scripts y datasets, la documentación y depuración del código, y el uso de la IA como base de conocimiento. ¡Es una oportunidad emocionante para sumergirte en el mundo de la IA aplicada al desarrollo!

La inteligencia llego para cambiar muchos de los procesos corporativos…

Alguien que sintetiza muy bien las ideas dijo que los modelos de IA actuales basados en LLM son “como calculadoras para leer y escribir”, considero que tiene toda la razón y que se aplica también para el código.

Ganamos velocidad para construir pero el conocimiento base debemos tenerlo. Adicional que nos obliga a un ritmo más acelerado - aún más - de aprendizaje.

Es cierto que el uso de la inteligencia artificial (IA) en la programación está creciendo rápidamente, y en muchos casos, se ha vuelto una herramienta esencial. La IA tiene el potencial de transformar el proceso de desarrollo de software de diversas maneras, incluyendo: 1\. \*\*Automatización de tareas repetitivas\*\*: Los algoritmos de IA pueden encargarse de tareas rutinarias como la generación de código básico, la detección de errores comunes, y el formateo de código, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en problemas más complejos. 2\. \*\*Mejora de la productividad\*\*: Herramientas como GitHub Copilot y ChatGPT, integradas en editores de código, ofrecen sugerencias en tiempo real, ayudan a escribir código más rápido y proporcionan fragmentos de código para tareas comunes. Esto acelera el desarrollo y reduce el tiempo necesario para resolver problemas. 3\. \*\*Depuración y optimización\*\*: Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de código y datos para detectar patrones de fallos, optimizar el rendimiento y sugerir correcciones antes de que el problema se manifieste. 4\. \*\*Accesibilidad para programadores novatos\*\*: Los desarrolladores sin mucha experiencia pueden usar IA para aprender, generar ideas y escribir código, facilitando el aprendizaje y la entrada en la industria tecnológica. 5\. \*\*Generación automática de pruebas\*\*: La IA puede generar casos de prueba y validar el código automáticamente, lo que mejora la calidad del software y reduce el tiempo que lleva realizar pruebas manualmente. 6\. \*\*Programación colaborativa\*\*: Las IA pueden facilitar el trabajo en equipo, sugiriendo mejoras en el código y promoviendo buenas prácticas de programación entre los miembros del equipo. Aunque es inevitable que la IA continúe integrándose en el proceso de programación, sigue siendo esencial que los programadores humanos mantengan el control creativo y estratégico sobre el desarrollo. La IA es una herramienta complementaria que amplifica la capacidad de los desarrolladores, pero no sustituye el pensamiento crítico ni la resolución creativa de problemas.

IA es programar con esteroides y en este caso o los usas o pierdes demasiada competitividad

Totalmente, la generative AI es simplemente un potencializador de nuestro conocimiento como desarrolladores, cientificos y mucho más.
La IA es una herramienta, es increíblemente poderosa para potenciar todos los procesos de desarrollo de software.
Me hace recordar la película de Jack, donde se dice que la razón por la que te enseñan es para que tengas algo interesante de qué hablar.

Hermoso curso!!! Le voy a sacar todo el jugo.