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De principiante a experto: aprende inteligencia artificial desde cero

La inteligencia artificial (IA) es una disciplina fascinante y cada vez más relevante que abre increíbles oportunidades laborales y nos permite abordar desafíos significativos, desde el cambio climático hasta la atención médica. Aprender sobre esta herramienta poderosa puede ser un camino interesante, y este artículo está destinado a ser tu guía para convertirte de un principiante a un experto en IA.

¿Qué necesitas para aprender de inteligencia artificial?

Para aprender de inteligencia artificial necesitas conocimientos en calculo, álgebra lineal, estadística, programación, algoritmos y mucha mucha curiosidad.

  1. Matemáticas: es esencial tener un sólido entendimiento de álgebra lineal, cálculo y estadística, ya que son la base de los algoritmos de IA.
  2. Programación: debido a que la mayoría de la IA es implementada a través de software, deberás adquirir habilidades de programación. Python es especialmente popular debido a su simplicidad y las muchas bibliotecas disponibles para IA.
  3. Aprendizaje automático: como subcategoría de la IA, consiste en que las máquinas aprendan de los datos sin ser explicitamente programadas. Necesitarás comprender diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático.
  4. Práctica: mejorarás con la práctica constante. Existen plataformas online que te permiten trabajar con algoritmos de IA y aprender de ejemplos prácticos.
  5. Curiosidad y perseverancia: el mundo de la IA es complejo y en constante cambio. Requiere un aprendizaje constante y la disposición de seguir profundizando en los temas, incluso cuando estos se tornan difíciles.

Además, cada individuo puede seguir su camino único y desarrollar habilidades adicionales dependiendo del área específica de IA que desee explorar, como el procesamiento de lenguaje natural o la visión por computadora, entre otros.

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¿Cómo aprender inteligencia artificial?

Uno de los caminos más efectivos para aprender IA, desde un nivel principiante hasta el nivel más avanzado, es a través de cursos online.

Platzi ofrece cientos de cursos de a través de su Escuela de Programación y Software y también podrás iniciar diferentes cursos en la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial.

Cursos para que inicies en inteligencia artificial

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Cursos sobre aprendizaje automático

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  1. Curso de Introducción a Machine Learning: este es un punto de partida ideal para quienes desean comprender los conceptos elementales de machine learning y deep learning en inteligencia artificial.
  2. Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn: aprenderás a crear modelos de regresión lineal, lo que es un buen paso práctico después de una introducción a Machine Learning.
  3. Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning: para comprender mejor los modelos de Machine Learning, este curso te enseñará a aplicar el Álgebra Lineal con Python, un conocimiento fundamental.
  4. Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn: una vez que tengas una comprensión sólida de los conceptos, este curso te permitirá profundizar en la implementación de algoritmos de Machine Learning con scikit-learn.
  5. Curso de Introducción al Despliegue de Modelos de Machine Learning: este curso aborda los fundamentos del despliegue de modelos de Machine Learning, lo que es un paso hacia la aplicación práctica de tus conocimientos.
  6. Curso de Experimentación en Machine Learning con Hugging Face: una vez que hayas trabajado en modelos, este curso te enseñará cómo crear aplicaciones que demuestren su funcionamiento utilizando Python y Hugging Face.

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Cursos sobre aprendizaje profundo

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  1. Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras: para quienes desean comprender los fundamentos de las redes neuronales y cómo utilizarlas en proyectos de ciencia de datos.
  2. Curso de Redes Neuronales con PyTorch: Una vez que tengas una comprensión sólida de las redes neuronales, este curso te ayudará a trabajar con modelos de deep learning utilizando PyTorch, una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial.
  3. Curso de Transfer Learning con Hugging Face: podrás elevar tus habilidades en deep learning aplicando transfer learning a modelos pre-entrenados. Aprenderás a utilizar modelos de machine learning y datasets open-source de Hugging Face de la mano de expertos.
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Qué lenguaje de programación aprender para inteligencia artificial

El primer lenguaje de programación que te recomendaría para adentrarte en la inteligencia artificial es Python. Hay varias razones por las que Python es una excelente opción:

  1. Es fácil de aprender: Python tiene una sintaxis muy limpia y fácil de leer, lo que facilita la curva de aprendizaje si eres principiante.
  2. Es ampliamente utilizado en la IA: la comunidad en torno a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático utiliza mucho Python, de modo que encontrarás abundantes recursos y librerías como TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, entre otras, que te permiten desarrollar y practicar tus habilidades de IA.
  3. Tiene una gran comunidad de soporte: debido a su gran popularidad, existen numerosos tutoriales, foros y recursos en línea disponibles para Python.

Otros lenguajes de programación también pueden ser útiles en ciertos contextos de IA. Por ejemplo, R es muy bueno para estadísticas y análisis de datos, Java se usa en muchas aplicaciones empresariales y C++ podría ser útil para casos en los que el rendimiento es crítico.

Aunque Python es un buen punto de partida, no te quedes solo con un lenguaje. A medida que progreses, puede que quieras aprender otros para expandir tus habilidades y posibilidades.

Cómo hacer inteligencia artificial con python

¿Cuánto tiempo necesitas para aprender inteligencia artificial?

Si estás comenzando desde cero, necesitarás un tiempo considerable para adquirir competencias básicas en programación y matemáticas. Sin embargo, con dedicación y constancia, puedes obtener un dominio básico en sólo unos meses y empezar a trabajar en tus primeros proyectos.

Te recomendamos tomar los siguientes cursos si eres principiante:

El tiempo que requieres para aprender inteligencia artificial puede variar considerablemente, dependiendo de factores como tus conocimientos existentes, la cantidad de tiempo que puedes dedicar diariamente, y hasta qué nivel aspiras llegar.

En este viaje por adquirir conocimientos en IA, es vital recordar que el aprendizaje es continuo y enriquecedor. Dadas las cambiantes tendencias y constantes innovaciones, es crucial mantenerse actualizado, aun cuando ya seas un profesional experimentado en IA.

¿Qué oportunidades laborales encuentras en inteligencia artificial?

Hay una amplia gama de roles y oportunidades laborales en el campo de la IA, debido al creciente uso de la tecnología en diversas industrias:

  • Desarrollador de inteligencia artificial: este perfil diseña, implementa y mantiene sistemas de IA. Requiere de sólidos conocimientos en programación y matemáticas.
  • Científico de datos (data scientist): usa las matemáticas, estadística y machine learning para extraer información valiosa de grandes cantidades de datos.
  • Ingeniero de Machine Learning: se centra en el diseño e implementación de modelos de machine learning, gestionando grandes conjuntos de datos y sistemas de IA.
  • Investigador de inteligencia artificial: se dedica a desarrollar nuevas técnicas y tecnologías en IA. Este papel suele ser más teórico y puede requerir un nivel de educación superior.
  • Analista de Business Intelligence: aplica las herramientas de IA para analizar datos empresariales y proporcionar insights que faciliten la toma de decisiones de negocios.
  • Experto en robótica: combina la IA con la ingeniería física para crear robots capaces de interactuar de manera compleja con su entorno.

El mundo de la IA te ofrece numerosas posibilidades y, dada la creciente demanda de profesionales capacitados en IA, el futuro laboral para quienes decidan dedicarse a este campo es prometedor.

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