Déjame que te cuente una historia. La semana pasada estuve charlando con mi amigo Raj mientras tomábamos un café con leche tibia en nuestra cafetería favorita-
Raj es ingeniero de software en una de esas lujosas empresas de inteligencia artificial de Silicon Valley. Gana un suculento sueldo de seis cifras creando chatbots y algoritmos de recomendación.
Raj no paraba de hablar de cómo la IA lo está transformando todo: coches autoconducidos, medicina personalizada, ¡incluso genera su propio arte y música!
«Hermano, tienes que aprender esto», me dijo, «¡está conquistando el mundo!».
Me encogí de hombros y cambié de tema a la nueva temporada de Stranger Things. En mi opinión, los demogorgones dan menos miedo que la inteligencia artificial.
Pero Raj tenía razón. No puedo evitar este tren de la IA mucho más tiempo. Se va de la estación, me suba o no.
Así que he decidido que 2024 es mi año para empezar a entender esta explosión de la IA. ¡Y te voy a llevar conmigo! ¡Todos a bordo del tren de la IA! Próxima parada, ¡el futuro!
3 habilidades clave de la IA que hay que aprender ahora
De acuerdo, la IA está explotando y será la base del futuro de... bueno, de todo.
Qué asco. Es un poco aterrador. Pero también supone una enorme oportunidad si consigo entender algo de esta tecnología punta.
Aquí están 3 de las habilidades más demandadas que necesito empezar a aprender este año si quiero subirme al tren de la IA:
Programación en Python
La mayoría de los sistemas de inteligencia artificial se construyen utilizando el lenguaje de programación Python. Python proporciona todas las herramientas necesarias para tareas como el procesamiento de datos, la creación de modelos y mucho más.
Para mí, el primer paso es familiarizarse con los fundamentos de Python, como la sintaxis, las estructuras de datos y la depuración.
Una vez que comprenda los fundamentos de Python, puedo pasar a las bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch, que se utilizan habitualmente en el desarrollo de IA.
El objetivo es adquirir experiencia práctica no sólo escribiendo scripts en Python, sino construyendo y entrenando modelos de IA. Ahora a desenterrar mi portátil y quitarle el polvo al libro Python Crash Course que compré hace dos años.
Fundamentos matemáticos
Odio tener que decírselo, pero el aprendizaje de la IA requiere un poco de matemáticas. Estamos hablando de cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística. Se acabó eso de evitar las matemáticas después del instituto.
Los conceptos matemáticos clave utilizados en la IA incluyen:
- Cálculo - Para optimizar y analizar modelos de aprendizaje profundo.
- Álgebra line al: para representar y manipular los datos necesarios para el aprendizaje automático.
- Estadística: para comprender la aleatoriedad, la incertidumbre y el riesgo de los datos.
- Probabilidad: para calcular probabilidades y modelar el comportamiento de los sistemas de IA.
Para iniciarte en la IA, necesitas una comprensión conceptual suficiente para aplicar estos principios matemáticos. Es hora de desenterrar los libros de texto y las calculadoras. Alexa, pon esa música de montaje de las películas de los 80 en las que el empollón estudia toda la noche al ritmo de un compás.
Fundamentos de los datos
Ya se trate de visión por ordenador, reconocimiento de voz o análisis predictivo, todos los sistemas de IA se basan en datos. Muchísimos datos.
Eso significa que tengo que mejorar algunas competencias básicas en materia de datos:
- Recopilación de datos: recopilar, limpiar, etiquetar y preparar los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos de IA.
- Análisis de datos: explorar, visualizar y extraer información de los conjuntos de datos.
- Ingeniería de datos: creación y optimización de canalizaciones de datos, sistemas de almacenamiento e infraestructura.
- Ética de los datos: comprender los sesgos de los datos y garantizar la privacidad, seguridad y transparencia de los datos.
Las plataformas de aprendizaje en línea como DataCamp y Coursera ofrecen excelentes introducciones a las habilidades de datos clave para los aspirantes a profesionales de la IA. Veo un montón de noches buscando mensajes de error en Google en mi futuro.
Trazando mi hoja de ruta para el aprendizaje de la IA
Muy bien, ahora he identificado 3 áreas de habilidades fundamentales para enfocar mi viaje de aprendizaje de IA:
- Programación en Python
- Conceptos matemáticos básicos
- Fundamentos de datos
Uf, ¡eso es mucho que meterme en la cabeza! Esto no va a suceder de la noche a la mañana. Ni siquiera este año. Pero voy a empezar a trabajar para ponerme al día.
Q1: Programación en Python
- Refrescar los conceptos básicos de Python con cursos en línea y desafíos de codificación.
- Construir modelos sencillos de aprendizaje automático con scikit-learn
- Empezar a incursionar en marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow
Q2: Conocimientos de datos
- Toma cursos en línea sobre análisis de datos, visualización y mejores prácticas de ingeniería.
- Construir proyectos para recopilar, limpiar, analizar y visualizar conjuntos de datos
- Aprender a detectar sesgos en los datos y garantizar prácticas de IA responsables
Q3: Integrar y aplicar
- Trabajar en proyectos integrales que apliquen todas estas habilidades juntas.
- Considerar la posibilidad de realizar un campamento de entrenamiento, un nanotítulo o un programa de máster para llevar mis habilidades al siguiente nivel.
- Empezar a establecer contactos y solicitar puestos y prácticas de IA junior
Esta hoja de ruta evolucionará con el tiempo a medida que profundice. La clave está en ir paso a paso, desarrollando habilidades reales a través del aprendizaje práctico.
Sin prisa pero sin pausa se gana la carrera de la IA.
¡Todos a bordo del AI Express! 🚂
Uf, ¿quién iba a pensar que aprender sobre inteligencia artificial sería tan complicado? Definitivamente no es tan fácil como pedirle a Siri que defina IA. (¡Lo siento, Siri!)
Pero el futuro no va a esperar. Esté preparado o no, ¡la IA viene a por nuestros trabajos, nuestras casas, nuestras minipersianas! Prepárense, ¡llegan los robots!
El billete para no quedarse atrás es tomar medidas ahora para capacitarse en los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático. Es un largo camino, pero los primeros pasos están al alcance de la mano.
Ahora, si me disculpas, tengo que desenterrar esos libros de texto, encender Python y subirme a este tren de la IA. No te preocupes, intentaré documentar mis torpes aventuras por el camino.
¿Te apetece acompañarme en este alocado viaje por la IA? ¡El futuro te espera! 🤖🚂