¿Quieres aprender a programar inteligencia artificial? Esta disciplina está creciendo de forma exponencial, por lo que cada vez son más las organizaciones dentro de la industria que buscan profesionales formados.
Como bien sabemos, la inteligencia artificial se basa en algoritmos, mismos que permiten a una máquina o sistema analizar el entorno y tomar decisiones de manera similar a como lo haría un ser humano. Son precisamente los algoritmos los responsables de la autonomía que alcanza la inteligencia artificial.
En este artículo de Ai Lab School te decimos cuáles son los conocimientos más requeridos en el sector para programar inteligencia artificial.
Programación
El propio término de programar inteligencia artificial indica que es necesario conocer algunos lenguajes de programación para poder trabajar dentro de este campo. Los lenguajes de programación más utilizados son: Python, R, PHP, Java y C++.
Cabe destacar que Python es uno de los lenguajes preferidos para la programación de inteligencia artificial ya que es dinámico y resulta más flexible y sencillo de aprender. Además, cuenta con una gran comunidad de programadores detrás y una enorme biblioteca de recursos y archivos de uso libre.
Matemáticas avanzadas
Éstas son muy importantes a la hora de afrontar trabajos de inteligencia artificial. Hay una serie de conocimientos que son necesarios para la programación de machine learning o deep learning.
Una de las disciplinas de las matemáticas avanzadas para la programación de inteligencia artificial es el álgebra lineal.
También es necesario tener nociones de cálculo multivariable. Los conceptos de cálculo diferencial, vectorial o infinitesimal, entre otros, son básicos para poder analizar funciones, realizar integrales y derivadas, etc.
Por otro lado, en la programación de inteligencia artificial es muy importante saber evaluar las eficacias de un algoritmo o su capacidad para aplicarse a diferentes escalas. Para ello, es imprescindible tener conocimientos sobre estructuras de datos, como pueden ser árboles binarios, gradientes, hashing, etc.
Por último, una de las partes más importantes en la programación de inteligencia artificial y machine learning es la estadística y el cálculo de probabilidades.
Ingeniería
Al estar directamente relacionada con la innovación y el desarrollo tecnológico, la ingeniería también es necesaria para programar inteligencia artificial.
Hojas de cálculo
Todo proyecto de inteligencia artificial necesita reunir y manejar datos de forma rápida, sencilla y eficaz. Es por eso que programas como Excel o LibreOffice Calc son herramientas que sí o sí se deben saber manejar. Éstas resultarán muy útiles para organizar, clasificar y recuperar datos.
Diseño
Además del lado de programación, es importante que la inteligencia artificial tenga un aspecto reconocible para los sentidos humanos, que sea manejable y, en el caso de que se vaya a vender, que resulte atractiva. Los conocimientos en diseño ayudan a lograr este objetivo. Y es que la inteligencia artificial será cada vez más importante en el desarrollo de páginas web, de hecho, ya hay numerosos ejemplos de webs o plataformas que emplean la IA para crear todo tipo de contenidos. Por ejemplo, Netflix o Amazon la usan para saber qué contenidos sugerirnos.
Project Management
La inteligencia artificial también está cambiando la manera de gestionar proyectos. Los sistemas basados en machine learning o deep learning son capaces de utilizar algoritmos complejos para tomar decisiones más eficaces para la dirección de una organización y, lo mejor de todo, aprender en base a la experiencia.
La fusión del project management con la programación de inteligencia artificial no se entiende sin el binomio hombre/máquina. Las organizaciones más vanguardistas están utilizando una serie de principios denominados MELDS: Mindset (promover una mentalidad receptiva a la IA), Experimentation (fomentar la experimentación), Leadership (apoyar el liderazgo), Data (analizar datos) y Skills (desarrollar nuevas habilidades).
Otros campos tecnológicos
Conocimientos más específicos en áreas como el big data, el IoT o la robótica complementan muy bien los campos anteriores.
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