Guía completa para aquellos que quieren convertirse en expertos en inteligencia artificial

Una guía para Dominar la IA | Introducción

La inteligencia artificial, abreviada como IA, es la estimulación de la inteligencia humana por parte de las máquinas. Está en contraste con la inteligencia natural mostrada por el hombre. Desde que John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial en 1995, el uso de la IA y su desarrollo ha crecido tanto que hoy vemos el uso de la IA en casi todas partes, desde la robótica hasta los servicios basados ​​en Internet y el asistente personal Siri de iOS.

Con el desarrollo de la IA, aumenta la preocupación entre las masas con respecto a que los robots reciban tal poder. Todo lo que quedaba era el lanzamiento de éxitos de taquilla como Terminator para detener más miedo entre las masas contra la propagación de la IA. Pero las posibilidades de que un Terminator real se apodere del mundo son muy poco probables. La IA, por otro lado, mejorará con el tiempo y crecerá más especialmente como campo profesional.

¿Por qué deberías estudiar IA?

¿Por qué no? Hay muchas razones por las que deberías elegir la IA como tu campo profesional. Discutámoslos para que tenga una idea de por qué la IA es la opción de carrera perfecta que no debe ignorar.

• Desafiante y Emocionante: Sin duda, la IA es un campo desafiante, pero igualmente emocionante. Está en constante evolución, creciendo cada vez mejor y nadie conoce realmente el límite. Desde los automóviles autónomos hasta la predicción del comportamiento humano y los robots parlantes, la forma en que crece este campo es impredecible.
• Alta demanda de la industria: Sí, la demanda de científicos de datos y especialistas en inteligencia artificial en el mercado es realmente alta. No solo tiene más opciones de trabajo para usted, sino que también tiene un valor cada vez mayor.
• Pago alto: Para aquellos de ustedes que temen no estar bien pagados, no teman. Este trabajo es tan gratificante como exigente. Es, de hecho, uno de los trabajos mejor pagados en la actualidad.

¿Aún no estás convencido? Siga leyendo y tal vez se incline a cambiar de opinión. Ahora discutiremos cómo puede convertirse en un profesional de IA.

Nivel 0:Configuración de su Terreno:

¿No te intimidan las matemáticas? ¿Te encanta codificar? Bueno, entonces este campo es perfecto para ti. Lo importante es tener clara tu base. Por supuesto, siempre puedes practicar y pulir tus habilidades. Así que no renuncies a la IA si crees que tu codificación es mediocre o que tus habilidades matemáticas necesitan mejorar.

Nivel 1:Aspectos básicos:

En esta etapa, primero tendrá que fortalecer sus raíces y por eso queremos decir base. Hay muchos conceptos que son partes integrales de este campo, por lo que debe tener una idea profunda sobre la mayoría de ellos.

• Abarca álgebra lineal, estadística y probabilidad: Las matemáticas tienen que ser lo más básico que necesitas cubrir primero. Primero, debe cubrir los conceptos individuales, como vectores, matrices y luego subir la escalera hasta la dimensionalidad, las estadísticas y las pruebas estadísticas. A continuación, pase a conceptos de probabilidad como el Teorema de Bayes. Las matemáticas son una parte crucial de la IA, por lo que si no eres bueno, puedes mejorar. Como se mencionó anteriormente, esta no es una tarea fácil y requiere práctica.
• Selección de un lenguaje de programación: A continuación, lo más importante es cubrir los lenguajes de programación, ya que juega un papel muy importante en la IA. Debes seleccionar lenguajes de programación para aprenderlos y perfeccionarlos. Hay muchas opciones, R, Python, JAVA, C. Elija lo que crea que es mejor en términos de uso y con el que le resulte más fácil trabajar.
• Comprensión de las estructuras de datos: A continuación, debe mejorar la forma en que resuelve problemas que involucran datos, hacer que su análisis de datos sea más preciso para que pueda diseñar sus propios sistemas con errores mínimos. Aprenda las diversas partes de los lenguajes de programación que lo ayudarán a comprender las estructuras de datos como pilas, listas vinculadas, diccionarios, etc.
• Comprensión Regresión : Sí, la regresión es importante. Debes aprender sobre la regresión en detalle y tener un buen conocimiento de su concepto antes de continuar. Le ayudará a hacer predicciones en aplicaciones de la vida real y comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático.
• Comprensión de diferentes modelos de aprendizaje automático y su funcionamiento: El siguiente paso es conocer los algoritmos heredados de aprendizaje automático, como SVM, KNN, bosques aleatorios, árboles de decisión, etc. Intente implementarlos para resolver problemas mediante la comprensión completa de los algoritmos. Esto no es fácil, por lo que tendrás que trabajar duro para perfeccionar tus habilidades. La clave es ser claro y lógico.
• Comprensión de problemas y soluciones de aprendizaje automático: El siguiente paso es comprender cómo un caso utiliza algoritmos de aprendizaje automático y cómo se puede implementar ese algoritmo en diferentes casos, dónde es adecuado para su función, etc. Hay 3 pasos básicos en los que debe perfeccionarse:aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo antes de pasar al nivel 2.

Nivel 2:aprendizaje profundo con IA

Luego viene la parte compleja de la IA donde comienzas a aprender conceptos más profundos.

• Más información sobre Redes neuronales : Una red neuronal es básicamente un sistema informático modelado en el cerebro humano y el sistema nervioso. Funciona incorporando datos a través de un algoritmo en el que se basa. Estos son los conceptos básicos de cómo funcionan las máquinas de IA, por lo que es importante tener una comprensión clara de ellas
• Comprender las matemáticas detrás de las redes neuronales: Las redes neuronales se construyen en capas. Cada capa tiene "nodos" que están interconectados y cada nodo tiene una "función de activación". La 'capa de entrada' presenta patrones a la red y las capas internas realizan el procesamiento con la ayuda de 'conexiones'. Las capas internas ocultas luego dan una salida a la 'capa de salida'. Tendrás que estudiar las matemáticas detrás de toda esta operación y procesamiento. Algunas palabras clave básicas que aprenderá incluyen pesos, funciones de activación, reducción de pérdidas, retropropagación, enfoque de descenso de gradiente, etc.
• Dominar diferentes redes neuronales: Ahora debería aprender sobre los diferentes tipos de redes neuronales y su uso en diferentes casos. Las funciones matemáticas básicas son las mismas, pero la implementación puede ser diferente y puede haber algunas modificaciones. Los perceptrones multicapa, las redes neuronales recurrentes, las redes neuronales convolucionales, LSTMS, etc. son algunos tipos de redes neuronales.
• Aprender sobre los dominios de la IA: Ahora está listo para conocer las aplicaciones de estas redes neuronales y crear sus propias aplicaciones. Cada aplicación puede ser diferente y puede requerir diferentes enfoques y, a veces, no puede dominar todos los campos de la IA a la vez, así que hágalo paso a paso. Primero, opte por un campo específico y luego pase a otros dominios.
• Conocer Grandes datos : Este paso no es obligatorio pero es una gran parte de la IA, por lo tanto, se sugiere que obtenga una idea básica de Big Data, ya que lo ayudará en este campo.

Nivel 3:Dominio de la IA

El último nivel implica una mayor aplicación de lo que has aprendido hasta ahora. Esta es la etapa final para dominar la IA.

• Dominio de la optimización de algoritmos :La optimización de algoritmos básicamente ayuda a minimizar o maximizar una función objetivo (función de error). Estas funciones dependen de los parámetros de aprendizaje internos de Models que juegan un papel en la eficiencia y precisión de los resultados. Es por eso que necesita aprender a aplicar estrategias y algoritmos de optimización a los parámetros del modelo para obtener precisión y valores óptimos de dichos parámetros.
• Poniendo a prueba tu cerebro: El siguiente paso es exponerse participando en competiciones. Participe en competencias de ciencia de datos y hackatones para aumentar su conocimiento en el campo práctico e implementar su conocimiento.
• Investigación sobre publicaciones y lectura: A continuación, debe dar un paso más e ir a la investigación. Empiece a leer artículos de investigación sobre IA y aprenda a convertirse en un innovador. Intente iniciar su propia investigación y comprensión de los casos que aún se están desarrollando. Las pruebas también son cruciales.
• Desarrolle su propio algoritmo: Después de investigar, la siguiente etapa es comenzar a crear sus propios algoritmos para resolver tales casos. Intente sortear las matemáticas y vea cómo se puede integrar en la IA de todas las formas posibles. Nunca se sabe, es posible que traiga la próxima revolución.

Conclusión:

Llegando al final, puede que estés pensando que es demasiado complicado. No mentiremos; es complicado y lleva tiempo dominarlo. Sin embargo, eso no lo hace imposible. Todo lo que requiere es trabajo duro y práctica, sea constante en su trabajo y pronto dominará la IA.