¿Cómo estudiar Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es la tecnología que está revolucionando el siglo XXI. Ha dejado de estar considerada ciencia ficción y se está convirtiendo en un mercado laboral que crece exponencialmente. Muchas personas quieren empezar a formarse en esta área, pero no saben qué pasos seguir para ello. En este post, te comentaremos cómo estudiar Inteligencia Artificial.

El objetivo principal de la Inteligencia Artificial es hacer que las máquinas sean tan inteligentes como los humanos. Es decir, se centra en que los dispositivos piensen y se comporten como humanos. Los dispositivos impulsados ​​por IA están capacitados para resolver problemas y aprender.

¿Qué se requiere para estudiar IA?

Una de las principales razones por las que las personas no se lanzan directamente a la Inteligencia Artificial es porque no saben por dónde empezar. Hay muchos tecnicismo que se interponen cuando buscan recursos para aprender Inteligencia Artificial. A continuación, mencionaremos algunas pautas a seguir para empezar en la Inteligencia Artificial.

1. Fundamentos

Una de las mejores formas de empezar en la IA es repasar los conocimientos fundamentales. Se puede empezar con matemáticas básicas como, por ejemplo, fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal, cálculo, etcétera. Después se recomienda aprender un lenguaje de programación como Python o R, ya que ambos lenguajes tienen conjuntos de bibliotecas que pueden implementar cualquier algoritmo complejo con unas pocas líneas de código.

Además de estos fundamentos, hay más conocimientos que te ayudarán a manejar mejor los datos. Aquí destacan los conceptos básicos de bases de datos (SQL, NoSQL, bases de datos relacionales y no relacionales), los datos tabulares (Excel), formatos de datos (JSON, CSV, XML), entre otros.

2. Procesamiento previo de datos

Una vez que se conoce la manipulación de datos, es hora de aprender diferentes técnicas que te ayudarán a convertir datos no estructurados en datos estructurados para obtener información valiosa mediante la aplicación de algoritmos de Machine Learning. Entre estos métodos se incluyen el análisis de componentes principales, la reducción de dimensionalidad, la normalización, la eliminación de datos, el muestreo, la extracción de características, etcétera.

Estas técnicas te ayudarán a organizar tus datos para realizar análisis adicionales. A partir de aquí, existen 3 direcciones que escoger:

  • Ingeniero de aprendizaje automático. Este perfil requiere aprender conceptos como parámetros de entrada y variables, funciones de costes, conjuntos de datos de sobreajuste, sesgo y varianza, entre otros.
  • Científico de datos. Los temas que debe conocer este perfil técnico están relacionados, sobre todo, con la estadística (teoría de la probabilidad, distribuciones continuas y discretas, prueba de hipótesis, estimaciones MLE, etc.). Además, para la visualización de los datos se debe aprender a usar herramientas como Matplotlib, Vega-lite o Tableau.
  • Ingeniero de datos. La ingeniería de datos trata de explorar las diferentes dimensiones de los datos. Los componentes que se tienen que aprender son el Data Lake, el Data Warehousing, Data Discovery, Data Fusion, Survey y OpenRefine, entre otros.

¿Cómo estudiar Inteligencia Artificial?

¿Cómo estudiar Inteligencia Artificial?

Una vez que sabemos qué se estudia para aprender IA, es el momento de conocer cómo estudiar Inteligencia Artificial. Hoy en día, existe una gran cantidad de cursos y tutoriales online. Las titulaciones a distancia, los bootcamps y los MOOC (Massive Open Online Course) proporcionan una forma de aprendizaje excelente en IA. Tras completar una formación básica, siempre se puede iniciar una especialización en un dominio concreto como puede ser en Big Data, robótica, Deep Learning, entre otros,

Pero también podemos encontrar formación específica de IA en universidades. Sin embargo, lo primero es escoger una titulación universitaria con una importante base en matemáticas y en ingeniería como, por ejemplo, informática, matemáticas, física o ingenierías afines como ingeniería de telecomunicaciones o industrial. Después del grado, lo ideal es una especialización en posgrado en áreas de la Inteligencia Artificial.

Estos estudios suelen incluir contenidos de representación del conocimiento y razonamiento, Machine Learning, robótica cognitiva, percepción computacional y procesamiento de lenguaje natural (PNL).

La decisión de escoger una forma u otra de estudiar Inteligencia Artificial recae en las necesidades que tengas y las expectativas de cara al futuro de tu carrera profesional.

A través de una pautas básicas del aprendizaje en IA, nos hacemos una idea de lo que se aprende en el área. Además, también conocemos las diferentes formas de cómo estudiar Inteligencia Artificial, ahora solo hace falta buscar lo que más nos convenga para iniciarnos en el espectacular mundo de la IA.

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