¿Cómo ser ingeniero de aprendizaje profundo o deep learning?

Convertirse en ingeniero de aprendizaje profundo requiere dominar herramientas y lenguajes especializados para diseñar, entrenar y optimizar modelos de inteligcia artificial avanzados. La demanda de estos profesionales está en auge, y entender las tecnologías clave es fundamental para destacar en el sector.

En el día de hoy queremos darte una guía sobre cómo ser ingeniero de aprendizaje profundo, también llamado deep learning, expectativas salariales, herramientas y lenguajes que puedes aprender.

Herramientas y lenguajes que te ayudarán a ser ingeniero de aprendizaje profundo

El ecosistema del aprendizaje profundo se sustenta en tecnologías críticas. Veamos las principales que nos ayudarán a entender cómo ser ingeniero de aprendizaje profundo:

1. Python: Es el lenguaje predominante en IA. Debes manejar:
   • NumPy y Pandas para manipulación de datos.
   • Matplotlib y Seaborn para visualización de datos.
   • Scikit-learn para aprendizaje automático tradicional.
2. Frameworks de aprendizaje profundo:
   • TensorFlow es una de las herramientas más utilizadas en producción y cuenta con soporte empresarial y académico.
   • PyTorch ha ganado popularidad en investigación y desarrollo de prototipos por su flexibilidad.
3. Bases de datos y manipulación de datos:
   • SQL para gestionar bases de datos relacionales.
   • Apache Spark para grandes volúmenes de datos.
   • Conjuntos de datos en Kaggle para practicar con datos reales.
4. Despliegue y optimización de modelos:
   • Docker y Kubernetes para contenedorización y orquestación.
   • FastAPI para construir APIs rápidas.
   • TensorFlow Serving para el despliegue de modelos.
5. Computación en la nube y GPU:
   • Plataformas como AWS, Google Cloud y Azure para entrenamiento distribuido.
   • Tecnologías de NVIDIA como CUDA y cuDNN para optimizar redes neuronales.
6. Control de versiones y experimentación:
   • Git y GitHub para control de versiones.
7. Weights & Biases para seguimiento de experimentos.

Ruta de aprendizaje recomendada para un ingeniero de aprendizaje profundo

Aquí tienes una guía estructurada para convertirte en ingeniero de aprendizaje profundo:

1. Aprende programación y manipulación de datos
   • Domina Python, estructuras de datos y programación orientada a objetos.
   • Aprende NumPy y Pandas para análisis y transformación de datos.
2. Matemáticas aplicadas a la IA
   • Estudia álgebra lineal con matrices en Python.
   • Aprende cálculo diferencial y probabilidad para optimización de modelos con el bootcamp en inteligencia artificial que Keepcoding tiene para ti..
3. Fundamentos de aprendizaje automático
   • Explora algoritmos clásicos con Scikit-learn.
   • Comprende la división en train, validation, test sets.
   • Aplica técnicas como PCA y otras estrategias de reducción de dimensionalidad.
4. Redes neuronales y aprendizaje profundo
   • Construye modelos con TensorFlow o PyTorch.
   • Domina técnicas como descenso de gradiente en TensorFlow.
   • Explora CNNs para visión por computadora y RNNs para NLP.
5. Optimización y transferencia de aprendizaje
   • Implementa fine-tuning y transfer learning con modelos preentrenados como BERT.
   • Optimiza modelos para mejorar velocidad y eficiencia.
6. Despliegue de modelos en producción
   • Desarrolla APIs con FastAPI para exponer modelos de IA.
   • Usa Docker y Kubernetes para su implementación en servidores escalables.
   • Automatiza procesos con flujos CI/CD para despliegue continuo.
7. Proyectos prácticos y comunidad
   • Participa en competencias de Kaggle.
   • Contribuye a proyectos open source en GitHub.
   • Únete a comunidades como Reddit ML o grupos especializados en IA.

Perspectivas laborales y demanda

El aprendizaje profundo es una de las áreas más demandadas en tecnología. Según Talent.com, estos son los salarios promedio:

• EE.UU.: $153,284 al año (rango: $115,315 – $204,532).
• España: 40,000 – 70,000 euros anuales.
• México: 700,000 – 1,200,000 pesos anuales.
• Colombia: 7 – 15 millones COP mensuales.

En LinkedIn, la demanda de ingenieros de IA ha crecido +40% en 3 años. Además, el Foro Económico Mundial destaca que la IA será clave en la creación de empleo en 2025.

Si quieres avanzar en aprendizaje profundo, ahora es el momento gracias al Bootcamp en inteligencia artificial de Keepcoding. El conocimiento es valioso, pero aplicarlo en proyectos reales es lo que te hará destacar en el mercado.