¿Qué se necesita estudiar para crear inteligencia artificial?

Esta ingeniería se encarga de desarrollar la parte intangible de los robots, es decir, el software que será necesario para su correcto funcionamiento.

Los profesionales que trabajan en esta área son capaces de diseñar, programar, implementar y mantener diferentes sistemas informáticos. Si lo miras de otra manera, esta carrera está orientada a resolver problemas utilizando la tecnología, optimizando, a su vez, los sistemas más complejos.

Qué estudiar para hacer IA: ingeniería de software

Muchos sistemas modernos para estudiar para hacer IA están entrenados en grandes cantidades de datos y deben poder ejecutarse en casi cualquier tipo de hardware.

Los ingenieros que se especializan en áreas como la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora también encontrarán muchas oportunidades para estudiar para hacer IA.

¿Y el aprendizaje profundo?

Deep Learning (DL) consiste en una sección de Machine Learning diseñada para que las máquinas aprendan a realizar funciones más avanzadas a través de análisis de datos más complejos. En DL, los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que imitan a los humanos. Así, la máquina aprende más profundamente sin necesidad de un código específico.

La inteligencia artificial se aplica en procesos logísticos, creación de coches autónomos, medicina, generación de música, procesamiento de lenguaje natural, etc. La Inteligencia Artificial es aplicable a casi todo lo que hacemos y ya se usa a escala global.

Fundamentos

Una de las mejores maneras de estudiar inteligencia artificial es repasar los conocimientos fundamentales. Puede comenzar con matemáticas básicas como fundamentos de informática, estadística, probabilidad, vectores, álgebra lineal, cálculo, etc. A continuación, 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 información que lo ayudará a manejar mejor los datos. Aquí se destacan los conceptos básicos de bases de datos (SQL, NoSQL, bases de datos relacionales y no relacionales), datos tabulares (Excel), formatos de datos (JSON, CSV, XML), entre otros.

Habilidades duras

Si hablamos de habilidades técnicas (o habilidades duras) podemos destacar tres sobre todo:

  • Programación, imprescindible saber varios lenguajes porque aprenderás que los usarás en tu día a día para el software de IA.
  • Matemáticas, debes saber de algoritmos y matemáticas aplicadas porque te enfrentarás a todo tipo de problemas.
  • Datos, extraer y analizar todo tipo de datos debería ser pan comido para usted.