Las mejores habilidades de inteligencia artificial para aprender para los aspirantes a la IA

La Inteligencia Artificial (IA) es la inteligencia que muestran las máquinas o los ordenadores. La investigación en IA implica el proceso de programar una computadora que sea capaz de replicar el comportamiento inteligente que muestran los seres humanos. Las máquinas impulsadas por IA pueden aprender como los humanos y tomar decisiones por sí mismas. Un sistema informático inteligente e inteligente alimentado por IA es capaz de comprender tareas complejas y ejecutar comandos complejos. Si está buscando seguir una carrera en inteligencia artificial, necesita aprender las habilidades de inteligencia artificial en demanda.

Existe una gran demanda de habilidades requeridas para la inteligencia artificial en la industria de la IA. Las empresas de inteligencia artificial buscan personas que tengan habilidades de inteligencia artificial. En el futuro, las empresas seguirán reconociendo los beneficios que las habilidades de IA brindarán a su organización.

Estas son las habilidades de inteligencia artificial más demandadas que las empresas de IA buscan en su organización.

Habilidades en programación

  • Es imposible imaginar una carrera en IA sin conocimientos de lenguajes de programación informática.
  • Ya sea inteligencia artificial o cualquier otro campo, los lenguajes de programación de computadoras son el pilar del software y las aplicaciones que usamos.
  • Con los lenguajes de programación, un ingeniero de inteligencia artificial puede comunicarse con la computadora escribiendo código y creando programas.
  • Una persona que quiera seguir una carrera en inteligencia artificial debe tener un conocimiento sólido de varios lenguajes de programación como Java, JavaScript, C ++, R, Python, etc.

Java

Es un lenguaje de programación del lado del servidor de uso común utilizado por los desarrolladores para la IA.

JavaScript

Es un lenguaje de programación popular utilizado por desarrolladores en bibliotecas ML como TensorFlow.

Pitón

Es un lenguaje de programación ampliamente utilizado tanto en AI como en ML. Con Python, los ingenieros de IA pueden escribir algoritmos complejos con una codificación mínima.

R

Este lenguaje de programación permite a los profesionales de IA realizar cálculos estadísticos, análisis numéricos y recopilar y organizar conjuntos de datos. Tanto AI como ML involucran una gran cantidad de datos. R es un lenguaje de programación popular para estadísticas y cálculos complejos.

C++

Es un lenguaje de programación de bajo nivel para crear modelos simples de IA. Ofrece una ejecución rápida y menos tiempo de respuesta.

Marcos y bibliotecas

Los desarrolladores involucrados en la creación de aplicaciones de IA tienen diferentes marcos y bibliotecas para elegir. Se utilizan para explorar grandes conjuntos de datos, realizar operaciones numéricas, computación científica, etc. También es posible que los desarrolladores utilicen las bibliotecas para escribir código de forma rápida y precisa.

Algunos de los marcos y bibliotecas populares incluyen:

  • TensorFlow
  • chispa apache
  • nacido en el mar
  • NumPy
  • Keras
  • matplotlib

Una de las habilidades más demandadas para el futuro es tener conocimiento de diferentes librerías y frameworks, especialmente los más recientes.

Matemáticas y Estadística

Las máquinas de IA aprenden de la experiencia y de los conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento. Las computadoras y las máquinas deben programarse para comprender y aplicar el razonamiento lógico. Las matemáticas involucran el estudio de patrones y correlaciones entre números. La estadística implica cómo recopilar, analizar e interpretar datos.

Conceptos matemáticos y estadísticos para IA

  • Probabilidad
  • Álgebra (operaciones matemáticas básicas)
  • Álgebra lineal
  • gráficos
  • Calculo diferencial
  • Variables aleatorias
  • Estadísticas básicas

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

  • Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son campos de la informática que están creciendo rápidamente.
  • Ambos implican entrenar a la computadora para interpretar datos y aprender de ellos sin ser programados explícitamente.
  • Machine Learning permite que las computadoras (máquinas) imiten la inteligencia humana aprendiendo de la experiencia y adaptándose a diferentes situaciones.
  • El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales que permite un aprendizaje más profundo de la máquina.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y visión artificial

  • La PNL implica el uso de computadoras o máquinas para interpretar el lenguaje humano con el fin de realizar ciertas tareas.
  • En el mundo de la IA, la PNL se utiliza para realizar diferentes tareas, como el reconocimiento de velocidad, el resumen automático, el resumen de texto, la categorización de temas, la comprensión del significado de las palabras, etc.
  • La visión por computadora es un subconjunto de ML que permite a las computadoras procesar, analizar e interpretar el mundo digital. Sus aplicaciones incluyen reconocimiento facial, clasificación de imágenes, detección de objetos y predicción de geometría 3D de objetos en imágenes.

Ciencia de datos y análisis de datos

Los datos son una parte integral de cualquier negocio o campo en el mundo actual. La ciencia de datos y el análisis de datos son habilidades clave de inteligencia artificial que ayudan a las organizaciones a comprender a los clientes y sus necesidades, y a tomar mejores decisiones basadas en esa interpretación y comprensión. Data Science descubre correlaciones de gran significado en grandes conjuntos de datos. El análisis de datos se refiere al examen de conjuntos de datos para sacar conclusiones valiosas (percepciones procesables) de grandes conjuntos de datos para resolver problemas comerciales.

Habilidades no tecnológicas para profesionales de IA

  • Pensamiento crítico
  • Amor por las matemáticas y la ciencia.
  • Curiosidad natural
  • Enfoque de resolución de problemas

Teniendo en cuenta todo el entusiasmo y el entusiasmo que rodea a la IA, las habilidades más demandadas para el futuro son cruciales para el éxito en este campo. Las habilidades de inteligencia artificial son indispensables para seguir una carrera en inteligencia artificial. Las organizaciones buscan utilizar las habilidades de IA para mejorar sus operaciones comerciales. Por lo tanto, existe una gran demanda de habilidades de inteligencia artificial en el mercado. Si tiene las habilidades requeridas para la inteligencia artificial, definitivamente encontrará nuevas oportunidades en el mercado. Si ya está en la industria de la IA, debe mejorar sus habilidades, ya que las habilidades requeridas para los trabajos de IA están evolucionando rápidamente. Para una carrera exitosa en inteligencia artificial, debe conocer las últimas capacidades, herramientas y tecnologías de IA. Si tiene conocimiento de las habilidades de inteligencia artificial, estará en una excelente posición para tener una carrera exitosa en IA.

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