Primeros pasos en Inteligencia Artificial (IA)

Alguna vez te has preguntado ¿qué tipo de carrera en IA quieres empezar y qué vas a hacer con ella? ¿Coordinar? ¿Programar? ¿Innovar? Creo que todas estas cosas son posibles.

En la primera, gestionarías un equipo de IA, en la segunda formarías parte de ese equipo y en la tercera, trabajarías en un laboratorio de innovación o con investigación.

En primer lugar, me gustaría dedicar esta publicación a Flávio Andre Virgilio, mi alumno de Alura e inspirador de la respuesta, a Mayra Oliveira, mi revisora, que me incentivó a hacer la publicación, y a todos aquellos que quieran iniciarse en el área de IA. , pero no ven una dirección clara.

Basado en esto y en mi experiencia, es bueno que:

• te guste la lógica. Algoritmos son la base de la IA, cuanto más desarrollado sea tu raciocinio lógico, mejor.
• tengas interés en temas filosóficos, neurocientíficos, matemáticos, físicos e incluso psicológicos.. En Filosofía, además del área de Lógica, la Teoría del Conocimiento propone pensar cómo definir qué es conocer algo, y esto es importante para la IA.
• sepas un lenguaje de programación. Entonces puedes aplicar algoritmos, lógica y teorías usando una computadora. Recomiendo Node (para las API de servicios), Python y Java (para códigos y bibliotecas). C o C ++ son buenos también. Intente programar en algunos de estos lenguajes y vea con cuál sientes más afinidad.

Considero estos 3 puntos básicos, incluso para saber si este es el camino. Aún hablando de manera personal, si tiene pasión por las cosas antes mencionadas, continúa. IA puede tener un mercado en expansión ahora, pero siempre seremos buenos en lo que amamos y estamos felices de hacerlo.

Ahora vamos a las referencias más prácticas.

Ya has pensado en los puntos anteriores y sabes que tienes un super interés. Ahora practica. Intenta tomar un problema simple y resolverlo hasta el final. Y luego tome uno a continuación, otro, y así sucesivamente.

Esto es importante para que sientas lo que es desarrollar una solución.

¿Y cómo hacerlo?

• con los cursos de Machine Learning, y de Estadística en Alura
• con los articulos del blog Aprende Machine Learning (en español)
• con los ejemplos o competiciones de Kaggle (en inglés)
• ejecutando los ejemplos de Google AI (en inglés)
• tomando el curso Inteligencia artificial del MIT (en inglés)
• también por cursos de Machine Learning e IA de Andrew Ng (en inglés)
• Leyendo y siguiendo los ejemplos del libro de Inteligencia Artificial de Russell y Norvig (gratis en inglés en este sitio web Universidad de Berkeley)
• explorando este mapa mental de Sci-kit learn (en inglés)

Además, te animo a que no te detengas ahí. Una vez que hayas completado el primer proyecto, compártelo. Muestre a las personas cercanas, crea un blog, envía un enlace en Twitter, participa en los Meetups de IA en su ciudad.

Independientemente de cómo clasifiques este conocimiento que has adquirido, principiante, intermedio o avanzado, siempre es bueno que lo compartas y que se multiplique.

Podría agregar referencias a esta publicación para siempre, sin embargo, espero que te haya dado alguna dirección para que te entusiasmes y comiences.

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