¿Qué habilidades necesito para la IA?

Respuesta rápida (para los perezosos):

• Habilidades de codificación
• Inteligencia (reflexión lógica, análisis de problemas)
• Conocimiento sobre la máquina (cómo tratan la información)

Respuesta larga:

Supongo por esta respuesta que ya sabes cómo codificar (Python es el mejor lenguaje para IA en este momento gracias a toda la maravillosa API disponible), en otro caso, esa es la primera habilidad que necesitas.

Explicaré esto a través de los dos campos diferentes:

1 – Artificial

2 – Inteligencia

(Obvio ¿verdad?)

1) inteligencia

Si quieres crear programas inteligentes, debes ser tú mismo “inteligente”. Por inteligente quiero decir que necesitas al menos

-Una buena comprensión de los problemas.

-Una mente clara y lógica (capaz de reflexionar sin perderse)

-La capacidad de pensar sobre los problemas desde diferentes perspectivas.

Porque no solo necesita resolver problemas (lógica + reflexión) sino que debe resolverlos de manera automática. Por lo tanto, los problemas deben reducirse a su mínima complejidad. La mejor manera de hacer esto es descomponer un problema en unos pocos más pequeños. Ejemplo: “¿Cómo clasifico documentos?” Se puede descomponer en “¿Qué datos disponibles se pueden utilizar para identificar esos documentos? (ref, forma, imagen, etc.) “y” ¿qué algoritmos son mejores para la clasificación? “. Cuanto más simples sean los subproblemas, más fácil y rápido resolverá sus problemas. ¡Recuerde, la longitud de la pregunta no está correlacionada con su complejidad!

Entonces, la habilidad principal para la parte de inteligencia: ser capaz de comprender un problema y reflexionar claramente sobre cómo descomponerlo.

2) artificial

Debido a que las máquinas son máquinas y los humanos son humanos, debe adaptar sus subproblemas para que se ajusten a las especificaciones de la máquina. Esta parte no es del todo difícil, pero debe tener siempre en cuenta que no funcionan de la misma manera que nosotros.

Tomemos un caso como ejemplo, el problema es el siguiente: “determinar cuál es el mejor equipo de fútbol”. Por un lado, tiene muchos artículos “El Real Madrid es la mejor blabla”, “El mejor blabla del Real Madrid” y, por otro, una tabla llena de estadísticas [Real vs Stock – 1.0; Real vs Par – 3.0; etc]

Para los humanos, es realmente fácil decir “Real es el mejor club de fútbol” basado en una descripción general rápida de algunos artículos, pero para la máquina necesita procesar muchos textos inútiles y hacer algo de aprendizaje automático usando NLP (procesamiento del lenguaje natural) para extraer alguna información significativa, en cambio, la máquina puede entender mucho más rápido y con mayor facilidad la tabla de números.

Entonces, la forma correcta de tratar este problema es tomar la tabla de números como entrada para su algoritmo en lugar de los artículos a pesar del hecho de que USTED comprende mejor los artículos, porque LA MÁQUINA está haciendo el trabajo.

Debido a que la información es la base de cómo resolver un problema, los datos son lo más importante.

Siempre tengo el mismo enfoque cuando enfrento un problema:

• Comprender el problema, descomponerlo en otros más pequeños y simples, si es posible.
• Hacer preguntas básicas: ¿Qué datos están disponibles? ¿Se pueden convertir en datos más fáciles de entender para la máquina? ¿Están limpios?
• Buscar qué “técnica” es la más adecuada (categorización, etc.)
• ¿Busca qué algoritmos son los mejores para ESTA técnica?
• Codificando el proceso para obtener automáticamente todos los datos y tratarlos.
• Codificando el algoritmo
• Prueba de la solución (precisión, eficiencia, etc.)

Espero haber sido claro con la explicación y le deseo buena suerte si desea comenzar a desarrollar su propia IA.

Realmente depende de cuáles son tus fortalezas y cuáles son tus habilidades. La IA tiene muchas oportunidades para desarrolladores, escritores, artistas, animadores, matemáticos, desarrollo de UI / UX. El espacio requiere todas las habilidades necesarias para documentar la lógica, los flujos, crear una estructura de conversación, crear un entorno visual y personajes, etc. Imagine todas las necesidades que un nuevo bebé tiene para navegar por el mundo y todas esas habilidades se replican en la IA

Depende del área de la IA. Hoy, el mayor interés (y demanda) parece estar en Machine Learning. Necesitas aprender Python y openCV para comenzar. Udacity tiene los mejores cursos sobre Machine Learning, pero también requiere mucho tiempo y cuesta. La segunda mejor opción que conozco es los cursos de Zenva. No vienen con las mejores personas en aprendizaje automático enseñándoles ni garantizan un trabajo, ni siquiera son calificados, por lo que en ese aspecto no es tan bueno como Udacity, pero Zenva te enseña las habilidades para poder construir Aprendizaje Profundo basadas en soluciones.

En cuanto a otras áreas, los Chatbots son grandes. AIML tiene alrededor de un largo tiempo, pero puede usar cualquier tecnología para construir un chatbot. Para que sea útil hoy, es posible que desee aprender a construir una “habilidad” para Amazon Alexa … O el equivalente para Google Home (actualmente solo conozco a Alexa).

Si quieres comenzar como básico, ¡no dudes en usar Olog, que te permite crear redes neuronales rápidas y fáciles!

Para una IA más avanzada, considere aprender Java y Python.