DSP y AI no están tan unidos solo a la electrónica hoy en día … De hecho, históricamente DSP y también AI se desarrollaron en una cuna de electrónica, pero hoy en día su uso abarca una enorme cantidad de áreas de aplicación.
DSP y AI tienen en común el hecho de que su uso práctico se basa en ejecutar algoritmos complejos y que consumen mucho tiempo en (a veces) grandes bancos de datos, por lo que la efectividad de DSP y AI depende de los avances de la electrónica digital (de un solo núcleo y de múltiples núcleos). procesadores, RAM, arquitecturas de procesadores paralelos y distribuidos, compiladores paralelos, etc.) y en este sentido están “relacionados” con el futuro de la electrónica. La necesidad de procesar bancos de datos que aumentan de tamaño día a día utilizando DSP y AI, fomenta la I + D en las áreas electrónicas antes mencionadas y, obviamente, en las tecnologías ascendentes como procesos de fabricación de circuitos integrados, fabricación de placas, tecnologías de almacenamiento de datos, enlaces de comunicación más rápidos, etc …
Pero, ¿vale la pena aprender DSP e IA (y esto se relaciona con la pregunta básica “¿DSP y AI te ayudan a conseguir un trabajo”?) ¡Definitivamente sí! La minería de datos y las estadísticas utilizan rutinariamente algoritmos AI y DSP (por ejemplo, para análisis de series temporales), y hoy en día hay muchos trabajos en estas áreas. Si eres un desarrollador de software, hay muchas posibilidades de que tengas que programar algoritmos DSP o AI. Telecomunicaciones, tecnologías biomédicas y de salud, la miríada de dispositivos IoT a la vuelta de la esquina, aviónica y espacio, todas las áreas de ingeniería, procesamiento y reconocimiento de imagen y habla, etc., necesidad de personas con habilidades DSP e IA.
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Entonces, mi consejo para usted es que invierta en aprender DSP e IA con un corazón abierto y sin dudarlo si apunta a hacer una carrera en tecnología, ¡usted es ingeniero eléctrico (o electrónico) o no!