¿Cómo se ingresa a un laboratorio / grupo de investigación de inteligencia artificial sin educación formal?

Usted dijo: “Prefiero leer un trabajo de investigación y desarrollar / entrenar mis propios modelos que desarrollar una cartera que un empleador quiere”.

Algunas reflexiones sobre esto: Primero, si prefiere pasar su tiempo investigando y desarrollando sus propios modelos, hágalo . Nada te detiene. Y sin un título, esto es lo único que tendrá que mostrar por sí mismo, por lo que debe hacerlo impresionante para los demás en el campo. No debes engañarte por lo fácil que será. Yo estimaría que para un graduado de secundaria inteligente y motivado, tomará no menos de cinco años, tal vez hasta diez.

Sin escolarizar, reinventarás mucho la rueda tanto de manera positiva como negativa: encontrarás cosas que crees que son originales solo para descubrir más tarde que son desarrollos bien conocidos para otros; y cometerás muchos errores evitables simplemente porque eres autodidacta.

Además, si no está dispuesto a desarrollar una cartera que un empleador quiera ver, ¿por qué alguien debería emplearlo? Los empleadores no te dan trabajo porque eres increíble o porque te encanta el tema; te dan un trabajo porque piensan que puedes hacer algo increíble por ellos. Si pareces alguien que será difícil de administrar o que no hará lo que quiere, o que puede estar perdiendo algunas partes de una educación básica, será mejor que tengas excelentes credenciales y logros (y a veces incluso esto no es suficiente ) Sin credenciales, logros o demostrando que puede hacer lo que un empleador quiere, ¿por qué alguien lo contrataría?

“No quiero parecer arrogante, soy extremadamente apasionado y trabajador por la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la visión por computadora”.

Ser apasionado cuenta poco o nada sin logros que lo acompañen. Ser trabajador puede contar para algo, pero solo si puede mostrarlo en lo que produce, en particular al hacer algo en lo que otra persona pueda ver el valor cuando no está cerca.

Esta declaración también plantea la pregunta, si eres tan apasionado y trabajador, ¿por qué no ir a la universidad y educarte en esta área? La educación universitaria es como un fuelle para avivar el fuego dentro de ti: hará que arda más caliente, más limpio y más eficazmente que tú solo.

Tenga en cuenta que, como recién graduado de la escuela secundaria, hay otros de su edad con igual o mayor inteligencia, impulso y pasión por la IA y el aprendizaje automático. La mayoría de estas personas se encuentran actualmente en su primer año de educación universitaria. Unos pocos, muy pocos, obtendrán un acceso significativo a un laboratorio de investigación de IA en los próximos años mientras están en la universidad. Algunos más irán a la escuela de posgrado y se convertirán en investigadores de IA de esa manera. Y muchos irán en direcciones diferentes, ya sea porque no pueden cortarlo o porque sus intereses los llevan a otra parte. Pero todos ellos tienen muchas más posibilidades de convertirse en investigadores de IA que alguien que ni siquiera está matriculado en una educación universitaria.

Sé que eso es contundente y probablemente no sea lo que querías escuchar. Creo que decirte cualquier otra cosa sería un grave perjuicio para ti. Puedes aprender mucho por tu cuenta, y deberías. Pero hacerlo junto con una educación universitaria sólida es lo que debe hacer, no tratar de hacerlo en lugar de dicha educación mientras espera que ocurra un milagro.

Buena suerte.

primero trate de comprender qué es el cálculo y cómo se usa para encontrar los máximos o mínimos de una función. – cálculo.
cómo resolver un conjunto de ecuaciones lineales y entender qué es una matriz, qué cosas interesantes podemos hacer con una matriz. – álgebra lineal.
Aprende a programar. Comprende cómo funcionan las computadoras.
Trate de comprender qué problemas pueden resolver las computadoras y los problemas que no se pueden resolver con la tecnología existente y qué problemas se pueden resolver con la invención de nuevas tecnologías. – Ciencias de la Computación.
Trate de entender cómo los humanos aprenden la habilidad de resolver problemas o cómo pueden ver las cosas como entienden el lenguaje. intenta analizar si una computadora puede imitar las cosas. – psicología del comportamiento humano.
Entonces comprenderá qué es el aprendizaje automático, la visión por computadora y la PNL y la robótica.
Luego puede tomar cursos sobre estos temas para ver cómo están tratando de resolver estos problemas.

No caigas en la credencialidad. Todo lo que necesita en una profesión de construcción, como la ingeniería de software, es un registro de trabajo impresionante. Comienza a construir algo en el campo en el que deseas ingresar y aprende lo que necesites para que funcione. Eso es lo que la mayoría de la gente tiene que hacer eventualmente, ya sea que tengan antecedentes formales o no. Siga esforzándose para aprender más sobre las matemáticas y las herramientas necesarias para crear aplicaciones de aprendizaje automático o IA. Únase a las comunidades de código abierto. Aprende de otros contribuyentes. Intenta ayudarlos a mejorar su trabajo colectivo. Aquí hay una lista de recursos de aprendizaje profundo y máquina en línea: aprendizaje profundo distribuido y de código abierto para la JVM