Inteligencia artificial, aprendizaje automático, robótica: ¿cuál es más fácil de aprender para el programador?

El más productivo es el aprendizaje automático.

Fácil no cuenta. Duros cuenta. Y no hay lucha. Si no es pura felicidad, no lo lograrás. Ve a hacer arte o algo así.

Como dijo el presidente John Kennedy, “Hacemos estas cosas no porque sean fáciles, sino porque son difíciles”. Ese fue su anuncio del objetivo del hombre en la luna.

La IA es demasiado amplia para precisarla, por lo que no daría lugar a una experiencia comercializable.

Mucha, mucha gente sabe de robótica. Piense en pisos de fábrica, no en humanoides exóticos como Asimo o muñecas sexuales.

Todos los avances están sucediendo en Machine Learning. Incluso el reconocimiento de voz y visual se basa en Machine Learning, por lo que es superpoder.

Debería trabajar con una computadora con CPU y GPU y aprender a programar para usarlas en su mejor caso. Mezclar CPU y GPU de manera eficiente mientras se administra bien la memoria es una gran ventaja. Puede estar usando CUDA, así que investigue eso.

Además, la programación paralela es imprescindible. Usa todos los núcleos todo el tiempo. Ejecutar al 100% de la CPU. Para eso está el silicio. Quémalo.

Personalmente, me mantendría alejado de .Net porque casi todos trabajan en Linux, no en Windows. Si no lo sabía, Windows no es un sistema operativo real, solo pretende serlo. Investigue el “sistema operativo host”.

Java un poco sux, excepto en aplicaciones empresariales, ya que es un gran recurso. Es grande y gordo y ocupa 3 asientos en un avión. Javascript es solo para páginas web; No es para aplicaciones de fondo.

Es posible que desee mantenerse al día con Javascript en caso de que necesite hacer trabajo de front-end, pero pierda Java y .Net a menos que desee trabajar para grandes cuerpos congestionados en un cubículo gris por el resto de su vida. Puedes morir allí y nadie se daría cuenta.

Es mejor que siga con Python y aprenda C ++ lo más rápido que pueda (tal vez noches y fines de semana) para ser comercialmente viable. En Linux y Mac, las personas no soportan una mala gestión de la memoria, esa es solo la PC, lo que de todos modos es un anatema para la mayoría de los desarrolladores. Si no conoces el poder de Linux, estás en una gran sorpresa. Microsoft simplemente NO tiene idea …

La ventaja de C ++ es que es un precompilador de C, luego C compila el código de la máquina, por lo que es * FAST *. MALVADO rápido. De ninguna manera puede Python mantenerse al día con C ++, pero Python está bien para aprender. Además, C / C ++ es * mucho * más poderoso que Python, ya que está más cerca del metal desnudo.

Encuentre un centro de datos importante que ejecute Windows Server. Yo Te reto. No existen

Si quieres ser un verdadero semental, mejora con bases de datos como DB2. No mucha gente es analista de datos experto, diseño de bases de datos, diccionario de datos, optimización de consultas, administradores de bases de datos como yo. Entonces, te quedarías y la gente te necesitaría.

Aceleré una tienda en un 4,000% en dos días simplemente optimizando las consultas SQL.

Datos no estructurados, lo ignoraría. Ese es el trabajo de “cualquier Tom, Dick o Harry”. Los tipos de DB competentes balancean la carne grande.

Además, sé un tipo divertido, pero pon tu trabajo por delante de todo lo demás. Las personas dedicadas de Comp Sci son muy apreciadas. No te vayas fufu. Y te recompensarán. Oh, olvida los fines de semana y días festivos. Trabajarás 7 días a la semana y muchas noches también. Entonces, olvídate de mirar “el juego”. Quieres reservar ese tiempo para tu amiga. Cuando tengas tiempo con ella, ENFOQUE. Apaga tu teléfono celular.

Tengo más de 40 años en Comp Sci y mujeres, y ~ 20 en IA, así que me escucharía muy de cerca.

El aprendizaje automático es una rama de la IA. La robótica necesita la IA como una gran parte de ella, pero implica más mecánica de detección y control físico.

Entonces, si ya eres bueno en Python, etc., es posible que desees comenzar a estudiar el aprendizaje automático. No es tan difícil como suena 🙂

Una vez que pase la fase inicial de “oh, eso es todo …” para el aprendizaje automático, tendría mucho sentido para usted. Si tiene un buen conocimiento práctico de la ciencia de datos o al menos de estadísticas, también es útil.

No diré que es “fácil” aprender, pero no es ciencia espacial. Si tiene experiencia en ingeniería mecánica, es algo que desea aprovechar para aprender Robótica.

Por otro lado, realmente todavía no sabemos qué área sería una mayor oportunidad. Google (Alphabet) compró Boston Dynamic que la robótica de pensamiento se recuperaría y ahora está considerando venderla porque no pueden encontrar el mercado inmediato de la tecnología.