¿Qué tan bien se necesita conocer la codificación para seguir una carrera en inteligencia artificial y trabajar en empresas como Google y Tesla?

La programación es una habilidad fundamental requerida para la ingeniería de software.

Intentar resolver un problema de tecnología de software sin programación es como tratar de ser un orador sin un lenguaje. Su código es básicamente la forma fundamental a través de la cual sus instrucciones se expresan / especifican a una computadora sin ambigüedades. Simplemente no podría hacerlo sin código.

El aprendizaje automático es una evolución interesante donde los programas aprenden patrones y características interesantes de los datos. Sin embargo, uno todavía necesita escribir estos programas, o al menos saber cómo usarlos. Cualquiera de estos requiere que escribas código. Los buenos ‘científicos de datos’ son, ante todo, excelentes para aprovechar y mejorar los algoritmos de aprendizaje. Los ‘científicos de investigación’ pueden lograr mucho de esto a través de la teoría académica y el razonamiento matemático abstracto. Sin embargo, aunque tales ideas se ponen a prueba, aún se necesita programar estos algoritmos y probarlos con datos del mundo real. El matiz puede ser que un científico puede programar en R en lugar de un lenguaje de programación más orientado a aplicaciones como Java.

Con todo, uno no puede eliminar la programación si desea construir una carrera en aprendizaje automático. Cualquier ingeniero de software o un científico de datos necesita comprender la programación y los algoritmos de ambos. Un ingeniero de software puede indexar más sobre programación mientras que el científico indexa más sobre algoritmos, pero es cierto que ninguno de ellos puede sobrevivir a largo plazo conociendo solo una de estas habilidades fundamentales.

Como un punto de comparación útil, un analista de negocios es un rol que puede no implicar un conocimiento de programación o funcionamiento interno de algoritmos, pero aún requiere uno para analizar datos por medio de herramientas. Sin embargo, esa no es una carrera en el aprendizaje automático per se, de eso se trata su pregunta. Cuando habla de carreras de aprendizaje automático en Google y Teslas del mundo, sí, absolutamente necesita saber programación.

La automatización, la robótica y el uso de sofisticados programas y programas informáticos caracterizan una carrera en inteligencia artificial (IA) . Los candidatos interesados ​​en buscar trabajos en este campo requieren una educación específica basada en los fundamentos de las matemáticas, la tecnología, la lógica y las perspectivas de ingeniería . Las habilidades de comunicación escrita y verbal también son importantes para transmitir cómo las herramientas y los servicios de inteligencia artificial se emplean de manera efectiva dentro de la industria.

Para ser reclutado en grandes empresas como Google, Tesla, etc., aparte de logros profesionales excepcionales, uno necesita tener un conocimiento competente de las matemáticas (incluyendo probabilidad, estadística, álgebra, cálculo, lógica y algoritmos), redes bayesianas o modelos gráficos, incluidas redes neuronales , física y robótica, informática, lenguajes de programación y codificación, teoría de la ciencia cognitiva.

La codificación no es la necesidad esencial para entrar en la Inteligencia Artificial.
Los profesionales de IA más exitosos a menudo comparten características comunes que les permiten tener éxito y avanzar en sus carreras. Trabajar con inteligencia artificial requiere un proceso de pensamiento analítico y la capacidad de resolver problemas con soluciones rentables y eficientes.
También requiere previsión sobre las innovaciones tecnológicas que se traducen en programas de vanguardia que permiten a las empresas seguir siendo competitivas. Además, los especialistas en IA necesitan habilidades técnicas para diseñar, mantener y reparar tecnología y programas de software. Siempre y cuando comprenda el algoritmo de cómo se debe hacer el trabajo. Varios trabajos en el campo de la IA:

  • Analistas y desarrolladores de software.
  • Informáticos e ingenieros informáticos.
  • Especialistas en algoritmos.
  • Investigadores científicos y consultores de ingeniería.
  • Ingenieros mecánicos y técnicos de mantenimiento.
  • Ingenieros de fabricación y eléctricos.
  • Electricistas militares y de aviación que trabajan con simuladores de vuelo, drones y armamentos.
  • Diseñadores de arte gráfico, músicos digitales, productores de entretenimiento, fabricantes de textiles y arquitectos.

Nunca he aparecido en el proceso de reclutamiento de estas empresas, y ahora, probablemente sea demasiado tarde para participar en la competencia. Existen varias rondas técnicas en las que debe probar técnicamente los conceptos y la codificación, por lo que sea cual sea su definición de excelencia, piense en el nivel más alto de excelencia que necesita alcanzar para llegar allí.

Tengo amigos en Dropbox y TESLA, entraron por la forma en que la mayoría lo hace. Obtenga una maestría, haga un montón de pasantías y luego trabaje duro para convertirlas en puestos de tiempo completo. Hay muchas posibilidades de hacerlo directamente a menos que estés en el club de 3 letras.

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