Hay varios puntos de entrada en una carrera en inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML). No se preocupe demasiado por la naturaleza competitiva de los trabajos en AI / ML, más bien, preocúpese por convertirse en uno de los mejores, el resto caerá con mucha facilidad después.
Te estás preguntando en este momento, ¿cómo te conviertes en uno de los mejores en el campo? Trabaja duro e inteligente. Puede comenzar aprendiendo los conceptos subyacentes en AI / ML:
La IA es el campo de estudio general en informática (CS) que se ocupa de las ideas generales de dar inteligencia a las máquinas. ML es un campo bajo AI que trata con máquinas de aprendizaje, es decir, máquinas que mejoran a partir de ejemplos de entrenamiento. Con la llegada del aprendizaje profundo (DL), que se trata de una pila de capas de procesamiento una encima de la otra, ML se ha convertido en un área muy candente en IA. Así que asegúrese de adquirir conocimientos en ML, especialmente en algoritmos DL como redes neuronales profundas (DNN). Dicho esto, puede comenzar el viaje aprendiendo sobre AI / ML de las siguientes maneras, puede:
- ¿La inteligencia artificial se convertirá en una amenaza para algunos (o todos) los humanos? Dado que una computadora no tiene sentimientos, metas o deseos, ¿cómo?
- ¿Por qué algunos algoritmos de aprendizaje automático se consideran más adecuados para tareas de PNL específicas?
- ¿Cuál es la clave que el aprendizaje profundo contribuyó al aprendizaje de refuerzo (RL) que antes no era posible sin redes neuronales (ANN)?
- ¿Cuál es su opinión sobre el argumento de la habitación china de John Searle?
- ¿Aprendería AI más sobre los humanos analizando Quora en lugar de las redes sociales como Facebook o Twitter?
- Obtenga más estudios y obtenga un doctorado: reciba asesoramiento de profesionales en los campos para obtener el conocimiento en AI / ML.
- Autoaprendizaje AI / ML: con tantas fuentes de información en línea, realmente puede aprender sobre cualquier campo complejo por sí mismo.
Luego resuelva problemas interesantes y complejos utilizando soluciones AI / ML . Realmente necesitas trabajar más duro para aprender por ti mismo porque eres responsable contigo mismo. La disciplina es, por lo tanto, muy importante al desarrollar cualquier habilidad. También asegúrese de poder programar en cualquiera de los siguientes:
- Pitón
- Java
- C / C ++
También debe aprender a usar las bibliotecas ML existentes, como:
- Keras
- PyTorch.
- TensorFlow.
- Theano
Y también debes ser bueno en matemáticas, especialmente en lo siguiente:
- Álgebra lineal.
- Probabilidades y estadísticas.
- Cálculo.
- Optimización numérica.
Una vez que haya adquirido el conocimiento, puede continuar desarrollando proyectos geniales antes, durante o después de realizar un doctorado. También puede desarrollar los algoritmos sin el doctorado por completo, es decir, si aprendió con éxito AI / ML. Sí, es muy difícil construir los algoritmos de IA, pero una vez que lo desarrolles, puede ofrecerte varios beneficios, puedes:
- Licencia de la tecnología a otras empresas a un precio razonable.
- Inicie aplicaciones en dispositivos iOS, Android y Windows 10 con tecnología. Luego monetícelos usando anuncios y / o compras en la aplicación.
- De código abierto, no es la mejor opción, especialmente si sus algoritmos son bastante novedosos, pero depende de usted dejar ir algo que pasó mucho tiempo desarrollando por el bien de un trabajo. Probablemente sea mejor probar un negocio a su alrededor.
- Venda todos los derechos tecnológicos a una empresa más grande: pero no cree algoritmos solo por dinero. También es mejor si la empresa más grande se acercó a su inicio para una adquisición que al revés.
Nota: Si desarrolla un algoritmo bajo una compañía, será propiedad de esa compañía, por lo que si desea tener control sobre sus esfuerzos, debe hacerlo usted mismo.
Si necesita tanto el trabajo de IA, debe comenzar a trabajar en los desafíos de Kaggle, desarrollar soluciones para ellos y obtener la experiencia que tanto necesita. También intente conectarse con personas que trabajan en compañías a las que le interesa unirse porque una referencia es más poderosa que una solicitud de empleo en línea.
Para ser honesto, no puedo hablar por los demás, pero no estoy muy interesado en los trabajos. La mayoría de los algoritmos que desarrollo nunca están disponibles públicamente en GitHub porque tengo planes de negocios para ellos. Normalmente los lanzo bajo el capó en las aplicaciones de Android. Luego uso los comentarios de los usuarios para mejorar aún más los algoritmos y, después de varias iteraciones, los algoritmos se vuelven lo suficientemente maduros y útiles como para ser monetizados con éxito.
¿Qué tipo de trabajos puedo realizar para mejorar mis posibilidades?
Puede encontrar cualquier puesto de ingeniería de software en cualquier empresa y luego aprender por sí mismo el aprendizaje automático (ML). Luego, puede comenzar proyectos paralelos mientras está en su trabajo de software actual y luego abrir los proyectos de código abierto cuando hayan terminado. Asegúrese de que los proyectos sean interesantes para que puedan llamar su atención. Luego, como dije antes, construya una red de personas y aplique a través de ellas señalando su experiencia con proyectos paralelos. Trate de ingresar a AI a través de pasantías primero, lo que puede generar más oportunidades de obtener un trabajo relacionado con AI más adelante.
Eso es básicamente todo, solo demuestra tus habilidades resolviendo problemas reales de IA . Todo empleador quiere que se resuelvan los problemas, especialmente aquellos que generan ganancias. No importa si no tiene un título o un doctorado, lo que importa es su capacidad para ofrecer soluciones reales alineadas con los objetivos comerciales de la empresa. Si puede demostrar que puede hacer el trabajo, puede conseguir su primer trabajo de IA.
Además, hay programas de Google Brain, como el programa de residencia que busca nutrir los mejores talentos futuros en AI / ML. Intenta ingresar a esos programas para comenzar tu carrera en AI / ML. Una vez que haya adquirido algo de experiencia, obtener entrevistas y aprobarlas se convertirá en pan comido.
Espero que esto ayude.
