Cómo aprender IA en línea

La IA es una rama de la informática en rápida evolución que ha revolucionado muchas industrias, incluidas la cadena de suministro, la industria alimentaria, la farmacéutica, la manufactura, la fabricación, los chatbots y la creación de contenido. De hecho, la mayor parte del contenido online reciente se ha creado utilizando algún tipo de inteligencia artificial, como generadores de texto o creadores de sitios web de IA, como Hocoos AI. 

Sin embargo, el impacto de las tecnologías de IA va más allá de la innovación industrial. Tiene el poder de impactar rápidamente los puestos de trabajo en toda la fuerza laboral, desde trabajadores de fábricas hasta camareros e ingenieros. Por lo tanto, considerando que el papel de la IA continúa creciendo en todos los sectores, es cada vez más importante aprender sobre la IA. 

Esta guía tiene como objetivo informarte sobre cómo aprender IA desde cero, proporcionarte los conocimientos y pasos necesarios para navegar en tu trayectoria y discutir la importancia de la educación formal en este campo apasionante pero complejo. Pero antes de profundizar en los detalles más interesantes, familiaricémonos con lo que realmente es la IA. 

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Como se mencionó anteriormente, la inteligencia artificial es una rama de la informática que se ocupa de los problemas cognitivos asociados con la inteligencia humana, como el aprendizaje, el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas. Sin embargo, a diferencia de la inteligencia humana, la IA aborda estos problemas con una eficiencia mecánica que a veces supera las capacidades humanas. 

Como rama tanto científica como de ingeniería, la IA tiene una serie de subcampos que han permeado casi todos los aspectos de nuestras vidas. Aunque la mayoría de la gente asocia la IA con modelos generativos recientes como ChatGPT, la verdad es que las tecnologías de IA han estado impactando nuestras vidas mucho antes de que ChatGPT estuviera disponible para el público en general. 

Por ejemplo, la IA es el cerebro detrás de la predicción de rutas en Google Maps, la voz detrás de los asistentes digitales inteligentes, los engranajes invisibles que personalizan tus noticias en las redes sociales y los motores de recomendación que sugieren qué ver a continuación en tu servicio de streaming favorito. 

Diferentes Tipos de Inteligencia Artificial

A medida que las nuevas e innovadoras aplicaciones de la tecnología de Inteligencia Artificial continúan expandiéndose, la cantidad de subcampos continúa creciendo. Sin embargo, para simplificar las cosas, clasificaremos las tecnologías de IA en tres tipos diferentes. 

Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)

La ANI, como su nombre lo indica, es el tipo de IA más común con la que interactuamos hoy en día; está diseñada para realizar una sola tarea, como el reconocimiento de voz y patrones, respuestas a indicaciones y consultas, y generación de contenido. 

La ANI opera bajo un rango limitado y predefinido de contextos siguiendo algoritmos programados que les permiten realizar tareas específicas. Los ejemplos más conocidos de Inteligencia Artificial Estrecha son los modelos de IA generativa, como ChatGPT, que sobresale en la generación de texto; DALL-E, que genera imágenes basadas en descripciones textuales; y los Creadores de Sitios Web de IA, como Hocoos AI.

Inteligencia Artificial General

La Inteligencia Artificial General, abreviada como AGI, es una forma teórica de IA que posee la capacidad de comprender, aprender, adaptarse e implementar el conocimiento de manera tan amplia y flexible como la inteligencia humana. Algunos teorizan que esta forma de IA poseería, o sería capaz de desarrollar, autoconciencia, comprensión emocional y la capacidad de interpretar el mundo como lo haría la inteligencia humana. 

Aunque algunos modelos de Inteligencia Artificial, como Chat-GPT, han demostrado la capacidad de generalizar en diferentes tareas, la AGI sigue siendo un concepto teórico que no se ha materializado en aplicaciones prácticas. Al menos, no todavía. 

Superinteligencia Artificial

La superinteligencia artificial, abreviada como ASI, se refiere al escenario futuro en el que los modelos de Inteligencia Artificial superan la inteligencia humana en casi todos los trabajos económicamente valiosos. Sin embargo, aunque intrigante, este concepto sigue siendo similar a los autos voladores de Los Supersónicos—es altamente especulativo. 

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Cómo Aprender IA Online

Como habrás discernido hasta ahora, la IA es una rama muy amplia compuesta por varios campos diversos, cada uno tan importante como el otro. Por lo tanto, no es realmente sorprendente que la idea de aprender IA pueda parecer abrumadora al principio. Sin embargo, el proceso se vuelve significativamente más fácil una vez que lo divides en partes más manejables. Comencemos. 

Crea un Plan de Aprendizaje

Una buena planificación es la mitad del trabajo hecho, por lo que antes de sumergirse en el material, le recomendamos encarecidamente que desarrolle un plan de aprendizaje. Desarrollar un plan de aprendizaje sólido incluye crear un programa de aprendizaje y enumerar ciertas habilidades, establecer objetivos y asegurar los recursos de aprendizaje necesarios para adquirir dichas habilidades. 

Comienza por evaluar tu conocimiento de IA haciéndote las siguientes preguntas: ¿Eres un principiante absoluto en el campo? ¿Tienes las habilidades fundamentales necesarias, como matemáticas y estadística? ¿Estás familiarizado con los conceptos básicos y la terminología?

Luego, asigna tu recurso más valioso a tu horario de aprendizaje: el tiempo. Dedica tiempo a estudiar. Esto podría ser un poco más difícil si estás empleado, pero no te desanimes. Recuerda, el progreso, no importa cuán pequeño sea, sigue siendo progreso; la acumulación de ganancias marginales es real. 

Pero si tienes más tiempo disponible, te beneficiarás de una hora adicional de estudio cada día. Simplemente no te excedas; el descanso también es parte del proceso de aprendizaje. El mejor enfoque posible es medir el progreso que has logrado con el tiempo y ajustar tu horario de aprendizaje en consecuencia. 

También deberías considerar la cantidad de recursos monetarios que estás dispuesto a invertir. Los bootcamps y los cursos online profesionales son extremadamente valiosos y a menudo muy rentables. Eso no significa que los cursos gratuitos de YouTube y el material educativo compartido en redes sociales no te lleven a ninguna parte. Hay muchos sitios online que ofrecen cursos gratuitos. 

Domina las Habilidades Previas

Antes de sumergirte en la IA, necesitarás adquirir habilidades fundamentales que te proporcionarán una base sólida para aprender habilidades y herramientas complejas de IA. Sin embargo, es importante comprender la profundidad y el dominio de las habilidades requeridas, dependiendo principalmente del campo de la IA que desees aprender. 

Por ejemplo, si quieres crear y desarrollar nuevos algoritmos de IA, necesitarás una comprensión profunda de los conceptos matemáticos. Pero si lo que buscas es entrar en el análisis de datos, realmente no hay necesidad de adquirir una comprensión profunda de todos los conceptos matemáticos aplicados en la Inteligencia Artificial. 

La idea clave es reconocer y ajustar la profundidad del aprendizaje de estas habilidades prerrequisito según los requisitos del campo que te gustaría seguir. Dicho esto, las habilidades prerrequisito son:  

Matemáticas básicas

Las tecnologías de Inteligencia Artificial dependen en gran medida de los conceptos matemáticos, en particular de subcampos como el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo. Es cierto que no se necesita un título en matemáticas para tener éxito en la IA, pero es esencial comprender el cálculo, el álgebra lineal y la probabilidad. Esto es particularmente cierto en el caso del álgebra lineal, ya que los algoritmos de IA se basan con frecuencia en matrices y transformaciones lineales. 

Estadística básica

Las habilidades y los conceptos de IA son mucho más fáciles de aprender y comprender cuando se entienden las estadísticas y la interpretación de datos. Conceptos como las medidas estadísticas, las distribuciones, las desviaciones y la varianza, la regresión y la probabilidad desempeñan un papel crucial en las diferentes aplicaciones de la IA. 

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Aprende las Habilidades Básicas

Una vez que hayas dominado las habilidades prerrequisito requeridas por el campo de la IA que deseas aprender, es hora de pasar a dominar las habilidades esenciales que necesitarás para aprender y comprender el funcionamiento interno de las tecnologías de inteligencia artificial. 

Al igual que con las habilidades prerrequisito, el nivel de dominio que necesitarás está determinado por el tipo de rol que deseas desempeñar en la IA. Esto es lo que necesitas aprender. 

Programación

Saber codificar es crucial, ya que la implementación de la IA se basa en el desarrollo de algoritmos y modelos, la manipulación de datos y el uso de varias bibliotecas. Python se encuentra entre los lenguajes de programación más populares en la comunidad de la IA debido a su simplicidad y adaptabilidad. R es otro de los favoritos, junto con Java y C++.

• Python — como se mencionó anteriormente, Python es con frecuencia el lenguaje predilecto para la IA, principalmente debido a su sintaxis simplificada y la gran disponibilidad de bibliotecas de ciencia de datos. Además de eso, este lenguaje de programación es muy fácil de aprender para principiantes y es particularmente popular en los modelos de aprendizaje automático. 
• R — R tiene una curva de aprendizaje algo más pronunciada en comparación con Python, pero vale la pena cada inversión si buscas un puesto en IA y ciencia de datos. 
• Java o C++ — Aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes porque tanto Java como C++ proporcionan un control de máquina de bajo nivel bastante eficiente, lo que implica la gestión y manipulación directa de componentes y sistemas de hardware en la informática. Ambos lenguajes son muy deseables cuando se trata de construir modelos escalables de IA y ML, pero tienen una curva de aprendizaje muy pronunciada, especialmente C++, que se considera muy desafiante debido a las operaciones de bajo nivel.  

Estructuras de Datos

Las estructuras de datos también son una piedra angular del aprendizaje de la IA, y se refiere a un formato especializado para organizar, almacenar, recuperar y manipular datos. Conocer diferentes tipos de estructuras, como árboles, listas y matrices, es esencial a la hora de escribir código complejo que evoluciona hacia un algoritmo y modelos de IA. 

Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es increíblemente importante en el campo de la Inteligencia Artificial, ya que abarca una amplia variedad de herramientas y algoritmos utilizados en conjuntos de datos masivos para encontrar patrones en datos sin procesar. Un científico de datos competente puede usar sus habilidades para refinar e interpretar datos, extraer información significativa, reconocer patrones y descubrir tendencias dentro de dichos datos que permiten que los sistemas de IA operen de manera efectiva. 

Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profundo (DL) son dos subconjuntos increíblemente populares de la Inteligencia Artificial, ya que impulsan muchos de los productos y servicios que usamos a diario. Estas dos disciplinas interconectadas básicamente impulsan la evolución de la Inteligencia Artificial desde conceptos teóricos hasta realidades prácticas. 

El Aprendizaje Automático es en realidad un subcampo de la IA donde las máquinas aprenden de los datos que se les proporcionan, con el objetivo de mejorar su rendimiento y hacer predicciones más precisas. Esta capacidad de aprender y mejorar el rendimiento forma la base sobre la cual la IA toma decisiones y predicciones mejores e informadas. 

El Aprendizaje Profundo, por otro lado, es el subconjunto del Aprendizaje Automático que aprovecha las redes neuronales que simulan la cognición humana, lo que permite a los modelos de IA descubrir automáticamente patrones y características dentro de los datos proporcionados. 

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Aprendizaje a través de Herramientas de IA

Los modelos de IA de generación de contenido brindan una experiencia práctica y directa para estudiantes de todos los niveles, y los principiantes deberían comenzar a experimentar con estos modelos para obtener información y comprensión de cómo la IA interpreta consultas, instrucciones y procesa el lenguaje. 

Lo mismo se aplica a los modelos de IA generativos de imágenes y gráficos, que se basan en algoritmos complejos para interpretar descripciones textuales en salidas visuales. Experimentar con estos modelos te enseñará sobre conceptos como redes neuronales y reconocimiento de imágenes. 

Usar estas herramientas proporciona una buena práctica y puede incluso generar contenido valioso. Por ejemplo, confiar en creadores de sitios web de IA, como Hocoos, puede ayudarte a aprender más, no solo sobre la IA, sino también sobre diseño e interfaces gráficas. 

Los creadores de sitios web con IA suelen ser modelos generativos de los que no se habla mucho, pero su resultado está por todas partes, considerando que ahora realizan la mayor parte del trabajo a la hora de crear un sitio web. Estas herramientas son increíblemente convenientes, ya que eliminan la necesidad de saber CSS, PHP, JavaScript, etc. 

Aprender con los creadores de sitios web con IA también te ayuda a comprender cómo la IA mejora la funcionalidad web e incluso el diseño web, lo que en última instancia hace que el proceso de creación web sea más eficiente y accesible para los no expertos. 

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Educación Formal

Si bien aprender IA en línea a través de varios cursos, herramientas y otros recursos puede proporcionarte un conocimiento práctico del campo, la educación formal en matemáticas y aprendizaje automático puede proporcionarte un conocimiento más profundo y teórico de las tecnologías de IA. Obtener un máster en estos campos te equipa con una base muy sólida, que es necesaria para abordar aspectos más complejos de la IA. 

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¿Por qué Deberías Aprender IA?

El repentino auge de los modelos de IA generativa y la rápida expansión del campo que le siguió no hacen sino subrayar la importancia de la IA como un logro científico y tecnológico que está transformando nuestra forma de trabajar, vivir e interactuar en este preciso momento. 

Aunque todavía se la considera la tecnología del futuro, muchos no se dan cuenta de que la IA es la tecnología del presente, y lo ha sido desde hace bastante tiempo. Con la explosión de datos y la necesidad de analizarlos y utilizarlos, la demanda de competencias en IA se está disparando, por lo que no hay mejor momento que el presente para empezar a aprender sobre IA. 

El aumento de la demanda de especialistas en IA también implica una buena remuneración; los ingenieros de IA y aprendizaje automático y los científicos de datos suelen ganar salarios de seis cifras. Es cierto que el campo es intelectualmente desafiante, pero también está en constante evolución, lo que te da la oportunidad de aprender, adaptarte e innovar continuamente. 

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Resumen

En resumen, si bien la educación formal en matemáticas y ciencias de la computación ofrece un conocimiento más profundo de la IA y sus subconjuntos, aprender IA en línea sigue siendo una opción viable para muchos que buscan ingresar al campo. 

Sin embargo, necesita un plan de aprendizaje sólido que aborde tanto las habilidades fundamentales como las básicas, así como la experiencia práctica con varias IA generativas de contenido, como ChatGPT, DALL-E o herramientas de creación de sitios web de IA, como Hocoos.