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¿Qué hay que estudiar para hacer IA: inteligencia artificial?

El estudio de la inteligencia artificial es un campo muy amplio, y las habilidades necesarias para trabajar con esta tecnología son diversas. No existe un único programa de grado que pueda proporcionarle los conocimientos necesarios que estudiar para hacer IA.

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    Los mejores cursos que estudiar para hacer IA

    Si te preguntas que estudiar para hacer IA, este artículo es para ti. La inteligencia artificial, o IA, es uno de los campos tecnológicos de más rápido crecimiento en la actualidad.

    Los días en que la IA sólo aparecía en los libros y películas de ciencia ficción han pasado.

    Se espera que estudiar para hacer IA y la popularidad de la IA crezca a un ritmo aún más rápido, asegurando que los estudiantes que entren en este campo hoy tendrán un trabajo estable dentro de 10 años.

    Para mucha gente, la inteligencia artificial evoca imágenes de robots e historias de ciencia ficción.

    A pesar de estar ampliamente reconocida como una de las fronteras tecnológicas de nuestro tiempo, la IA sigue siendo un misterio para mucha gente.

    Y es comprensible. Su complejidad y naturaleza abstracta son difíciles de encapsular en pocas palabras.

    Pero no es imposible.

    El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE cuenta con una larga tradición docente e investigadora en este ámbito y ofrece a sus alumnos la oportunidad de perfeccionar sus habilidades prácticas y conceptuales a través del desarrollo de sus propios proyectos.

    Qué estudiar para hacer IA: Informática

    Que estudiar para hacer IA, consiste en programar máquinas inteligentes, es fundamental tener una base sólida en informática.

    Materias como los algoritmos, las estructuras de datos y la teoría de la complejidad son importantes, al igual que los lenguajes de programación como C++ , Python y Java.

    La informática es el estudio de los algoritmos y procesos que interactúan con los datos.

    Un informático se especializa en la teoría de la computación y en el diseño de sistemas informáticos.

    Un algoritmo es un procedimiento de cálculo paso a paso. Los algoritmos se utilizan para el cálculo, el procesamiento de datos y el razonamiento automatizado.

    En la inteligencia artificial, los algoritmos se utilizan para crear agentes inteligentes que actúan racionalmente en un entorno determinado.

    El uso de algoritmos permite que las personas y las máquinas actúen sin ser programadas explícitamente.

    El estudio de la informática incluye los lenguajes de programación y la teoría de la computación.

    Los informáticos diseñan programas y aplicaciones de software y evalúan su eficiencia y eficacia.

    Un informático puede trabajar en varios puestos, como desarrollador o ingeniero de software, científico investigador, consultor técnico o profesor.

    Qué estudiar para hacer IA: Ingeniería de Software

    Muchos sistemas modernos que estudiar para hacer IA, se entrenan con cantidades masivas de datos y necesitan ser capaces de funcionar en casi cualquier tipo de hardware.

    Los ingenieros especializados en campos como la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador también encontrarán muchas oportunidades en que estudiar para hacer IA.

    Los ingenieros de software tienen mucho que aprender si quieren estar en la vanguardia de la inteligencia artificial, pero eso no significa que tengan que volver a la escuela.

    Los ingenieros de software tienen mucho que aprender si quieren estar a la vanguardia de la inteligencia artificial, pero eso no significa que tengan que volver a la escuela.

    El campo de la inteligencia artificial avanza rápidamente y crea nuevas oportunidades profesionales para los desarrolladores de software, siempre y cuando estén dispuestos a seguir aprendiendo a lo largo de su carrera.

    La inteligencia artificial se está aplicando en casi todos los sectores, desde la agricultura y el transporte hasta la atención sanitaria y los deportes.

    Y la demanda de desarrolladores de software expertos en IA supera con creces el número de profesionales cualificados disponibles.

    El problema es que las habilidades tradicionales de desarrollo de software no serán suficientes para los desarrolladores que quieran una parte de este mercado en expansión.

    Qué estudiar para hacer IA: Estadística

    Los estadísticos construyen modelos para ayudarnos a entender cómo funcionan las cosas, por ejemplo, cómo reaccionará el mercado de valores o qué jugador de béisbol tiene más probabilidades de ganar un determinado partido.

    La probabilidad consiste en predecir acontecimientos a partir de los datos sobre el comportamiento anterior de un sistema.

    Pocas disciplinas se han visto tan transformadas por el aprendizaje automático como la estadística; este campo ha sido puesto patas arriba por la IA.

    Los estadísticos tradicionales tenían que asumir que los datos con los que trabajaban eran una única muestra de una población mayor, y tenían que hacer suposiciones sobre la distribución de esa población.

    Pero en el aprendizaje automático, ya no necesitamos hacer esas suposiciones: Podemos examinar toda la población y luego hacer predicciones basadas en esa información porque tenemos acceso a muchos datos.

    Hoy en día, muchos profesionales del aprendizaje automático tienen una sólida formación en estadística.

    Los estadísticos suelen centrarse en dar sentido a problemas complejos utilizando datos y matemáticas.

    Los expertos en aprendizaje automático son capaces de crear algoritmos que permiten a los ordenadores interpretar esos problemas de forma automática.

    Que estudiar para hacer IA: Aprendizaje automático

    El aprendizaje automático es el estudio de los algoritmos que pueden aprender de los datos.

    Aprender, en este contexto, significa que el algoritmo puede utilizar nuevos datos para predecir o categorizar algo.

    Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje automático puede ser entrenado con cientos de miles de imágenes y sus etiquetas (por ejemplo, «gato»), de modo que, cuando se le da una nueva imagen como entrada, produce una etiqueta para esa imagen (por ejemplo, «gato»).

    La inteligencia artificial es un campo muy amplio que abarca muchos subcampos, incluido el aprendizaje automático.

    El aprendizaje automático es uno de los subcampos más populares que estudiar para hacer IA: se ha investigado mucho y se ha aplicado a muchos problemas.

    En los últimos años se han hecho muchos progresos en el aprendizaje automático gracias a los avances en el aprendizaje profundo.

    Que estudiar para hacer IA: Matemáticas

    Las matemáticas son la materia más importante cuando se trata de aprender inteligencia artificial.

    Esto se debe a que casi todas las técnicas de IA tienen una base matemática.

    Es la base de la IA y la más difícil de dominar.

    Las matemáticas son también la asignatura más extensa de esta lista, lo que significa que debes empezar pronto con ella.

    Se necesita una base sólida en matemáticas antes de poder pasar a los temas avanzados.

    El aprendizaje de las matemáticas le ayudará a desarrollar su capacidad de análisis y a conocer mejor el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística.

    Estas son necesarias para resolver problemas relacionados con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

    El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ambas partes cruciales que estudiar para hacer IA, hacen un gran uso de la teoría de la probabilidad, el álgebra lineal y el cálculo.

    Álgebra lineal. El álgebra lineal permite comprender los espacios vectoriales y las operaciones matriciales, que son esenciales para muchos algoritmos de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales.

    Optimización convexa. La optimización convexa proporciona una comprensión de las funciones convexas, que son útiles para optimizar los parámetros de los modelos lineales en el aprendizaje automático.

    Cálculo. El cálculo proporciona una comprensión de las derivadas y los gradientes, que son esenciales en el entrenamiento de retropropagación utilizado en las redes neuronales y las técnicas de aprendizaje profundo.

    Conclusión: Hay muchas cosas que estudiar para hacer IA.

    La inteligencia artificial es una asignatura muy popular en la mayoría de las universidades, y puede conducir a lucrativas carreras en el ámbito de los juegos, la robótica, la programación y la ingeniería.

    Con tantos puestos de trabajo disponibles en el campo de la IA y la prevalencia de los ordenadores en nuestra vida cotidiana, no es de extrañar que grandes universidades la enseñen a sus estudiantes.

    Si quieres hacer algo de inteligencia artificial por tu cuenta, tienes mucho trabajo que hacer.

    Este no es un estudio que se pueda aprender realmente de un libro o sobre la marcha.

    Es más bien matemático e informático, por lo que es ideal para alguien que también sepa de informática.

    Tienes que saber cómo codificar, cómo calcular, cómo almacenar y conservar los datos.

    Por supuesto, Al existe desde hace mucho tiempo, así que no sientas que necesitas empezar con un título avanzado.

    Pero si quieres dedicarte a esto como trabajo secundario, o incluso como principal, necesitarás todos los conocimientos avanzados que conlleva.

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