La inteligencia artificial o IA está revolucionando todas las áreas, no importa qué carrera ejerzas vas a utilizar o necesitar de la inteligencia artificial para escalar al próximo panorama mundial. La IA es un campo que se enfoca en crear sistemas que sean capaces de realizar tareas que normalmente necesitan o requieren de la inteligencia humana por lo que arender a programar se ha convertido en una prioridad.

Aprender a programar inteligencia artificial

Su objetivo principal es ejecutar tareas que necesiten el procesamiento y análisis de datos a gran escala. Integra un diseño de programación que le permite almacenar información sobre determinada área, convirtiéndola en conocimiento y así poder implementarla en el día a día de la actividad humana

La IA engloba desde software como asistentes virtuales, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro; hasta sistemas integrados como robots, drones y vehículos autónomos.

Todo esto no sería posible sin el perceptrón; este es una neurona artificial que desempeña un papel esencial en los proyectos de Machine Learning (Se enfoca en enseñar a las computadoras para que aprendan de los datos y mejoren con la experiencia) utilizado, en gran medida, en la clasificación de datos; ya que efectúa cálculos para detectar características y tendencias en los datos de entrada.

¿IA predictiva o IA generativa? Conceptos y diferencias

Para aprender a Programar Inteligencia Artificial el amplio mundo del machine learning nos presenta dos enfoques o clasificaciones de la IA como lo son la IA predictiva o la IA generativa, la primera predice patrones de comportamiento mientras la otra las genera con base a la replica. Aunque existen como modelos separados, ambas demuestran el potencial de ayudar a las empresas a ser más eficientes e innovadoras, en este otro artículo exploramos las herramientas y recursos que necesitas para aprender a programar.

La Inteligencia Artificial predictiva es aquella que recopila y analiza datos para predecir sucesos futuros. Tiene como objetivo comprender patrones en los datos y realizar predicciones informadas; es utilizada en la industria para hacer debates financieros sobre posibles ganancias y perdidas esperadas o para determinar si el estado de salud de una persona tiene tendencia hacia una enfermedad.

La IA predictiva utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir el futuro, ayudando así a que las empresas que la utilizan se alineen con las últimas tendencias y condiciones del mercado, manteniendo una ventaja sobre los competidores, ya que planifican con anticipación ciertos eventos.

La Inteligencia Artificial generativa es un tipo de IA que se utiliza para generar contenido basado en indicaciones, utiliza una combinación de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo para generar contenido de algo nuevo. Es sometida a una serie de resultados de alimentación, análisis y salida de un conjunto de datos.

La IA generativa aprovecha varios modelos de aprendizaje como el no supervisado y el semisupervisado para entrenar modelos. Analiza diferentes conjuntos de datos, descubre y analiza patrones aprendidos para producir datos nuevos y realistas. Como su nombre lo indica, genera imágenes, textos y música a partir de descripciones e indicaciones claras, generando así un contenido mucho más creativo.

Ambas nos ayudan a mejorar las oportunidades, cerrando brecha entre los algoritmos y generando el mejor resultado posible en cada área en específico.

¿Cómo aprender a programar tu propia inteligencia artificial?

Debido a que la IA se ha convertido en una de las disciplinas más emocionantes y prometedoras, aprender a programar inteligencia artificial es fundamental y queremos que conozcas las herramientas o lenguajes esenciales para su programación clave.

Para aprender programar tu propia inteligencia artificial debes conocer los siguientes conceptos y lenguajes. Primero debes saber que existen varios tipos de inteligencia artificial y para iniciar debes definir cuál deseas hacer. Por otro lado, es necesario conocer el concepto más importante que es el Machine Learning.

El aprendizaje automático se trata de una técnica que permite a las máquinas aprender a partir de datos sin necesidad de que se les haya programado anteriormente como realizar una tarea específica.

Otro de los conceptos claves que debes manejar es el Deep Learning, esta es una técnica de aprendizaje automatizó que se basa en redes neuronales artificiales. Es utilizada, por ejemplo en el reconocimiento de voz.

Por potro lado, no solo debes saber conceptos sino de lenguajes de programación.

Los principales utilizados en la creación de inteligencias artificiales son:

Python: este es uno de los más utilizados debido a su simplicidad y facilidad de aprendizaje. Posee una sintaxis simple y legible, además de la gran cantidad de librerías específicas como TensorFlow que es especialmente poderoso para la creación y entrenamiento en redes neuronales, lo que es fundamental en muchos aspectos de la IA. Es importante comprender los algoritmos de aprendizaje automático como la regresión lineal, el clustering, la clasificación y otros.

  • Java: es uno de los más populares, utilizado tanto para aplicaciones como para inteligencia artificial. También cuenta con una gran variedad de librerías como DL4J o Weka.

  • C++: conocido por su velocidad y eficiencia, se utiliza en aplicaciones de IA donde se necesitan procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, como la visión por computadora y la robótica. Con C++ se pueden implementar algoritmos de IA optimizados para un rendimiento maravilloso.

  • R: si gustas en crear una inteligencia artificial enfocada en el análisis de datos y modelado estadístico, R es la mejor opción.

  • Prolog: Se utiliza en IA para razonar tomar decisiones basadas en reglas de lógica. Aunque Prolog no es tan popular como Python o C++, es una elección valiosa cuando se trata de problemas de IA centrados en la lógica y el razonamiento.

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En 4Geeks Academy podemos apoyarte con el aprendizaje de estos lenguajes. En nuestro cursos de Data Science para aprender a programar tu propia inteligencia artificial también, puedes aprender a programar desde cero sin ningún inconveniente. También contamos con Nuestro curso de Fullstack Development, donde contarás con los mejores profesores y un material completamente actualizado, no dude en contactarnos.

Luego de manejar y definir el lenguaje, debes revisar las herramientas y librerías de programación que te servirán de apoyo, ya que son esenciales en el desarrollo de la IA. Inicialmente tenemos:

  • Tensorflow; mencionada anteriormente, es la librería de código desarrollada: por Google y es utilizada para crear modelos de aprendizaje profundo, es una herramienta potente y versátil que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de inteligencia artificial.
  • Keras: es una librería de alto nivel fácil de aprender y utilizar para construir redes neuronales que se ejecutan con TensorFlow. Keras también es muy rápida y eficiente, lo que la hace ideal para aplicaciones en tiempo real.

-Pytorch: es una librería de código abierto desarrollada por Facebook que se utiliza para generar modelos de aprendizaje profundo. Esta herramienta es muy popular entre los investigadores y se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones de inteligencia artificial Después de que te hayas familiarizado con las herramientas y librerías, solo debes de practicar mucho, recuerda que en la práctica está la clave. Debes de asegurarte de dedicarle tiempo y experimentar con la programación; esto te ayudará a familiarizarte con las herramientas y a desarrollar tus habilidades.

Por último, pero no menos importante, mantente al día con las últimas tendencias y desarrollos, la inteligencia artificial es un campo de constante evolución y debes contar con una comunidad de apoyo con la que puedas retroalimentarte mutuamente. Puedes unirte a foros y comunidades de programadores.

¿Vale la pena aprender a programar inteligencia artificial?

¡Claro! La inteligencia artificial es un campo acelerado y constante que ofrece oportunidades profesionales, provechosas y gratificantes. No solo a nivel personal, sino por la satisfacción de poder ayudar a personas en una cantidad incontable de personas en distintas áreas de trabajo, por lo que aprender a programar inteligencia artificial debería ser una prioridad para aquellos que aspiran entrar en la industria tecnológica. … Por otro lado, es muy valioso saber que los salarios de los profesionales de la IA son altos y las perspectivas de empleos son sólidas; según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos, los científicos de datos, que son un tipo de profesional de la IA, tienen un salario medio anual de $122,840. Los ingenieros de IA tienen un salario medio anual de $110,140. Y los especialistas en aprendizaje automático tienen un salario medio anual de $114,010

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