La Inteligencia artificial (IA) hoy en día está en un montón de aplicaciones que utilziamos como los resultados de búsqueda de Google o los algoritmos de Facebook, la IA está haciendo su trabajo a la perfección.

Según los estudios, la inteligencia artificial se filtrará en su vida diaria para 2025, y los trabajos de inteligencia artificial se encontrarían entre los trabajos de más rápido crecimiento en el sector tecnológico, creando perspectivas profesionales adicionales para aquellos con las habilidades de inteligencia artificial adecuadas.

Para tener éxito en los trabajos de inteligencia artificial, debe tener un pensamiento analítico y la capacidad de resolver problemas con soluciones rentables y eficientes. Los ingenieros de inteligencia artificial también deben conocer las innovaciones tecnológicas que se traducen en programas de vanguardia.

A continuación compartimos información sobre los requisitos previos que debe adquirir para obtener un trabajo como Ingeniero en Inteligencia Artificial.

• Educación

Empecemos con lo básico. Primero debes obtener una licenciatura. Puede obtener un título en cualquiera de las siguientes materias para ser un ingeniero de inteligencia artificial: Ciencias de la Computación, Matemáticas, Tecnología de la Información, Estadística, Finanzas y Economía.

• Habilidades técnicas

Para este perfil es clave mejorar sus conocimientos técnicos y prácticos de desarrollo de software, junto con sus habilidades de programación. Asegúrarte de estar bien informado teórica y prácticamente en los siguientes temas:

• Lenguajes de programación.
• Conocimiento estadístico.
• Matemáticas y algoritmos aplicados.
• Procesamiento natural del lenguaje.
• Deep Learning y redes neuronales.

A continuación profundizaremos en las cuestiones técnicas:

• Lenguajes de programación

Debes tener una buena comprensión de los lenguajes de programación, como Python, R, Java, C ++, etc. Es fundamental tener una comprensión sólida de las clases y las estructuras de datos. A veces, el conocimiento de estas tecnologías puede no ser suficiente. Es posible que se encuentre con proyectos en los que necesite aprovechar el conocimiento de hardware para realizar mejoras. Debe estar familiarizado con los algoritmos básicos, las clases, la gestión de la memoria y la vinculación.

• Conocimiento estadístico y matemáticas aplicadas y algoritmos en el Machine Learning

Para adquirir conocimientos estadísticos, deberás estar íntimamente familiarizado con las matrices, los vectores y la multiplicación de matrices. Si tiene conocimientos de derivadas e integrales, debe estar claro. Al menos asegúrate de estar familiarizado con las distribuciones, medias y desviaciones estándar de Gauss.

Para ser un ingeniero de inteligencia artificial exitoso, debes tener un conocimiento profundo de la teoría de algoritmos y cómo funcionan los algoritmos. La Inteligencia Artificial necesitará que conozcas temas como Gradient Descent, Lagrange, Programación cuadrática, Ecuación diferencial parcial, etc. Toda esta matemática puede parecer intimidante al principio si ha estado alejado de ella por un tiempo.

• Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural combina dos de las áreas principales del Machine Learning y la inteligencia artificial: la lingüística y la informática. La posibilidad de que trabajes con texto, audio o video es muy alta. Por lo tanto, es importante tener un buen control sobre bibliotecas como Gensim, NLTK y técnicas como word2vec, análisis sentimental y resumen.

• Deep Learning y redes neuronales

A veces, es posible que necesitemos ML para tareas que son demasiado complejas para que los humanos las codifiquen directamente. Aquí es donde entran las redes neuronales. Las redes neuronales se modelan a partir del cerebro humano, que puede reconocer patrones numéricos basados ​​en datos sensoriales.

El mundo de la inteligencia artificial ha progresado de forma natural desde las redes neuronales de una sola capa hasta las redes neuronales del Deep Learning, en las que los datos pasan a través de múltiples capas para un reconocimiento de patrones más complejo. Las redes neuronales profundas han sido, con mucho, la forma más precisa de abordar problemas complejos, como la traducción, el reconocimiento de voz y la clasificación de imágenes, que juegan un papel muy importante en la IA.

• Habilidades empresariales necesarias

Para asegurar un trabajo de inteligencia artificial, debe poseer ciertas habilidades comerciales junto con sus habilidades técnicas. Las siguientes son algunas de las habilidades comerciales necesarias para ser un ingeniero de inteligencia artificial exitoso:

• Pensamiento creativo.
• Comunicación efectiva.
• Habilidades analíticas de resolución de problemas.
• Conocimiento de la industria.
• Cursos de certificación.

Puede lograr las habilidades mencionadas anteriormente a través de la práctica o eligiendo un curso de certificación. Para ser un ingeniero de inteligencia artificial, se recomienda encarecidamente completar un curso de certificación en ciencia de datos, Machine Learning o inteligencia artificial.

imagen: Proxyclick Visitor Management System