Las 10 habilidades de IA más importantes para conseguir un trabajo en 2023

10 habilidades de IA más importantes para conseguir trabajo en 2023

La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los campos más destacados y llenos de oportunidades en la tecnología. Independientemente de tus habilidades actuales, conseguir un trabajo en IA no es fácilmente alcanzable, especialmente cuando los reclutadores están constantemente buscando candidatos con habilidades especializadas. Existe una amplia y fácil posibilidad de mejorar tus habilidades y cambiar de carrera. Por lo tanto, el camino para convertirte en un candidato con habilidades AI de primer nivel requiere pasión y trabajo duro. El artículo cubre las ramas más importantes que te permiten desarrollar tus habilidades en IA para convertirte en un candidato potencial para empresas de primer nivel en el campo de la IA.

¿Qué son las habilidades en IA?

Las habilidades en IA abarcan una variedad de habilidades y conocimientos necesarios para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial. Estas habilidades incluyen dominio de lenguajes de programación como Python, algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, preprocesamiento de datos, visualización de datos, aprendizaje por refuerzo, análisis de datos, resolución de problemas y consideraciones éticas. Las habilidades en IA permiten a los profesionales crear sistemas inteligentes que pueden aprender, adaptarse y realizar tareas similares a la inteligencia humana, avanzando la tecnología en diversas industrias.

Las 10 principales habilidades en IA

Aquí está la lista de las 10 principales habilidades en IA y sus subsecciones:

1. Comprender el panorama de la IA
2. Dominio de lenguajes de programación
3. Maestría en aprendizaje automático
4. Preprocesamiento y análisis de datos
5. Aprendizaje profundo y redes neuronales
6. Habilidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
7. Competencia en visión por computadora
8. Ética en la IA y conciencia de sesgos
9. Despliegue en la nube y en IA
10. Aprendizaje y adaptación continua

Comprender el panorama de la IA

La Inteligencia Artificial se refiere a una plataforma multidisciplinaria con diversas ramas, cada una con diferentes funciones que imitan el conocimiento y el comportamiento humano en las máquinas. Las aplicaciones de IA se encuentran en industrias como automóviles, ingeniería aeroespacial, biotecnología, bioinformática, atención médica, entre otras.

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Comienza a comprender los conceptos desde niveles básicos hasta avanzados para adaptar tus habilidades en IA en el campo especializado de la IA. Algunas de las principales ramas de la IA son:

1. Aprendizaje automático: Sirviendo como base de la Inteligencia Artificial, trabaja en algoritmos para permitir el aprendizaje a partir de datos y mejorar características con el tiempo.
2. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): La rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas imitar e interpretar el lenguaje humano.
3. Robótica: Vinculando la Inteligencia Artificial con la ingeniería para generar modelos o máquinas que pueden funcionar de forma autónoma.
4. Visión por computadora: Inteligencia Artificial que ayuda a reconocer y comprender información visual.

Dominio de lenguajes de programación

En IA, varios lenguajes de programación son específicos para generar algoritmos y diseñar modelos. La capacidad de los lenguajes de programación para permitir que las máquinas visualicen, asimilen y reflexionen da vida a sistemas inteligentes.

Hay varios lenguajes de programación utilizados en IA específicamente para diferentes tareas, como:

Python

Python se ha convertido en el corazón y el alma del desarrollo moderno de inteligencia artificial debido a su simplicidad, legibilidad y versatilidad. Un rico ecosistema de bibliotecas y frameworks de IA disponibles en Python, como Keras, PyTorch, TensorFlow y ScriptLearn, dominan el desarrollo de modelos complejos. Estas bibliotecas y frameworks dominan las redes neuronales, el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Utilizando Python, podemos realizar varias tareas en poco tiempo, incluyendo web scraping, computación científica, scripting, creación de modelos financieros, desarrollo web, visualización de datos y simulación.

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Lenguaje R

R es otro lenguaje de programación esencial utilizado popularmente en el campo de la IA. Analistas e investigadores lo utilizan ampliamente en proyectos de ciencia de datos. Varias industrias, como la banca, las finanzas y la atención médica, utilizan el poderoso lenguaje R para visualizar datos y tomar decisiones a través del análisis estadístico.

También lee: Un tutorial completo para aprender ciencia de datos en R desde cero

Julia

En la era de la computación científica y la inteligencia artificial, Julia se ha convertido en una estrella en ascenso porque llena el vacío entre el rendimiento y la productividad. Es ampliamente utilizado en simulación, análisis de datos y aprendizaje automático por varios desarrolladores, investigadores y científicos de IA. Además, el lenguaje es fácil de usar y rápido, lo que lo convierte en una opción para varios proyectos de IA.

Revisa: Un Tutorial Completo para Aprender Ciencia de Datos con Julia desde Cero

Maestría en Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático (ML) es una subrama de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas informáticos aprender datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Involucra tres tipos diferentes de conceptos fundamentales de aprendizaje, que incluyen

Aprendizaje Supervisado

Modelos creados basados en el aprendizaje de datos etiquetados. Se utiliza intencionalmente en la regresión y clasificación de datos. Por ejemplo, el modelo predice si una llamada es fraudulenta basándose en la información previa almacenada.

Aprendizaje No Supervisado

Los modelos de IA trabajan con datos predefinidos, lo que implica encontrar correlaciones o reconocer patrones. Por ejemplo, un mapa sin ninguna clasificación o categorización.

Revisa: Aprendizaje Supervisado vs. Aprendizaje No Supervisado – Una Guía Rápida para Principiantes

Aprendizaje Reforzado

Un paradigma de ML donde el modelo de IA aprende y se adapta en función de las alteraciones ambientales. Al igual que otros, el aprendizaje reforzado ayuda en las operaciones a gran escala de IA. Por ejemplo, los automóviles automatizados observan el tráfico y optimizan las acciones efectivas en consecuencia. El Aprendizaje Automático involucra varios algoritmos cruciales para diferentes funcionalidades. Los más importantes se discuten a continuación:

1. Los árboles de decisión se utilizan significativamente en la regresión y clasificación de datos. Por ejemplo, la categorización de datos y la detección de fraudes.
2. Las redes neuronales, influenciadas por el cerebro humano, reconocen y procesan imágenes, patrones y lenguajes neuronales.
3. El algoritmo de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) segrega los datos inseparables y se utiliza ampliamente en el reconocimiento de imágenes, bioinformática y predicción de mercados.

El aprendizaje automático sirve como una parte importante de la Inteligencia Artificial en varias industrias por las siguientes razones:

1. Finanzas: Permite a la IA observar los datos y tomar decisiones inteligentes.
2. Industrias Automotrices: Facilita tareas y se adapta instantáneamente a las alteraciones o modificaciones del entorno.
3. Entretenimiento/Marketing: Ayuda en la interpretación de información visual, incluyendo la clasificación de imágenes, identificación facial y detección de objetos.
4. Salud: Se utiliza ampliamente en el análisis de datos de pacientes, ofreciendo soluciones informadas para tratamientos personalizados.

Preprocesamiento y Análisis de Datos

Los datos limpios y organizados son la base de un proyecto de IA perfecto, lo que aporta calidad, precisión y confiabilidad al conjunto de datos. Las habilidades de IA que debes tener para el procesamiento y análisis de datos pueden incluir:

1. Limpieza de datos: El método incluye corregir datos inconsistentes, imputación y encontrar y organizar los valores atípicos.
2. Transformación de datos: La técnica implica la ingeniería de datos, la codificación de variables, etc., que modifica el modelo en función de los requisitos.
3. Normalización de datos: Implica escalar o normalizar el conjunto de datos en un rango consistente sin comprometer la precisión. Un ejemplo común es la normalización de puntuación z.

Las herramientas populares de visualización de datos para el reconocimiento de patrones y la exploración de datos son las siguientes:

1. Matplotlib: Una biblioteca flexible que genera visualizaciones interactivas, animadas o estáticas en Python (lenguaje de programación).
2. Seaborn: Ofrece utilidades optimizadas para hacer que las gráficas estadísticas sean más atractivas.

Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que crece prominentemente en la Inteligencia Artificial. Ayuda a resolver problemas complejos en diferentes ámbitos. Es ideal para el análisis de imágenes en diagnósticos médicos, la mejora de la visión por computadora, la detección de fraudes, la mejora de las experiencias de juego, entre otros.

Además, la arquitectura de las redes neuronales es similar al cerebro humano, que recibe información, la analiza y la procesa de manera sistemática. El aprendizaje profundo involucra tres capas de redes neuronales, es decir,

1. Capa de entrada, que recibe la información para procesar.
2. Capa oculta que aísla las características complejas de los datos de entrada.
3. Capa de salida que clasifica los datos aprendidos de la capa oculta.

Los famosos marcos de aprendizaje profundo incluyen:

1. PyTorch: Ofrece gráficos computacionales dinámicos que facilitan la depuración y experimentación. Fue desarrollado por Facebook AI Lab.
2. TensorFlow: Proporciona una arquitectura ajustable adecuada para varias funciones y plataformas. Fue desarrollado por Google para construir y comprender modelos de aprendizaje profundo.

Habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una habilidad crucial para los ingenieros de IA que permite a las máquinas reconocer, analizar y comunicarse con el lenguaje humano. Esta habilidad es importante en diversos campos como el análisis de texto y sentimientos y la creación de lenguaje. Es la fuente de interacción o comunicación entre las máquinas y los humanos.

Un individuo debe conocer habilidades de NLP como:

1. Tokenización: Es importante segregar el texto en partes más pequeñas para continuar con el análisis de texto.
2. Etiquetado de partes del discurso: La IA clasifica las oraciones con sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Nos da información valiosa sobre los roles de las palabras y la gramática de las oraciones.
3. Reconocimiento de Entidades Nombradas: Sirve para ayudar en el reconocimiento de nombres de organizaciones, fechas individuales, lugares, etc., en el texto.

Existen bibliotecas de NLP para un rendimiento efectivo de tareas, como:

1. Natural Language Toolkit: Es una biblioteca popular específica del lenguaje Python para tareas de NLP. Ofrece herramientas para el etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, tokenización, etc.
2. spaCy: Biblioteca de ritmo rápido que ofrece modelos pre-entrenados para funciones de NLP distintas.

Consulta: Los 13 mejores proyectos de NLP que debes conocer en 2023

Competencia en Visión por Computadora

Es otra habilidad requerida para un ingeniero de IA. La visión por computadora es un componente de la inteligencia artificial que ayuda a elucidar y comprender las estadísticas visuales de imágenes y videos. Por ejemplo, el reconocimiento de objetos y las modificaciones de imágenes.

Algunas habilidades importantes requeridas para la inteligencia artificial en visión por computadora son:

1. Detección de objetos: La habilidad basada en visión por computadora se utiliza para detectar y delimitar los objetos en imágenes y videos en tiempo real. Esta habilidad se utiliza ampliamente en varias industrias como vigilancia, robótica y automóviles.
2. Segmentación de imágenes: La imagen se categoriza en secciones distintas, paralelas a diferentes regiones u objetos. Esta técnica se utiliza ampliamente en el diagnóstico médico, donde los profesionales detectan y observan diferentes tejidos y enfermedades en imágenes médicas.
3. Reconocimiento facial: Una de las habilidades más importantes de un ingeniero de IA es reconocer y verificar a las personas según sus características faciales. Se utiliza ampliamente en el control de acceso, seguridad y experiencias de usuario personalizadas.

Además, dos frameworks importantes utilizados para la visión por computadora son los siguientes:

1. TensorFlow y PyTorch: Estos son frameworks de aprendizaje profundo que proporcionan eficientemente una biblioteca de módulos de visión por computadora para la segmentación de imágenes e identificación de objetos.
2. OpenCV: Comúnmente conocida como una biblioteca de visión por computadora de código abierto con varias funciones de visión por computadora para el aislamiento de rasgos, manipulación de imágenes digitales, seguimiento de objetos, etc.

Ética de IA y Conciencia de Sesgos

La ética de IA es otra habilidad para los desarrolladores de IA que ha cobrado importancia debido a la creciente demanda de su desarrollo e implementación.

Es crucial comprender la importancia de las consideraciones éticas en el desarrollo de IA. Esto incluye el sesgo y la imparcialidad. La importancia de estos puntos es la siguiente:

1. Sesgo en el algoritmo de IA: Los algoritmos de IA pueden producir resultados basados en información aprendida almacenada en el conjunto de datos. Esto puede llevar a resultados injustos que generen sesgos o discriminación en caso de la presencia de conjuntos de datos sesgados. Por ejemplo, información sobre desigualdades históricas.
2. Imparcialidad: Los sistemas de IA deben ser considerados para ofrecer imparcialidad independientemente de la presencia o ausencia previa de sesgos en el sistema, conjunto de datos o sociedad. Los resultados injustos generan desigualdad y refuerzan sesgos previos en la sociedad.

Por lo tanto, es importante generar un futuro mejor a través de una IA responsable que puede incluir:

1. Formar equipos de IA diversos con perspectivas amplias. Los puntos de vista distintos pueden reconocer y resolver sesgos que pasan desapercibidos para los equipos homogéneos.
2. Es crucial implementar ajustes durante el entrenamiento de los modelos de IA. Algoritmos conscientes de la imparcialidad, algoritmos de aumento de datos y re-muestreo pueden ayudar a eliminar el sesgo.
3. Seguir las pautas éticas debe ser un código principal de conducta para los ingenieros de IA. Esto da importancia a la imparcialidad, la igualdad y el bienestar social.

Despliegue de la Nube y IA

El desarrollo de IA y la computación en la nube son habilidades cruciales para los desarrolladores de IA para conseguir un empleo. La computación en la nube ha cambiado el panorama del desarrollo de IA al proporcionar soluciones rentables, recursos extensivos y herramientas avanzadas. Plataformas como Amazon Web Service (AWS), Google Cloud y Azure de Microsoft ayudan a acelerar el servicio personalizado para el desarrollo y despliegue de IA.

Aprendamos la importancia de los modelos de IA que impactan en la vida real.

1. Soporte de decisiones: Los modelos de IA desplegados en situaciones del mundo real ayudan a tomar decisiones sabias en varias industrias.
2. Validación y aprendizaje: El despliegue en el mundo real ayuda a comprender el comportamiento del modelo de IA en circunstancias reales para mejorarlo de manera constante.
3. Innovación y adaptabilidad: Una de las habilidades importantes que los ingenieros de IA requieren para impulsar la innovación utilizando el despliegue de IA en el mundo real. Ofrece nuevas habilidades para adaptarse a la situación con el cambio.

Aprendizaje y Adaptación Continuos

El aprendizaje y la adaptación continuos son habilidades cruciales para los ingenieros de IA. La tecnología de IA es dinámica y se desarrolla constantemente. Es importante estar actualizado con los avances en inteligencia artificial para mantenerse eficiente en este campo competitivo. La naturaleza en constante evolución de la tecnología de IA trae desafíos, oportunidades y aplicaciones a las personas y requiere participación en el aprendizaje continuo.

Aquí están las razones por las cuales estar actualizado es importante para las personas.

1. Ventaja competitiva: Estar actualizado en habilidades de IA te convierte en un candidato potencial en el mercado laboral.
2. Abordar problemas y ofrecer soluciones óptimas: El avance trae desafíos. Mantenerse al día con los avances en IA desarrolla habilidades para elegir técnicas y herramientas apropiadas para completar la tarea de manera efectiva y abordar la solución.

Puedes estar actualizado y desarrollar habilidades de IA con la ayuda de clases en línea y talleres, blogs, publicaciones, seminarios web y conferencias. Cubren una variedad de cursos desde nivel básico hasta avanzado y fomentan el aprendizaje profundo en cada dominio de Inteligencia Artificial. Además, tienes ideas valiosas de expertos y colegas con los que puedes compartir tus ideas y llevar a cabo innovaciones. El aprendizaje continuo y la adaptación a las nuevas actualizaciones tecnológicas ayudarán a ofrecer nuevas oportunidades para conseguir un empleo.

Habilidades Indispensables en la Era de la Inteligencia Artificial

Mejores Habilidades No Técnicas de IA

Conclusión

La variedad de habilidades de IA exhibidas anteriormente encuentran aplicaciones en muchos sectores industriales y académicos. Buscar un empleo en este campo ofrece un amplio espectro de oportunidades. Sin embargo, con la falta de habilidades apropiadas, la opción se vuelve desafiante. Ofreciendo una solución simple y efectiva para los candidatos aspirantes en este campo, Analytics Vidya ofrece programas certificados de IA y ML BlackBelt Plus a precios asequibles. Un paso de aprendizaje importante para mejorar tus habilidades y aumentar tu confianza en diferentes sectores de inteligencia artificial.

Preguntas Frecuentes

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