Conocimientos y habilidades para aprender a programar inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas o las máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar actividades y que tienen la capacidad de mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.

Imagen tomada de teknei.com
Imagen tomada de teknei.com

Es probable que algunos de los conocimientos que necesitas para programar inteligencia artificial, de todos los que vamos a destacar, puedas programar inteligencia artificial sin alguno de estos conocimientos, pero lo ideal es disponer de un mínimo de todos ellos. Esto garantizará que estés en condiciones de solucionar cualquier problema que surja en tu proyecto. a continuación algunos aspectos de conocimientos para desarrollar inteligencia artificial.

Programación

En teoría podemos desarrollar inteligencia artificial desde casi cualquier lenguaje de  programación, uno de los mas recomendados es Python por un lado por su facilidad es un lenguaje muy fácil de entender y aprender y por otro lado también esta que hay muchísimas librerías y paqueterías de inteligencia artificial y machine learning  las cuales se han lanzado específicamente para Python también si queremos hacer algoritmos los cuales ya están funcionando en linea, grandes plataformas como es Microsoft como es Google y como es Amazon tiene ya tutoriales en linea de como hacer todo un algoritmo de inteligencia artificial como subirlos a su plataforma, normalmente estos tutoriales vienen en Python entonces sin duda alguna Python es el lenguaje de programación que mas puertas les va a abrir si se quieren dedicar al mundo de inteligencia artificial.

Paqueterías y librerías mas conocidas de Python para desarrollar Inteligencia Artificial 

TensorFlow es una librería que desarrollo google la cual nos facilita hacer redes neuronales.

Keras ya viene integrado en las nuevas versiones de tensorflow pero podemos bajar keras como una paquetería extra, keras es una paquetería la cual esta construida sobre tensorflow, la ventaja de desarrollar sobre keras y no desarrollar sobre tensorflow, es que keras es mucho mas fácil usar y podemos desarrollar una red neuronal completa en muchos menos líneas de código, pero como funciona sobre tensorflow aun así vamos a estar usando toda la fuerza y toda  la estructura de tensorflow, pero desde un lenguaje o desde código muchísimo mas sencillo, keras  nos da muchísima facilidad de hacer el código pero obviamente perdemos un poco de libertad a la hora de hacer nuestros algoritmos.

NumPy es una libreria para Python que da soporte para crear vectores y matrices grandes multidimensionales, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con ellas.

OpenCV es una librería software open-source de visión artificial y machine learning,  OpenCV provee una infraestructura para aplicaciones de visión artificial, OpenCV tiene una licencia BSD, lo que permite utilizar y modificar el código, tiene una comunidad de más de 47000 personas y más de 7 millones de descargadas. Es una librería muy usada a nivel comercial, desde Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota, Applied Minds etc, La librería tiene más de 2500 algoritmos, que incluye algoritmos de machine learning y de visión artificial para usar.

Scikit Learn es un modulo de Python para hacer machine learning, esta construido sobre SciPy que son una serie de herramientas para matemáticas, ciencias e ingeniería.

Matemáticas Avanzada

Es Importante tenerlas muy bien reforzadas si quieres dedicarte al camino de la investigación ya que es lo que vas a estar usando día tras día, por otro ámbito en programación si vamos a usar matemáticas pero no a tanto detalle como lo haríamos en investigación, entonces hay tres ramas principales  de la matemática la cual es muy importante para inteligencia artificial, que es cálculo, probabilidad y estadística, y algebra lineal.

 Cálculo  es muy importante tener conocimientos en cálculo integral y diferencial como mínimo, también nos va a ser útil entender la notación  Leibniz que es la notación la cual se escriben las ecuaciones, ya que constantemente se encontraran artículos de investigación o explicaciones de algoritmos los cuales usan  esta notación.

Probabilidad y estadística para este campo es de importancia tener los básicos de  la probabilidad y estadística al igual que  conocimiento como el teorema de valles exclusividad mutua, eventos independientes, esto nos funciona para entender ciertos algoritmos pero también nos a ayudar en lo que es el procesamiento de nuestros datos porque cuando recibimos grandes volúmenes de datos, es muy importante tener conocimientos de estadísticas para poder obtener indiferencias, una información interesante sobre la data con que vamos a estar trabajando  tener una mejor noción de como la vamos a tener que estar manipulando o que vamos a tener que cambiar para poder hacer un algoritmo robusto.

álgebra lineal es sumamente importante que tengamos una muy buena noción de las matrices, los vectores y todas las operaciones que se pueden hacer entre ellas desde sumas de matrices, multiplicaciones, transpuestas inversas, todo eso nos va a ayudar muchísimo específicamente si queremos estar desarrollando redes neuronales.

Desde el punto de vista matemáticas este es el básico, es como el minino de conocimiento que necesitamos para poder entra al mundo de inteligencia artificial, ya que con esto podemos entender, como funcionan los algoritmos y entendiendo como funcionan los algoritmos podemos saber que esta saliendo mal a  la hora de estar haciendo algún entrenamiento podemos entender las entrañas de nuestros algoritmos y así  poder mover los parámetros.

Ingeniería.

Al estar directamente relacionada con la innovación y el desarrollo tecnológicos, es obvio que la ingeniería también es necesaria para programar inteligencia artificial.

Otros campos tecnológicos.

Conocimientos más específicos en áreas como el big data, el IoT o la robótica complementan muy bien los campos anteriores.

Hojas de cálculo. 

Cualquier proyecto de inteligencia artificial necesita reunir, organizar y manejar datos de forma rápida, sencilla y eficaz, por lo que los programas como Excel o LibreOffice Calc son extremadamente útiles en la medida en que contribuyen a conseguirlo.

Diseño. 

Además del lado de programación, es importante que la inteligencia artificial tenga un aspecto reconocible para los sentidos humanos, que sea manejable y, en el caso de que se vaya a vender, que resulte atractiva. Los conocimientos en diseño ayudan a lograr este objetivo, que muchas veces queda relegado a un segundo plano cuando no debería ser así.

Idiomas. 

Dado que nos movemos en un entorno global, es importante que la inteligencia artificial que programemos cuente con distintas posibilidades en cuanto a idiomas, por lo que deberemos tener conocimientos en aquellos que decidamos incluir en nuestro proyecto y que, por lo general, son más que el español. Además, los lenguajes de programación mencionados anteriormente se basan en el inglés.

Project Management. 

Programar inteligencia artificial es un proyecto en sí mismo, y la mayoría de las veces requerirá la unión de distintos profesionales expertos en cada uno de los campos recién mencionados. El Project Management o gestión de proyectos es lo que permite que todas las áreas anteriores puedan trabajar en conjunto, sin lo cual ningún proyecto ambicioso concluirá satisfactoriamente.

Darle Me gusta0 Me gustasPublicado en: Blog, Contenido, Ingeniería, Ingeniería de sistemas, Programación

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