Cómo cambiar de carrera a aprendizaje automático e inteligencia artificial

No pasa un solo día cuando no leemos un artículo en algún lugar en línea que la inteligencia artificial se está apoderando del mundo, o millones de trabajos se volverán redundantes debido a la automatización. La brecha de habilidades en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos también aparece como titular si pasa unos minutos en sus nuevas fuentes favoritas, y sin olvidar que siempre se menciona en alguna parte que se pagan los mejores dólares por tales habilidades.

• Reinventa tu carrera con habilidades de inteligencia artificial
• Aprendizaje de inteligencia artificial: educación formal o autoaprendizaje en línea

Con toda esta información, nos atrae aprender estas nuevas habilidades y avanzar en nuestra carrera. Pero, ¿analizamos completamente todo lo que se necesita para planificar y aprender nuevas tecnologías? Más importante aún, ¿somos conscientes de los hechos que, sin un enfoque adecuado en el aprendizaje basado en resultados, solo estamos alimentando nuestras mentes con más información?

• 7 razones por las que India va a perder la carrera de inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial es un vasto campo que incluye múltiples disciplinas. Cualquiera de mis intentos de estructurar cómo se debe aprender la inteligencia artificial solo atraería más debate. Aunque mis lectores alertas y profesionales de IA reconocerían que la IA es más que lenguajes de programación, herramientas y algoritmos. Aprendizaje automático, aprendizaje profundo, computación cognitiva, redes neuronales, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PNL) y traducción del lenguaje: no hay límite para lo que estas técnicas de inteligencia artificial pueden usarse en múltiples dominios e industrias

• ¿Cómo mejorar su carrera profesional en el futuro y mantenerse relevante en el mercado en esta era de la automatización?
• 5 errores importantes que los desarrolladores de software indios continúan cometiendo

Esto a tu nivel es suficiente para comenzar.

Compre cualquier libro de Dios e intente hacer algún ejercicio, como elegir un algoritmo, usarlo y hacer un modelo que finalmente aprenda algo y le devuelva algunos informes, patrones e información que está buscando en la simulación según cualquier requisito.

Haga una muestra / POC / MVP por su cuenta para explicar en la entrevista … luego ingrese bien en el área de AI / ML …

Puede cambiar fácilmente y convertirse en un científico de datos si tiene esas habilidades como se mencionó. Te recomendaría que persigas tu MS en estructuras de datos para AI.

Además, también puede aprender muchas cosas en Internet de Coursera, Udemy, Edx y muchos otros cursos abiertos de MIT.

Solo hazlo pacientemente uno por uno y puedes hacer el bien en el campo. comience a codificar en Python y estudie todas las bibliotecas relevantes.

consulte nuestro – MUORO-Business Intelligence & Big Data Analytics Software para un análisis analítico fácil

¿Qué te hizo elegir el desarrollo de C ++? ¿Qué estabas pensando 2 años antes? Si se sentía de manera similar a como se siente ahora con respecto a la Inteligencia Artificial, podría decir que necesita repensar antes de hacer otro movimiento. Quizás te arrepientas de tu elección. Definitivamente es un buen comienzo como respuesta, así que pensé comenzar con eso.

Definitivamente, te sugiero MIT, UCB o Caltech para aprender AI o ML de una universidad. Sin embargo, son caros.

Pero puede probar AI o ML si desea usar cursos en línea disponibles en EdX, cursos abiertos y tal vez YouTube. Podría pensar que Python es muy útil en términos de Machine Learning. Quizás lo intentes también.

Practicar IA y ML definitivamente dejaría en claro qué carrera te conviene más.