Cómo aprender IA desde cero en 2024: Guía completa de los expertos

Estamos viviendo lo que posiblemente sea un momento crucial en la historia de la humanidad, en el que la importancia de la Inteligencia Artificial (IA) es cada vez más innegable. Ten en cuenta esta estadística: El 97 % de los empresarios esperan que el ChatGPT provoque cambios positivos en al menos un área de su negocio, según una encuesta de Forbes Advisor. Además, herramientas como ChatGPT, Midjourney y Bard están introduciendo la IA en la corriente dominante. Esto hace que el arte y la ciencia de la IA sean más relevantes que nunca.

Si eres un aspirante a científico de datos, ingeniero de machine learning, investigador de IA o simplemente un entusiasta de la IA, esta guía es para ti. A lo largo de este artículo, detallaremos cómo aprender IA desde cero y ofreceremos opiniones de expertos del sector que te ayudarán a dirigir tu viaje. Además de cubrir las habilidades y herramientas que necesitarás dominar, también exploramos cómo las empresas pueden aprovechar la IA en el panorama actual.

Mira y aprende más sobre los fundamentos de la IA en este vídeo de nuestro curso.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La IA, o Inteligencia Artificial, es una rama de la informática centrada en la creación de sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estas tareas van desde comprender el lenguaje natural, reconocer patrones, tomar decisiones y aprender de la experiencia. La IA es un campo amplio con numerosos subcampos, cada uno con sus objetivos y especializaciones únicos. Consulta nuestra guía completa, ¿Qué es la IA? para saber más. También puedes explorar en qué se diferencia la IA del machine learning en otro artículo. 

¿Cuáles son los distintos tipos de inteligencia artificial?

A medida que crece la popularidad de la IA, la tecnología se discute de diversas formas. Para simplificar el resto del artículo, es importante examinar los distintos tipos de IA. La IA puede clasificarse en tres niveles en función de sus capacidades:

• Inteligencia artificial limitada (Artificial Narrow Intelligence, ANI): ésta es la forma más común de IA con la que interactuamos hoy en día. La ANI está diseñada para realizar una única tarea, como el reconocimiento de voz o las recomendaciones sobre servicios de streaming.
• Inteligencia artificial general (Artificial General Intelligence, AGI): una IA con AGI posee la capacidad de comprender, aprender, adaptarse y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas a nivel humano. Aunque los grandes modelos lingüísticos y herramientas como ChatGPT han demostrado la capacidad de generalizar en muchas tareas, en 2023 esto sigue siendo un concepto teórico.
• Superinteligencia artificial (Artificial Super Intelligence, ASI): el nivel final de la IA, ASI, se refiere a un escenario futuro en el que la IA supera a la inteligencia humana en casi todos los trabajos económicamente valiosos. Este concepto, aunque intrigante, sigue siendo en gran medida especulativo.

La diferencia entre ciencia de datos, inteligencia artificial, machine learning y deep learning

Si eres nuevo en este tema, es posible que también veas que los términos "machine learning", "deep learning", "data science" y otros se cuelan en el discurso de la IA. La IA es un campo amplio con varios subconjuntos, como el aprendizaje automático Machine Learning (ML) y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL).

Aunque no existe una definición oficial para ninguno de estos términos, y aunque los expertos discuten sobre los límites exactos, existe un consenso cada vez mayor sobre el amplio alcance de cada término. Aquí tienes un desglose de cómo pueden definirse estos términos:

• La inteligencia artificial se refiere a los sistemas informáticos que pueden comportarse de forma inteligente, razonar y aprender como los humanos.
• El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el desarrollo de algoritmos con capacidad de aprender sin ser programados explícitamente.
• El aprendizaje profundo es un subconjunto del machine learning. Es responsable de muchas de las asombrosas noticias sobre IA que aparecen en los telediarios (por ejemplo, coches autónomos, ChatGPT). Los algoritmos de aprendizaje profundo se inspiran en la estructura del cerebro y funcionan excepcionalmente bien con datos no estructurados, como imágenes, vídeos o texto.

La ciencia de los datos es un campo interdisciplinar que utiliza todo lo anterior, entre otras habilidades como el análisis de datos, la estadística, la visualización de datos, etc., para obtener información a partir de los datos.

¿Por qué deberías aprender Inteligencia Artificial ahora mismo?

La Inteligencia Artificial es algo más que una palabra de moda; es una tecnología revolucionaria que está transformando nuestra forma de trabajar, vivir e interactuar. Con la explosión de datos y la necesidad de darles sentido, la demanda de conocimientos de IA se está disparando. No hay mejor momento que éste para empezar a aprender IA. He aquí por qué:

La IA es un campo de rápido crecimiento

La Inteligencia Artificial no es el futuro, es el presente. El número de puestos de trabajo relacionados con la IA ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según el informe The Future of Jobs Report 2023 del Foro Económico Mundial, ​Los especialistas en IA y machine learning encabezan la lista de empleos de rápido crecimiento en los próximos cinco años. A medida que las industrias sigan adoptando tecnologías de IA para agilizar sus operaciones y tomar mejores decisiones, es probable que la demanda de especialistas en IA no haga más que aumentar.

Esta predicción se acentúa aún más en el crecimiento previsto del tamaño del mercado de la IA entre 2021 y 2030, como se ve en el gráfico siguiente.

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La IA es un trabajo bien pagado

Naturalmente, el aumento de la demanda de competencias en IA viene acompañado de una remuneración atractiva. Según datos de Glassdoor, en noviembre de 2023, el salario medio de un ingeniero de IA en Estados Unidos es de 153.719 $ anuales, con posibilidad de primas y participación en los beneficios. Los ingenieros de machine learning y los científicos de datos están igualmente bien pagados, con salarios medios de 151.158 y 178.515 dólares anuales, respectivamente. Esta compensación económica refleja el valor y el impacto de las competencias en IA en el mercado.

Lo que también hemos visto es un aumento de estas medias desde mayo de 2023, cuando escribimos el artículo, hasta su última actualización en noviembre de 2023. El salario medio en Glassdoor era de 128 479 $ en mayo, y de 153 719 $ en noviembre. 

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La IA es un reto intelectual

La Inteligencia Artificial no es sólo cuestión de puestos de trabajo bien pagados y una demanda importante del mercado. También es un campo intelectualmente estimulante que promete plantearte retos apasionantes. Implica construir algoritmos para resolver problemas complejos, diseñar modelos que simulen la inteligencia humana y aplicar creativamente estas tecnologías a diversos escenarios del mundo real.

Los profesionales de la IA aprenden, se adaptan e innovan continuamente. Este campo evoluciona constantemente, lo que significa que siempre hay algo nuevo que aprender, un problema que resolver o un sistema que mejorar. Esta naturaleza dinámica hace de la IA un campo apasionante para aquellos a los que les gustan los retos y el aprendizaje continuo.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender IA?

El tiempo que se tarda en aprender IA dependerá a menudo de la ruta que tomes; si es autodidacta o a través de la educación formal, como un programa universitario.

En un itinerario autodidacta, la duración puede variar significativamente, ya que depende en gran medida de tus conocimientos previos, tu dedicación y los recursos de aprendizaje disponibles. Puede llevar de varios meses a un año o más adquirir una sólida comprensión de los conceptos de IA, lenguajes de programación como Python, matemáticas y diversos algoritmos de machine learning mediante el autoaprendizaje. Los cursos online a tu ritmo, los tutoriales y los proyectos prácticos pueden acelerar el proceso de aprendizaje.

Por otro lado, la vía universitaria suele implicar cursar una educación formal en informática, ciencia de datos o campos relacionados. Una licenciatura en estas disciplinas suele durar entre tres y cuatro años, durante los cuales los estudiantes reciben una formación completa en IA y temas relacionados.

Sea cual sea el camino que elijas, el aprendizaje continuo, la aplicación práctica y mantenerse al día de los avances son esenciales para seguir una carrera en IA.

Cómo aprender IA desde cero en 2024

Aprender IA puede ser una tarea apasionante, pero no está exenta de desafíos. Es un campo amplio con muchos subtemas. Sin embargo, con una hoja de ruta clara, los recursos adecuados y un enfoque estratégico, puedes navegar por este panorama con eficacia. He aquí cómo aprender IA en 2024:

1. Domina los requisitos previos

Antes de sumergirte en la IA, querrás tener una base en ciertas áreas. Estas habilidades fundamentales formarán la columna vertebral de tu comprensión y capacidades de la IA:

• Matemáticas básicas. La IA se basa en gran medida en conceptos matemáticos, especialmente en subcampos como el machine learning y el aprendizaje profundo. Por supuesto, no tienes que ser matemático para tener éxito en la IA, pero es esencial tener conocimientos básicos de álgebra lineal, cálculo y probabilidad. Por ejemplo, conceptos como las matrices y las transformaciones lineales del álgebra lineal se utilizan con frecuencia en los algoritmos de IA.
• Estadísticas básicas. La IA tiene mucho sentido cuando entiendes de estadística. Saber interpretar los datos y extraer conclusiones es crucial en este campo. Conceptos como significación estadística, distribución, regresión y probabilidad desempeñan un papel importante en distintas aplicaciones de la IA.
• Disposición para aprender. La IA es un campo en rápida evolución en el que surgen constantemente nuevos avances, técnicas y herramientas. Por lo tanto, una mentalidad proactiva y el entusiasmo por aprender y adaptarse a nuevos conocimientos y tecnologías son fundamentales para cualquiera que desee introducirse y avanzar en la IA.

Es importante tener en cuenta que la profundidad de la comprensión y el dominio requeridos en estas áreas de requisitos previos pueden variar en función del papel de IA que pretendas desempeñar. Por ejemplo, un científico de datos puede no necesitar una comprensión profunda de todos los conceptos matemáticos utilizados en la IA, pero un científico investigador que pretenda crear nuevos algoritmos de IA puede necesitar una comprensión más profunda de las matemáticas.

La clave está en alinear tu trayectoria de aprendizaje con tus objetivos profesionales y ajustar en consecuencia la profundidad de tu aprendizaje en las distintas áreas.

2. Desarrollar habilidades especializadas en IA

Ahora que hemos cubierto los requisitos previos, profundicemos en las habilidades esenciales que necesitas desarrollar para dominar la IA. Al igual que en la sección anterior de requisitos previos, el nivel de dominio que necesitarás para estas habilidades depende en gran medida del tipo de función que desees desempeñar.

Estadísticas

La Estadística es la disciplina que se ocupa de la recogida, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Proporciona la columna vertebral para comprender y trabajar con datos en la IA.

Aprende más sobre estadísticas en los recursos que aparecen a continuación:

• El Programa por habilidad de estadística con Python, en el que aprenderás los cuatro fundamentos de la estadística utilizando Python, incluyendo estadísticas de resumen y probabilidad, modelos estadísticos como la regresión lineal y logística, técnicas de muestreo, cómo realizar pruebas de hipótesis y extraer conclusiones de una amplia variedad de conjuntos de datos.
• El Curso Introducción a la estadística, que enseña los fundamentos de la estadística, incluidas las medidas de centro y dispersión, las distribuciones de probabilidad y las pruebas de hipótesis.
• El Curso Introducción a la estadística en R, para aprender a trabajar con variables, trazados y desviación estándar en R.

Matemáticas

Como ya se ha dicho, ciertas áreas de las matemáticas constituyen la base de los algoritmos de la IA. El álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad y las ecuaciones diferenciales son herramientas matemáticas que utilizarás en tu viaje por la IA.

Aprende más sobre matemáticas en los recursos que aparecen a continuación:

• Desmitificando conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo, que explora los conceptos matemáticos básicos para la ciencia de datos y el aprendizaje profundo.
• El Curso Álgebra lineal para la ciencia de datos en R, donde cubrirás los fundamentos del álgebra lineal, incluyendo cómo utilizar ecuaciones matriciales-vectoriales, realizar análisis de valores propios/vectores propios y ACP.
• El Curso Fundamentos de la probabilidad en Python abarca los conceptos fundamentales de la probabilidad, como las variables aleatorias, la media y la varianza, etc.

Programación

La aplicación de la IA requiere una sólida comprensión de la programación. Saber escribir código te permite desarrollar algoritmos de IA, manipular datos y utilizar herramientas y bibliotecas de IA. Python es actualmente el lenguaje más popular en la comunidad de IA debido a su sencillez, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas de ciencia de datos.

• El Programa por habilidad de programación en Python te ayudará a mejorar tus conocimientos de programación en Python. Aprenderás a optimizar el código, a escribir funciones y pruebas unitarias, y a utilizar las mejores prácticas de ingeniería de software.
• El Programa por habilidad de programación en R, de forma similar, aquí subirás de nivel en tus habilidades de programación en R aprendiendo a trabajar con estructuras de datos comunes, optimizar código y escribir tus propias funciones.

Estructuras de datos

Las estructuras de datos te permiten almacenar, recuperar y manipular datos de forma eficaz. Por lo tanto, el conocimiento de estructuras de datos como matrices, árboles, listas y colas es esencial para escribir código eficiente y desarrollar algoritmos complejos de IA.

• El Curso Introducción a las estructuras de datos y algoritmos te ayudará a comprender estructuras de datos como listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash y grafos.
• El Tutorial Estructuras de datos de Python con ejemplos primitivos y no primitivos cubre las estructuras de datos de Python, como los tipos de datos, y las estructuras de datos primitivas y no primitivas, como cadenas, listas, pilas y más.

Manipulación de datos

La manipulación de datos implica limpiarlos, transformarlos y manipularlos para prepararlos para un análisis posterior o para introducirlos en modelos de IA. Las habilidades en el uso de bibliotecas como pandas para la manipulación de datos son esenciales para trabajar en IA.

• El Programa por habilidad de manipulación de datos con Python, que enseña a transformar, ordenar y filtrar datos en DataFrames en Python, listos para un análisis rápido.
• El Programa por habilidad de manipulación de datos con R, que abarca el enfoque anterior pero en el lenguaje de programación R.
• El Curso Manipulación de datos con pandas te enseña a manipular DataFrames con pandas mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis.

Ciencia de datos

La Ciencia de Datos es una mezcla de diversas herramientas, algoritmos y principios de machine learning destinados a descubrir patrones ocultos a partir de datos brutos. Como profesional de la IA, es crucial comprender el proceso de extracción de información a partir de los datos.

• El Programa de carrera para científico de datos con Python, que cubre los conocimientos de Python necesarios para tener éxito como científico de datos.
• El Programa de carrera para científico de datos con R, que cubre las habilidades de programación en R necesarias para tener éxito como científico de datos.
• El Curso Comprender la ciencia de los datos, cubre los fundamentos de lo que es la ciencia de los datos y por qué es importante.

Machine learning

El machine learning es un subcampo de la IA en el que las máquinas aprenden de los datos para mejorar su rendimiento o hacer predicciones precisas. Es esencial comprender los distintos algoritmos de machine learning, cómo funcionan y cuándo utilizarlos.

• El Programa por habilidad de fundamentos de machine learning con Python te enseña los fundamentos del machine learning y la ciencia que hay detrás, abarcando la predicción, el reconocimiento de patrones y los fundamentos del aprendizaje profundo.
• El Programa por habilidad de fundamentos de machine learning con en R, donde aprenderás ​a predecir respuestas categóricas y numéricas mediante clasificación y regresión, y descubrir la estructura oculta de los conjuntos de datos con aprendizaje no supervisado.
• Machine Learning Cheat Sheet, que es una guía de referencia rápida para los principales algoritmos de machine learning, sus ventajas y desventajas, y sus casos de uso.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo, un subconjunto del machine learning, utiliza redes neuronales con múltiples capas (de ahí lo de "profundo") para modelar y comprender patrones complejos en conjuntos de datos. Está detrás de muchas de las aplicaciones de IA más avanzadas hoy en día, desde los asistentes de voz hasta los coches autónomos.

• El Programa por habilidad de aprendizaje profundo en Python, donde aprenderás a utilizar las potentes bibliotecas Keras, TensorFlow y PyTorch para crear y optimizar redes neuronales.
• Tutorial sobre qué es el aprendizaje profundo, que cubre las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje profundo y explora diversos aspectos del aprendizaje profundo con ejemplos de la vida real.
• El Curso Introducción al aprendizaje profundo con Keras, donde aprenderás a desarrollar tus propios modelos de aprendizaje profundo con Keras.

Cada una de estas habilidades se interconecta con las demás, ayudándote a construir un amplio conocimiento de los conceptos de la IA. Una buena forma de empezar es adquirir las bases en cada área antes de explorar las que más te interesen con más detalle. Puedes combinar tu enfoque como mejor te parezca, trabajando en las áreas que surjan de forma natural a medida que estudias y adquieres práctica.

3. Aprende las herramientas y paquetes de IA esenciales

Conocer las herramientas y paquetes adecuados es crucial para tu éxito en la IA. En concreto, Python y R han surgido como los lenguajes líderes en la comunidad de la IA debido a su sencillez, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas y marcos sólidos. Aunque no necesitas aprender ambas para tener éxito en la IA, a continuación encontrarás algunas bibliotecas y marcos clave con los que debes familiarizarte dependiendo de la herramienta que acabes eligiendo:

Las mejores herramientas y paquetes Python de IA

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel conocido por su legibilidad y versatilidad. Se utiliza mucho en IA gracias a su sintaxis fácil de usar y a la plétora de bibliotecas y marcos disponibles para IA y ciencia de datos.

pandas

pandas es una biblioteca de Python que proporciona amplios medios para el análisis de datos. Los científicos de datos utilizan pandas para diversas tareas, como la limpieza de datos, la transformación de datos y el análisis estadístico. Funciona bien con datos incompletos, desordenados y sin etiquetar, lo que la convierte en una herramienta importante para preprocesar conjuntos de datos.

• Curso Manipulación de datos con pandas
• Curso Escribir código eficiente con pandas
• Tutorial de pandas en Python: la guía definitiva para principiantes

NumPy

NumPy, abreviatura de Numerical Python, es una biblioteca para Python que añade soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con estos arrays. Es una biblioteca esencial para cualquier cálculo científico, incluida la IA.

• Curso Introducción a NumPy
• Tutorial de Matrices NumPy en Python
• Hoja de trucos NumPy: Análisis de datos en Python

Scikit-Learn

Scikit-Learn es una herramienta sencilla y eficaz para la minería de datos y el machine learning. Está basada en NumPy, SciPy y matplotlib, y es de código abierto, lo que significa que está disponible gratuitamente para todo el mundo. Presenta varios algoritmos de clasificación, regresión, agrupación y reducción dimensional.

• Curso Machine learning con Scikit-Learn
• Curso Aprendizaje supervisado con Scikit-Learn
• Python Machine learning: tutorial de Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret es una potente biblioteca de Python que simplifica el proceso de construcción y despliegue de modelos de inteligencia artificial, permitiendo a los usuarios explorar, preprocesar, entrenar, afinar y comparar de forma eficiente múltiples algoritmos de machine learning con sólo unas pocas líneas de código.

• Tutorial de PyCaret: guía para principiantes para automatizar flujos de trabajo de ML utilizando PyCaret

PyTorch

PyTorch es una biblioteca de machine learning de código abierto basada en la biblioteca Torch. Se utiliza para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales artificiales. Su mayor ventaja es su flexibilidad y velocidad, que lo hacen adecuado para la investigación del aprendizaje profundo.

• Curso Aprendizaje profundo con PyTorch
• Tutorial de PyTorch: construir una red neuronal sencilla desde cero

Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales fácil de usar y escrita en Python. Está construida para minimizar el tiempo entre tus ideas y los modelos de trabajo, ofreciendo una forma directa para el modelado de redes neuronales. Keras también es modular, lo que lo hace increíblemente versátil a la hora de construir nuevos modelos.

• Curso Introducción al aprendizaje profundo con Keras
• Tutorial de Keras: aprendizaje profundo en Python
• Hoja de trucos de Keras: redes neuronales en Python

API disponibles en el mercado

Una vez que estés preparado para empezar a ponerte manos a la obra con la IA, utilizar las API para acceder a modelos disponibles comercialmente es una de las mejores formas de empezar. Las API disponibles comercialmente, como la API OpenAI, la API Cohere y la API Anthropic, son buenos puntos de partida.

• Uso de GPT-3.5 y GPT-4 mediante la API OpenAI en Python
• Curso Trabajar con la API de OpenAI
• Guía para principiantes del tutorial de la API de OpenAI

Hugging Face

A medida que desarrolles tu competencia, explora modelos preentrenados utilizando paquetes estándar de Python, como los transformadores y aceleradores de Hugging Face, que facilitan la utilización de GPU y TPU.

• ¿Qué es Hugging Face? 
• Introducción al uso de transformadores y Hugging Face

LangChain

Uno de los marcos de IA más populares del momento es LangChain, que ayuda a los usuarios a incluir la IA de grandes modelos lingüísticos dentro de canalizaciones de datos y aplicaciones. 

• Introducción a LangChain para ingeniería de datos y aplicaciones de datos
• Cómo crear aplicaciones LLM con LangChain

Un ejemplo de plan de aprendizaje de IA

A continuación, hemos creado un posible plan de aprendizaje que esboza dónde centrar tu tiempo y tus esfuerzos si estás empezando con la IA. Recuerda que los plazos, las áreas temáticas y el progreso dependen de una amplia gama de variables. Queremos que este plan sea lo más práctico posible, por eso hemos recomendado proyectos en los que puedes trabajar a medida que avances.

Mes 1-3: fundamentos de matemáticas, programación, estructuras de datos y manipulación

1. Matemáticas y estadística: empieza por los fundamentos del álgebra lineal, el cálculo, la estadística y la probabilidad. Esto te dará una base sólida para lo que está por venir.
2. Programación: aprende Python, el lenguaje más utilizado en IA. Empieza por lo básico y luego pasa a conceptos más avanzados. Participa en nuestro programa por habilidad de fundamentos de Python y en el de manipulación de datos con Python para aprender lo esencial, incluidos paquetes como NumPy.
3. Manipulación de datos: empieza a aprender sobre manipulación y análisis de datos. Familiarízate con bibliotecas de Python como pandas y NumPy, que utilizarás para la manipulación de datos. Aprende a limpiar y preparar los datos, que es una parte crucial de cualquier proyecto de IA o machine learning.

Recursos y proyectos recomendados

• Desmitificar los conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo
• Fundamentos de Python
• Explorando la historia del proyecto Lego de ciencia de datos
• Curso Comprender la Inteligencia Artificial

Mes 4-6: profundiza en la IA y el machine learning

4. Fundamentos de la IA: comprende qué es la IA, su historia y sus diferentes ramas. Cursos como nuestros Fundamentos de la IA pueden ser un buen comienzo.

5. Profundiza en tus conocimientos de machine learning: Conoce los distintos tipos de algoritmos de machine learning: supervisados, no supervisados, semisupervisados y de aprendizaje por refuerzo. Sigue nuestro programa Científico de machine learning con Python, que abarca los tipos de modelos más importantes, la validación de modelos y el ajuste de hiperparámetros. Cubre paquetes como TensorFlow y Keras, y aborda el aprendizaje profundo avanzado.

Recursos y proyectos recomendados

• Curso Fundamentos de la IA
• Programa por habilidad de fundamentos de la IA
• Programa de carrera para científico de machine learning con Python
• Abejas ingenuas: carga y procesamiento de imágenes, Proyecto de ciencia de datos

Mes 7-9: especialización y temas avanzados

5. Aprendizaje profundo: comprender las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
6. Conceptos básicos de MLOps: aprende sobre MLOps, que consiste en aplicar los principios de DevOps a los sistemas de machine learning. Esto incluye el versionado de modelos, el despliegue de modelos, la supervisión y la orquestación.
7. Especialización: en función de tus intereses y aspiraciones profesionales, especialízate en un área: puede ser el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, el aprendizaje por refuerzo o cualquier otro campo.

Recursos y proyectos recomendados

• Programa por habilidad de aprendizaje profundo en Python
• Curso Despliegue y ciclo de vida de MLOps
• Proyecto de Ciencia de Datos de Reconocimiento ASL con Aprendizaje Profundo

Mes 10-En curso: Sigue aprendiendo y explorando

9. Especialízate más: Dependiendo de la trayectoria profesional
10. Mantente al día: Sigue regularmente blogs, podcasts y revistas relacionados con la IA. Únete a comunidades para intercambiar ideas con otros profesionales de la IA.
11. Ética en la IA: A medida que aprendas más sobre la IA, asegúrate de aprender también sobre las consideraciones éticas de la IA.

Recursos y proyectos recomendados

• Curso Ética de la IA
• Certificación DataCamp

Recuerda que esto es sólo una hoja de ruta básica. Debes modificarlo en función de tu ritmo e intereses. La IA es un campo muy amplio, y el aprendizaje es un proceso continuo.

Los 5 mejores consejos para aprender IA

Embarcarse en el viaje de aprender IA puede ser desalentador, pero tener un enfoque estratégico puede hacer que el proceso sea más estructurado y manejable. Aquí tienes cinco pasos para guiarte en tu viaje de aprendizaje de la IA:

1. Elige tu enfoque

Empieza por decidir dónde centrar tus esfuerzos en función de tus objetivos profesionales. En este artículo tratamos más a fondo las distintas carreras de la IA; cada función tiene un enfoque diferente y requiere un conjunto de habilidades único.

Por ejemplo, si te interesa un papel más aplicado como científico de datos o ingeniero de machine learning, céntrate más en la programación, la ciencia de datos y la comprensión de varios algoritmos de machine learning. Tu objetivo aquí es llegar a ser competente en el uso de técnicas de IA para resolver problemas del mundo real.

Alternativamente, si te inclinas por un papel de investigación, deberías profundizar en la teoría que hay detrás de la IA y el machine learning. Necesitarás conocimientos sólidos de matemáticas, estadística e informática teórica.

No se trata de una distinción rígida, sino de un punto de partida para ayudarte a decidir dónde centrar tu atención inicial.

2. Empieza a aprender

Una vez que hayas decidido tu enfoque, es hora de empezar a aprender. Los recursos de aprendizaje sugeridos en la sección de habilidades y el plan de aprendizaje de la IA son lugares útiles para empezar. Recuerda, dominar la IA es un maratón, no un sprint. Tómate tu tiempo para comprender bien cada concepto antes de pasar al siguiente.

3. Aplica tus habilidades a proyectos

No hay mejor forma de aprender que haciendo. Aplicar las habilidades que aprendes en proyectos del mundo real solidifica tus conocimientos y te da una experiencia práctica que puede enriquecer tu portafolio. Esto podría ser tan sencillo como crear un modelo de machine learning para predecir el precio de la vivienda o tan complejo como desarrollar un modelo de deep learning para el reconocimiento de imágenes. Hemos incluido proyectos de ejemplo a lo largo de este artículo.

4. Únete a una comunidad

Únete a comunidades de IA, tanto online como offline. Participar en foros como Stack Overflow o GitHub, unirte a grupos de IA en LinkedIn o asistir a reuniones y conferencias sobre IA puede ofrecer oportunidades de aprendizaje inestimables.

Una vez que hayas obtenido la certificación DataCamp, podrás unirte a nuestra Comunidad Certificada DC, donde podrás conectar con otros alumnos certificados, acceder a contenidos y eventos exclusivos, y sacar el máximo partido a tus habilidades recién adquiridas.

Al unirte a las comunidades, puedes estar al día de las últimas tendencias, obtener ayuda cuando estés atascado y relacionarte con otros entusiastas de la IA.

5. Sigue iterando

La IA es un campo en rápida evolución. Una vez que tengas lo básico, es importante que sigas aprendiendo y mejorando tus habilidades. Sigue blogs de IA, lee artículos de investigación, realiza cursos avanzados y busca siempre nuevas formas de desafiarte a ti mismo. Este proceso iterativo te convertirá de novato en experto.

Recuerda, el camino hacia el aprendizaje de la IA es desafiante pero inmensamente gratificante. No te desanimes si encuentras obstáculos en el camino; forman parte del proceso de aprendizaje. Mantén tu objetivo final en mente y sigue comprometido con tu viaje.

Las mejores formas de aprender IA en 2024

Existe una gran abundancia de recursos para ayudarte a aprender IA, desde cursos estructurados y libros de texto hasta proyectos prácticos. Elegir el recurso adecuado puede ayudarte a empezar con buen pie tu aprendizaje de la IA. Aquí tienes nuestras mejores opciones para empezar tu viaje de aprendizaje de la IA:

Haz los mejores cursos de IA para empezar

DataCamp es una gran plataforma que ofrece cursos interactivos específicamente diseñados para aspirantes a científicos de datos. Los cursos van del nivel principiante al avanzado y están diseñados con ejercicios prácticos. Aquí tienes algunos de los mejores cursos relacionados con la IA en DataCamp:

• Curso Fundamentos de la IA
• Fundamentos de Python
• Manipulación de datos con Python
• Fundamentos del machine learning con Python
• Científico de machine learning con Python
• Introducción al Aprendizaje Profundo con PyTorch

Completar proyectos de IA

Aprender IA es un viaje que va más allá de comprender teorías y técnicas de codificación. Implica práctica, y aquí es donde entra en juego la realización de proyectos de IA.

Empieza por identificar un proyecto adecuado en función de tu nivel de competencia, ya sea un modelo predictivo o una aplicación de IA generativa. Las herramientas adecuadas, como Python y sus amplias bibliotecas, serán tu piedra angular. Comprender y preparar tus datos es crucial, ya que influye directamente en la eficacia de tu modelo.

A continuación encontrarás algunas ideas de proyectos de IA que puedes construir para ayudarte en tu camino hacia el dominio de la IA. Para más información, consulta nuestros artículos sobre proyectos de IA para todos los niveles, proyectos de IA generativa y proyectos de machine learning para todos los niveles.

• Clasificar géneros de canciones a partir de datos de audio. Aplica métodos de machine learning en Python para clasificar canciones en géneros.
• Abejas ingenuas: carga y procesamiento de imágenes. Trabaja con datos de imágenes, construye clasificadores utilizando técnicas tradicionales y aprovecha el poder del aprendizaje profundo para la visión por ordenador.
• Reconocimiento ASL con aprendizaje profundo. Construye una red neuronal convolucional para clasificar imágenes de letras de la Lengua de signos estadounidense (American Sign Language).

Lee algunos de los mejores libros sobre IA

Los libros ofrecen conocimientos profundos y perspectivas de expertos en la materia. Aquí tienes algunos de los libros más influyentes sobre IA que pueden resultarte útiles:

• Los 15 mejores libros sobre machine learning para leer en 2024
• Los 11 libros sobre aprendizaje profundo que hay que leer en 2024

Recuerda, la clave para aprender IA es la constancia y la práctica. No tengas miedo de empezar poco a poco e ir subiendo gradualmente hasta llegar a conceptos y proyectos más complejos. Te sorprenderá lo mucho que puedes aprender dedicando sólo un poco de tiempo al día al estudio de la IA.

Consulta las mejores hojas de trucos sobre IA

Nuestra selección de hojas de trucos de la ciencia de datos puede servir de guía de referencia rápida sobre una amplia variedad de temas, incluidos muchos relacionados con la IA:

• Hoja de trucos de Python para principiantes
• Hoja de trucos de machine learning supervisado
• Hoja de trucos de machine learning no supervisado
• Hoja de trucos de ChatGPT para la ciencia de datos
• La API de OpenAI en Python
• El panorama de las herramientas de IA generativa
• Hoja de trucos sobre aprendizaje profundo con PyTorch

Una colección de Hojas de trucos DataCamp

Las diferentes carreras de la IA en la actualidad

La inteligencia artificial ha abierto numerosas trayectorias profesionales, cada una de ellas con responsabilidades, herramientas y habilidades requeridas únicas. Profundicemos en tres carreras de IA que son populares en este momento: científicos de datos, ingenieros de machine learning y científicos de investigación. Ten en cuenta que mencionaremos algunas de las herramientas que necesitan dominar; si no estás familiarizado con ellas, no pasa nada: las trataremos con más detalle en una sección posterior.

Científico de datos

Los científicos de datos investigan, extraen e informan sobre conocimientos significativos de los datos de una organización. Comunican estos conocimientos a las partes interesadas no técnicas y conocen bien los flujos de trabajo del machine learning y cómo vincularlos a las aplicaciones empresariales. Trabajan casi exclusivamente con herramientas de codificación, realizan análisis y a menudo trabajan con herramientas de big data.

Los científicos de datos son los detectives del mundo de los datos, responsables de desenterrar e interpretar ricas fuentes de datos, gestionar grandes cantidades de datos y fusionar puntos de datos para identificar tendencias. Utilizan sus habilidades analíticas, estadísticas y de programación para recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. A continuación, utilizan esta información para desarrollar soluciones basadas en datos a problemas empresariales desafiantes. Una parte de estas soluciones consiste en desarrollar algoritmos de machine learning que generen nuevos conocimientos (por ejemplo, identificar segmentos de clientes), automaticen procesos empresariales (por ejemplo, predicción de puntuación crediticia) o proporcionen a los clientes un nuevo valor (por ejemplo, sistemas de recomendación).

Habilidades clave:

• Sólidos conocimientos de Python, R y SQL
• Comprensión de los conceptos de machine learning e IA
• Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva
• Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes
• Habilidades de comunicación y presentación eficaces

Herramientas imprescindibles:

• Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
• Bibliotecas de machine learning (por ejemplo, Scikit-learn)
• Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Tableau)
• Marcos de Big Data (por ejemplo, Airflow, Spark)
• Herramientas de línea de comandos (por ejemplo, Git, Bash)

Ingeniero de machine learning

Los ingenieros de machine learning son los arquitectos del mundo de la IA. Diseñan y despliegan sistemas de machine learning que hacen predicciones a partir de los datos de las organizaciones. También resuelven problemas como la predicción de la pérdida de clientes y el valor del ciclo de vida del cliente y

son responsables de desplegar modelos para que los utilice la organización. Los ingenieros de machine learning suelen trabajar exclusivamente con herramientas basadas en la codificación.

Habilidades clave:

• Profundos conocimientos de Python, Java y Scala
• Familiaridad con frameworks de machine learning (como Scikit-learn, Keras o PyTorch)
• Comprensión de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
• Conocimientos matemáticos avanzados (álgebra lineal, cálculo, estadística)
• Capacidad para trabajar en equipo y excepcionales habilidades para resolver problemas

Herramientas:

• Bibliotecas y algoritmos de machine learning (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
• Plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git)

Científicos investigadores

Los científicos investigadores son los pensadores del mundo de la IA. Llevan a cabo investigaciones punteras para avanzar hacia la excelencia de la IA. Su trabajo consiste a menudo en inventar nuevos algoritmos o mejorar los existentes. También presentan sus conclusiones en conferencias sobre IA y en artículos académicos.

Habilidades clave:

• Conocimientos sólidos de machine learning y deep learning
• Dominio de Python y otros lenguajes de programación
• Amplios conocimientos de teoría matemática relacionada con la IA (como la teoría del aprendizaje estadístico)
• Capacidad para conceptualizar y validar nuevos modelos de IA
• Gran capacidad para escribir y hablar en público

Herramientas:

• Marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch)
• Herramientas de cálculo científico (como MatLab, Mathematica)
• Software para escribir y presentar (como LaTeX, Google Slides)
• Recursos de computación en la nube (como AWS, Google Cloud Platform)

Cada una de estas carreras ofrece un camino único hacia el mundo de la IA. Todos ellos tienen un enorme potencial y desempeñan funciones críticas en el campo. Tu decisión dependerá de tus intereses, puntos fuertes y objetivos profesionales a largo plazo.

Cómo encontrar trabajo en IA

Un título puede ser una gran baza a la hora de iniciar una carrera en IA, pero no es la única vía. Aunque pensamos que merece la pena obtener una educación formal en IA o en un campo adyacente, cada vez más profesionales están entrando en este campo a través de rutas no tradicionales, lo que demuestra que con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños en IA.

A continuación te explicamos cómo encontrar trabajo en IA sin titulación:

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de los últimos avances en IA. Sigue a influyentes profesionales de la IA en Twitter, lee artículos de investigación sobre IA y escucha podcasts relacionados con la IA, incluido el propio DataFramed Podcast de DataCamp.

Algunos de los líderes de pensamiento en IA a seguir son Yoshua Bengio, Fei-Fei Li y otros. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección futura de la IA.

También deberías acudir a los eventos del sector, ya sean seminarios web en DataCamp, conferencias sobre ciencia de datos e IA, o eventos para establecer contactos.

Desarrollar un portafolio

Un portafolio sólido que muestre tus habilidades y proyectos puede hacer que destaques entre los demás candidatos. Y lo que es más importante, un proyecto que intente resolver un problema del mundo real impresionará a los jefes de contratación.

Como dijo Nick Singh, autor de “Ace the Data Science Interview”, en el podcast DataFramed Careers Series,