¿Qué 10 habilidades debería tener un desarrollador de IA?

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El aprendizaje automático y la IA son cada vez más importantes. Sin embargo, el camino hacia la programación de IA no está exento de obstáculos. Por lo tanto, cualquier desarrollador de IA deben adquirir algunas habilidades para estar preparados para el futuro.

Desde el aprendizaje automático banal, o algoritmos ML para abreviar, en aplicaciones web hasta complejos sistemas autónomos en la industria o en la ingeniería automotriz: los sistemas de alto rendimiento con cierta inteligencia son indispensables en aplicaciones futuras y orientadas al futuro.

AI

Las habilidades más importantes que un desarrollador de IA y ML debe adquirir

1. Dominio de ciertos lenguajes de programación

El desarrollo de la IA es básicamente posible con la mayoría de los lenguajes de programación modernos, pero algunos son más adecuados para él que otros. Además de estándares como C y sus derivados, los programadores que ven su futuro en el desarrollo de sistemas inteligentes también deberían dominar Python. Python tiene una comunidad muy activa, tiene una gran cantidad de bibliotecas disponibles gratuitamente para muchos propósitos y está optimizado para aplicaciones de aprendizaje automático.

2. Experiencia en Unix

No es ningún secreto que muchos sistemas de inteligencia artificial se basan en Unix y Linux. Para programar sistemas inteligentes, es importante dominar el entorno Unix. Esto no solo simplifica la programación en sí, sino también la conexión de bases de datos para análisis estadístico, interfaces web o sensores, motores y sistemas de control. El virtuosismo en las aplicaciones estándar de Unix en la línea de comandos es, por lo tanto, imprescindible y un poco de experiencia en la programación de Linux siempre es útil en la práctica de los desarrolladores de IA.

3. Experiencia con informática distribuida

Las aplicaciones complejas de IA requieren una enorme potencia informática. Para proporcionar esto, el servidor y los sistemas inteligentes deben formar una unidad lo más sólida posible. Cualquiera que haya dominado la distribución de la potencia informática de diferentes subsistemas y tenga conocimiento de la red fluida de clústeres en la computación distribuida, por lo tanto, tiene las condiciones ideales para trabajar con sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los clústeres de computación también son comparativamente costosos de operar, por lo que la capacidad de usar las capacidades existentes de manera eficiente también es extremadamente útil.

 

desarrollador de IA

4. Experiencia en recopilación y procesamiento de datos

La comprensión de que no todos los datos son iguales es fundamental en el desarrollo de sistemas inteligentes o incluso autónomos. Los desarrolladores que no solo recopilan, filtran y procesan datos de manera específica, sino que también los pesan y, si es necesario, los descartan, están predestinados a trabajar en sistemas inteligentes. Después de todo, cuando se trabaja con datos, se trata en última instancia del uso eficaz de las capacidades informáticas y de almacenamiento disponibles y, por lo tanto, un factor de coste nada despreciable.

5. Conocimientos matemáticos y estadísticos

La programación es lógica y, por supuesto, también matemáticas, pero no todos los programadores son buenos matemáticos. Sin embargo, al desarrollar sistemas inteligentes, es obligatorio tener un conocimiento sólido de las matemáticas y, especialmente, de la subárea de estadística.

La programación de la evaluación estadística de los datos recolectados previamente permite sacar conclusiones sobre tendencias. Esto, a su vez, permite el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Una comprensión profunda de las relaciones estadísticas permite a los programadores de IA resolver específicamente problemas en el desarrollo de software.

6. Conocimiento del hardware (sensor)

Especialmente en la industria de la electrónica, la robótica o la ingeniería automotriz, el desarrollo de la inteligencia artificial siempre se trata de procesar datos de sensores. Por lo tanto, aquí tiene sentido estar familiarizado con el hardware del sensor además de las interfaces de software. Por supuesto, otros departamentos son responsables de la selección del hardware apropiado, pero el conocimiento de los sensores que son importantes para el proyecto no solo ayuda a utilizar el hardware existente de manera más eficaz, sino también a poder realizar un intercambio fructífero con los ingenieros.

 

chips y programación

7. Pensamiento abstracto y creatividad

En el desarrollo de la IA, el pensamiento abstracto es, por supuesto, una competencia tan fundamental como cierta creatividad en la resolución de problemas. Como en todas partes en el desarrollo de software, no existe una solución “prescrita” para el desarrollo de IA, pero los desarrolladores deben cuestionar regularmente las soluciones existentes y, si es necesario, poder volver a implementarlas para avanzar.

8. Rápida comprensión y flexibilidad

Es un hecho bien conocido que las condiciones cambian una y otra vez en proyectos más grandes en el desarrollo de IA. Esta es exactamente la razón por la que los desarrolladores de IA deberían poder dejar un camino de desarrollo que ya se ha tomado y, si es necesario, elegir un nuevo enfoque. Esto no solo requiere flexibilidad, sino también la capacidad de absorber rápidamente nuevos hechos,

9. Paciencia y perseverancia

Por supuesto, los proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático no son más que tareas de desarrollo. Y, como suele ocurrir con la programación, sucede una y otra vez que algo no quiere funcionar como debería. En tales casos, se requiere paciencia y perseverancia para finalmente lograr el objetivo, una cualidad que todo desarrollador de software debería tener.

10. Buena educación general y empatía

Por último, pero no menos importante, los algoritmos inteligentes también deberían interactuar y apoyar a las personas al final del viaje. Incluso si un desarrollador no está directamente interesado en la comunicación hombre-máquina, puede ser útil tener esto siempre en cuenta. Una educación general amplia puede ayudar a que esta interfaz sea lo más atractiva posible para el usuario; especialmente si el desarrollador puede sumergirse en el usuario para brindarle la mejor experiencia de usuario posible.

Los diseñadores de interfaces y front-end son ciertamente solicitados aquí, pero el software inteligente siempre puede percibirse como una amenaza. Si se comunica con el usuario en pie de igualdad y parece empática, ese es el trabajo de su equipo de programación, y hay muchas posibilidades de que el software sea recibido de manera positiva.

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