¿Cómo empiezo una carrera como ingeniero de deep learning? ¿Cuáles son algunas de las herramientas y frameworks clave utilizados en la IA? ¿Cómo puedo obtener más información sobre la ética en la IA?
Todo el mundo tiene preguntas, pero las preguntas más comunes en IA siempre vuelven a esto: ¿cómo me involucro?
Un grupo de profesionales de la IA reunidos en la conferencia GTC de NVIDIA ofreció cuál puede ser el mejor lugar para comenzar.
Cada panelista, en una conversación con Louis Stewart de NVIDIA, jefe de iniciativas estratégicas para el ecosistema de desarrolladores, llegó a la industria desde lugares muy diferentes.
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Pero los oradores, Katie Kallot, ex directora de relaciones con desarrolladores globales y áreas emergentes de NVIDIA; David Ajoku, fundador de la startup aware.ai; Sheila Beladinejad, directora ejecutiva de Canada Tech; y Teemu Roos, profesor de la Universidad de Helsinki, volvieron una y otra vez a cuatro principios básicos.
1) Comience Con la Creación de Redes y la Tutoría
La mejor manera de empezar ,explicó Ajoku, es encontrar personas que estén donde quieres estar en cinco años.
Y no solo los busque en línea, en Twitter y LinkedIn. Busque oportunidades para conectarse con otras personas en su comunidad y en eventos profesionales que van a donde usted quiere estar.
“Quieres encontrar personas a las que admires, encontrar personas que sigan el camino que quieres seguir durante los próximos cinco años”, dijo Ajoku. “No solo viene a ti; tienes que ir a buscarlo.
Al mismo tiempo, sea generoso al compartir lo que sabe con los demás. “Quieres encontrar personas que enseñen, y al enseñar, aprenderás”, agregó.
Pero el mejor lugar para comenzar es saber que comunicarse está bien.
“Cuando comencé mi carrera en ciencia de la computación, ni siquiera sabía que debería buscar un mentor”, dijo Beladinejad, haciéndose eco de los comentarios de los otros panelistas.
“Aprendí a no ser tímida, a pedir apoyo y buscar ayuda cada vez que te quedas atascado en algo, siempre ten la confianza para acercarte a tus profesores y compañeros de clase”, agregó.
2) Obtenga Experiencia
Kallot explicó que la mejor manera de aprender es haciendo.
Obtuvo un título en ciencias políticas y aprendió sobre tecnología, incluida la programación, mientras trabajaba en la industria.
Comenzó como analista de ventas y marketing, luego saltó al puesto de gerente de producto.
“Tuve que aprender todo sobre la IA en tres meses y, al mismo tiempo, tuve que aprender a usar el producto, tuve que aprender a codificar”, dijo.
La mejor experiencia, explicó Roos, es rodearse de personas en el mismo viaje de aprendizaje, ya sea que estén aprendiendo en línea o en persona.
“No lo hagas solo. Si puede, reúna a sus amigos, reúna a sus colegas, tal vez inicie un grupo de estudio y cree un plan de estudios”, dijo. “Reunirse una vez a la semana, dos veces a la semana; es mucho más divertido de esa manera”.
3) Desarrollar hHabilidades Blandas
También necesitará las habilidades de comunicación para explicar lo que está aprendiendo y haciendo en IA a medida que avanza.
“Practica hablar sobre temas técnicos a audiencias no técnicas”, dijo Stewart.
Ajoku recomendó aprender y practicar hablar en público.
Ajoku tomó una clase de actuación en la Universidad Carnegie Mellon. Del mismo modo, Roos tomó una clase de comedia de improvisación.
Otros en el panel aprendieron a actuar, públicamente, a través de la danza y el deporte.
“Cuanto más entrenes, más cómodo te sentirás y mejor podrás expresarte en cualquier entorno”, dijo Stewart.
4) Define Tu Por Qué
Sin embargo, el elemento más importante proviene del interior, dijeron los panelistas.
Instaron a los oyentes a encontrar una razón, algo que los impulse a mantenerse motivados en su viaje.
Para algunos, son problemas ambientales. Otros están motivados por el deseo de hacer que la tecnología sea más accesible. O para ayudar a que la industria sea más inclusiva, dijeron los panelistas.
“Es útil para cualquier persona si tiene un tema que le apasiona”, dijo Beladinejad. “Eso te ayudaría a seguir adelante, a mantener tu motivación”.
Hagas lo que hagas, «hazlo con pasión», dijo Stewart. “Hazlo con propósito.”
Preguntas Más Importantes
A lo largo de la conversación, miles de asistentes virtuales enviaron más de 350 preguntas sobre cómo comenzar sus carreras en IA.
Entre ellos:
¿Cuál es la mejor manera de aprender sobre el deep learning?
NVIDIA Deep Learning Institute ofrece una gran variedad de cursos prácticos.
Aún más recursos para desarrolladores nuevos y experimentados están disponibles a través del programa NVIDIA Developer, que incluye recursos para aquellos que buscan educación superior e investigación.
Los cursos en línea masivos y abiertos, o MOOC, han hecho que el aprendizaje sobre temas técnicos sea más accesible que nunca. Un panelista sugirió buscar clases impartidas por el profesor de Stanford Andrew Ng en Coursera.
“Hay muchos cursos MOOC, videos y libros de YouTube; también recomiendo encarecidamente encontrar un compañero de estudio”, escribió otro.
“Únete a redes técnicas y profesionales… gana algo de experiencia a través del voluntariado, participando en una competencia de Kaggle, etc.”
¿Cuáles son algunas de las herramientas y frameworks más utilizados en el machine learning y la IA en la industria? ¿Cuáles son cruciales para conseguir un primer trabajo o pasantía en el campo?
La mejor manera de averiguar con qué tecnologías quiere comenzar, sugirió un panelista, es pensar en lo que quiere hacer.
Otro sugirió, sin embargo, que aprender Python no es un mal lugar para comenzar.
“Muchas de las herramientas de inteligencia artificial de hoy en día se basan en Python”, escribieron. «No puedes equivocarte al dominar Python».
“La tecnología está evolucionando rápidamente, por lo que muchos de los desarrolladores de IA de hoy están aprendiendo cosas nuevas constantemente. Tener fundamentos de software como estructuras de datos y lenguajes comunes como Python y C++ lo ayudará a prepararse para ‘aprender en el trabajo’”, agregó otro.
¿Cuál es la mejor manera de comenzar a obtener experiencia en el campo? ¿Los proyectos personales cuentan como experiencia?
Los clubes de estudiantes, las comunidades de desarrolladores en línea, el voluntariado y los proyectos personales son excelentes maneras de obtener experiencia práctica, escribieron los panelistas.
Y definitivamente incluya proyectos personales en su currículum, agregó otro.
¿Hay un límite de edad para involucrarse en la IA?
La edad no es una barrera en absoluto, ya sea que esté comenzando o haciendo la transición de otro campo, escribieron los panelistas.
Cree un portafolio para usted mismo para que pueda demostrar mejor sus habilidades y capacidades, eso es lo que debe contar.
Los empleadores deben poder darse cuenta fácilmente de su potencial y habilidades.
Quiero construir una startup tecnológica con alguna forma de IA como motor que impulse la solución para resolver un problema que aún no se ha determinado. ¿Qué consejos tienes para los emprendedores?
Los empresarios deben postularse para ser parte de NVIDIA Inception.
El programa brinda beneficios gratuitos, como soporte técnico, soporte de lanzamiento al mercado, precio preferencial en hardware y acceso a su alianza de capital de riesgo para financiamiento.
¿Qué lenguaje de programación es mejor para la IA?
Python se usa ampliamente en el deep learning, el machine learning y la ciencia de datos. El lenguaje de programación está en el centro de un próspero ecosistema de framework de trabajo de deep learning y herramientas para desarrolladores. Se usa predominantemente para entrenar modelos complejos y para inferencia en tiempo real para servicios basados en web.
C/C++ es un lenguaje de programación popular para automóviles autónomos que se utiliza para implementar modelos para inferencia en tiempo real.
Sin embargo, aquellos que están comenzando querrán asegurarse de estar familiarizados con una amplia gama de herramientas, no solo con Python.
Los cursos autoguiados para principiantes de NVIDIA Deep Learning Institute pueden ser una de las mejores maneras de orientarse.
Obtenga Más Información de las Sesiones de GTC
En NVIDIA GTC, una conferencia global sobre IA y el metaverso, los profesionales hablaron sobre cómo comenzaron sus carreras.
Mire las sesiones de GTC a pedido How to Be a Deep Learning Engineer y 5 Paths to a Career in AI..
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