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Desarrolla algoritmos de Inteligencia Artificial con Python

Desarrolla algoritmos de Inteligencia Artificial con Python

¿Qué sabes sobre los algoritmos de Inteligencia Artificial? Te contamos cómo funciona esta tecnología en auge y cuáles son los tipos de aprendizaje automático. ¡Descubre los secretos de la programación con Tokio School!

 

“Los algoritmos de Inteligencia Artificial se plantean con el propósito de hacer máquinas que cuenten con capacidades similares a las de los humanos.”

 

¿Cómo se crea la Inteligencia Artificial?

¿Te interesa aprender las claves de programar Inteligencia Artificial? Esta tecnología cuenta con varias ventajas y desventajas. Cada vez está más extendida y, por tanto, las empresas necesitan expertos que puedan crearla.

La IA consiste en la tecnología capaz de desarrollar máquinas que imiten las funciones relacionadas con el conocimiento, como la resolución de problemas o el proceso de razonamiento. Su funcionamiento se basa en algoritmos, esto es, un conjunto de normas que permiten resolver un problema.

La tecnología de la IA se puede desarrollar para solucionar diferentes necesidades: aplicaciones de medicina, motores de búsqueda, análisis del mercado de valores, reconocimiento del habla, juegos, reconocimiento facial, robótica etc.

 

Tipos de algoritmos de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se basa en el aprendizaje automático o machine learning, un campo de las ciencias de la computación que se encarga de que las máquinas “aprendan”.

Existen distintos tipos de algoritmos de maching learning. ¿Los vemos?

 

Aprendizaje por refuerzo

En el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning o RL) el agente inteligente aprende a través de recompensas o castigos según tenga éxito o fracase, sin necesidad de que un instructor indique lo que se debe hacer.

Con los algoritmos de este tipo los agentes aprenden observando el comportamiento del entorno para adoptar las decisiones adecuadas para la consecución de los objetivos. Es un aprendizaje que se basa en el sistema de prueba y error.

 

“Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería el adquirido por una Inteligencia Artificial capaz de jugar al ajedrez, como el AlphaZero de DeepMind.”

 

La programación dinámica (dynamic programming), Q-Learning y SARSA (state-action-reward-state-action) son los principales algoritmos usados en este tipo de aprendizaje.

 

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado (supervised machine learning) está basado en modelos predictivos que utilizan datos de entrenamiento. Con la información de los datos empleados, el agente logra una salida concreta. Así, el modelo se ajusta (es entrenado) para lograr los resultados pertinentes.

El claro ejemplo de este tipo de aprendizaje es el de los coches autónomos. También puede ser muy útil para resolver problemas de investigaciones científicas donde el sistema aprende a etiquetar (clasificar) unos vectores por medio de varias categorías (clases).

Los árboles de decisión, las clasificaciones Naïve Bayes, la regresión logística, el Support Vector Machines (SVM) o la regresión ordinaria por mínimos cuadrados son los principales algoritmos de este tipo de aprendizaje.

 

Aprendizaje no supervisado

En este tipo de aprendizaje, el modelado se realiza a través de conjuntos de ejemplos formados únicamente por entradas al sistema, sin información sobre las categorías de los ejemplos. Con esto, el sistema debe tratar de reconocer patrones para etiquetar nuevas entradas.

En el aprendizaje no supervisado (unsupervised machine learning), el algoritmo lleva a cabo un autoentrenamiento sin la necesidad de recibir indicaciones externas.

Los principales algoritmos de este tipo de aprendizaje son:

  • Algoritmos de agrupamiento(clustering).
  • Análisis de componentes principales(PCA).
  • Análisis de componentes independientes (ICA).
  • Singular Value Decompotition(SVD).

 

Aprendizaje semisupervisado

En esta tipología, el algoritmo mezcla las nociones del aprendizaje supervisado con las del no supervisado para conseguir una clasificación adecuada. Con este sistema se tienen en cuenta tanto los datos marcados como los no marcados.

 

Transducción

En la transducción, aunque es parecida al aprendizaje supervisado, no se construye de manera explícita una función. En este sistema se trata de predecir las categorías de futuros ejemplos a través de ejemplos de entrada, sus categorías y ejemplos nuevos.

 

Aprendizaje multi-tarea

En este aprendizaje se trata de utilizar el conocimiento que el sistema ha aprendido previamente para enfrentarse a problemas similares a los que ya se han visto.

 

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Lo que aprenderás en este curso de Inteligencia Artificial

Con nuestro curso de Python con especialización en Inteligencia Artificial alcanzarás los siguientes objetivos de formación:

  • Utilizar la sintaxis del lenguaje Python e implementar diversos proyectos.
  • Trabajar con librerías estándar, externas y frameworks.
  • Realizar conexiones con bases de datos, manipular estructuras de datos y archivos.
  • Integrar nuevos desarrollos de IA en sistemas informáticos existentes.
  • Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de IA y Deep Learning.

 

Salidas profesionales del curso de Tokio School

La Inteligencia Artificial no deja de crecer y expandirse a diversos sectores. Si te formas con este curso de especialización, podrás optar a puestos de trabajo en compañías de diverso tipo. Algunos de esos puestos pueden ser los siguientes:

  • Creador de interfaces gráficas de usuario y escritorio
  • Programador general: web, bases de datos, archivos, de red…
  • Consultor tecnológico sobre desarrollo en inteligencia artificial
  • AI Developer
  • Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial

 

¡Aprende a programar en Python con especialización en IA!

Como has visto, la Inteligencia Artificial cuenta con varias aplicaciones prácticas. Todos los sectores pueden beneficiarse de esta tecnología tan avanzada: la medicina, la logística, el comercio, la hostelería etc.

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