Hoy día es algo obligatorio, en caso contrario puedes dejar de ser competitivo y quedarte muy atrás. Estos son los pasos básicos que deberíamos seguir:
Paso 1: Aprender los fundamentos de IA y Machine Learning
📌 Conceptos clave:
✅ ¿Qué es Machine Learning?
✅ Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
✅ Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning
📚 Cursos recomendados:
🎥 Machine Learning – Curso de Stanford (Andrew Ng)
🎥 Python para Machine Learning (YouTube)
Paso 2: Aprender Python para IA
📌 Librerías esenciales:
✅ NumPy (matrices y álgebra)
✅ Pandas (manejo de datos)
✅ Matplotlib y Seaborn (visualización de datos)
✅ Scikit-Learn (modelos de Machine Learning)
📚 Recursos recomendados:
📝 Python para Data Science y Machine Learning (Kaggle)
Paso 3: Practicar con proyectos de Machine Learning
📌 Ejemplos de proyectos:
✅ Predicción de precios de casas con Scikit-Learn
✅ Clasificación de imágenes con TensorFlow/Keras
✅ Análisis de sentimientos en texto con NLP
🎯 Plataformas para practicar:
Paso 4: Profundizar en Deep Learning
📌 Temas avanzados:
✅ Redes neuronales con TensorFlow/PyTorch
✅ Procesamiento de Lenguaje Natural (Chatbots, GPT)
✅ Visión Artificial (Detección de objetos con YOLO)
📚 Cursos avanzados:
🎥 Deep Learning Specialization – Andrew Ng
🎥 Fast.ai – Curso Gratuito de Deep Learning
Paso 5: Crear proyectos reales
📌 Ejemplos de proyectos avanzados:
✅ Detectar objetos en imágenes con YOLO y OpenCV
✅ Entrenar un modelo GPT en tus propios datos
✅ Crear una IA que juegue videojuegos con Reinforcement Learning