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La Inteligencia Artificial no sólo está de moda, sino que además, la vemos casi cotidianamente en muchos de los dispositivos que usamos. Por ejemplo, tenemos a los asistentes digitales como Siri o Cortana, por mencionar un par de ellos, a los cuales les podemos hablar en nuestros teléfonos para que nos ayuden -vía voz- indicándonos qué hacer, o dónde buscar, etcétera. Si usamos aplicaciones como Google Maps o Waze, veremos que tenemos un sistema que planea las rutas desde donde estamos hasta el punto al que queremos llegar y nos dan instrucciones verbales de por qué calles y avenidas ir. Esto es la Inteligencia Artificial funcional y es una de las ramas de la computación con más desarrollo en los últimos años.

La Inteligencia Artificial tiene sus riesgos

Ya sea que se deseé simplemente aprender más sobre el tema o bien, iniciar una carrera en esta fascinante rama de la programación, Internet ofrece una serie de cursos en línea. Aquí mencionaremos algunos de los más importantes en este 2018, los cuales versan sobre temas como automatización y sistemas cognitivos, así como Inteligencia Artificial. Cabe decir que los cursos más interesantes están en inglés, lo cual es una limitación, pero hay que reconocer que hoy en día la Inteligencia Artificial y los temas de punta se manejan en inglés en

Aprenda con Google IA

Esto es un nuevo recurso lanzado por Google para hacer que el público en general entienda más sobre Inteligencia Artificial. Poco a poco Google va añadiendo contenidos a su sitio, pero ya hay un curso de aprendizaje de máquinas usando TensorFlow, la herramienta de Google para redes neuronales. El curso cubre la parte introductoria de aprendizaje de máquinas para así empezar con TensorFlow, con la idea de diseñar y entrenar redes neuronales.

Google – Aprendizaje de máquinas

Este es un curso más avanzado que se ofrece a través de la plataforma Udacity. Es importante señalar que no es para los principiantes y asume alguna experiencia en el tema de aprendizaje de máquinas. Es importante, por ejemplo, estar familiarizado al menos con los métodos de aprendizaje supervisado. El curso se enfoca en aprendizaje profundo y el diseño de sistemas de auto-aprendizaje que pueden aprender de conjuntos grandes y complejos de datos. Este curso en particular busca que el interesado aprenda de la tecnología de redes neuronales para hacer trabajo de análisis de datos, y está orientado a ingenieros dedicados al tema de aprendizaje de máquina como a quienes trabajan con el número importante de bibliotecas de código abierto.

Universidad de Stanford – Aprendizaje de máquinas

Este curso se ofrecer a través de la plataforma Cousera y lo imparte Andrew Ng, el fundador de la unidad de investigación de aprendizaje profundo, Google Brain y el líder de la Inteligencia Artificial de Baidu. El curso es gratuito, pero si se quiere un certificado hay que pagar por él. Este es un mecanismo para aquellos que necesiten este tipo de justificante en sus trabajos, particularmente si su intención es dedicarse a estos temas. El curso cubre la mayoría de las implementaciones de las aplicaciones de aprendizaje de máquina reales, desde reconocimiento de voz hasta búsquedas mejoradas de la web. Se maneja cierto nivel de tecnicismos y se hace uso de regresiones estadísticas, métodos de propagación con retroalimentación, entre otros. Tiene un tutorial de MatLab, que es una de las herramientas más usadas para programar sistemas inteligentes basados en probabilidad.

Universidad de Columbia – Aprendizaje de máquinas

Este curso en línea es totalmente gratuito, con opción de paga por el certificado en caso de que el estudiante lo necesite (aunque claro, debe aprobar el curso). Aquí se muestran modelos, métodos y aplicaciones para resolver problemas reales usando esquemas de probabilidad en algunos casos, así como mecanismos de aprendizaje supervisado y ni supervisado. El curso requiere de trabajar en él entre 8 y 10 horas a la semana (en los materiales y ejercicios), por un lapso de unas 12 semanas. Sin embargo, hay que considerar que los temas no son sencillos y s requiere que el estudiante se aplique. Se ofrece en la plataforma edX online y forma parte del nanocurso de Inteligencia Artificial.

Nvidia – Fundamentos de visión por computadora usando aprendizaje profundo

La visión por computadora es una subdisciplina de la IA en donde se le enseña a las máquinas a “ver” y procesar la información visual tal y como lo hacemos en principio los seres humanos. Es un curso con una serie de fundamentos técnicos y cubre situaciones y problemas típicos del tema, como reconocimiento de objetos y clasificación. Nvidia, quien desarrolló este curso, es fabricante de tarjetas gráficas, con centenares de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) y el curso cubre la parte crucial de este motor gráfico que tienen implementado en sus tarjetas. El curso también habla de generar y poner en marcha aplicaciones de redes neuronales y aunque no está limitado en tiempo, se espera que los alumnos trabajen unas 8 horas a la semana en el mismo.

MIT – Aprendizaje profundo de vehículos autónomos

Finalmente un curso interesante es el del MIT, sobre un aspecto muy de moda en la Inteligencia Artificial, el de los vehículos autónomos. Se espera que los autos que se manejan solos sea una realidad en el futuro cercano, aunque nosotros en unocero ya hemos hablado de las dificultades de los automóviles autónomos.

El curso muestra la necesidad de una serie de sensores para poder medir todo lo que se requiere ara que, efectivamente, puedan conducirse autónomamente en las calles y avenidas con la seguridad correspondiente. Se requiere aquí de entender el aprendizaje de máquinas para interpretar los datos de los sensores de la misma manera que hacemos los seres humanos cuando conducimos un auto. El curso cubre el uso del MIT Deep Traffic Simulator, que reta a los estudiantes a enseñar a un auto simulado a manejar lo más rápido posible en un camino muy denso en automóviles sin chocar con ellos (o con otros usuarios). Cabe decir que aquí no hay certificado posible. No existe.

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