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Última actualización: 15 · 04 · 2024

¿Qué estudiar para dedicarse a la Inteligencia Artificial y el Deep Learning?

La Inteligencia Artificial ya es el presente y contar con especialistas capaces de saber sobre ellas es esencial en el mercado laboral actual. En la actualidad muchos de los puestos publicados en los principales portales de empleo tienen que ver con esta disciplina, por ello te contamos qué debes estudiar para dedicarte a la Inteligencia […]

La Inteligencia Artificial ya es el presente y contar con especialistas capaces de saber sobre ellas es esencial en el mercado laboral actual. En la actualidad muchos de los puestos publicados en los principales portales de empleo tienen que ver con esta disciplina, por ello te contamos qué debes estudiar para dedicarte a la Inteligencia Artificial y cómo utilizar el Deep Learning como herramienta para conseguirlo.

¿Qué tengo que estudiar para dedicarme a la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia artificial es cada vez más importante en nuestra sociedad, por lo que cada vez se demandan más profesionales con perfiles STEM: Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. Este tipo de formaciones son esenciales para dedicarse a la Inteligencia Artificial, pero sin duda, la clave está en la especialización.

¿Cómo puedes conseguirlo? A través de formaciones específicas o masters muy especializados en alguno de los aspectos relacionados con la IA. Por ejemplo el Deep Learning, es una de las disciplinas más demandadas dentro del sector, por lo que formarte con el Master que te ofrecemos en KShool te ayudará a adquirir los conocimientos necesarios para poder destacar en esta parcela de la IA.

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El Deep Learning es un aprendizaje neuronal profundo que se basa en la representación de datos para que el usuario pueda ejecutar un aprendizaje. Su funcionamiento es similar al del procesamiento de la información que hacemos los humanos y a la trasmisión y comunicación de este conocimiento a través de redes neuronales. A través del algoritmo se pueden procesar datos en gran cantidad creando soluciones más profundas y amplias.

Los modelos de Deep Learning están presentes en muchos ámbitos, también en los negocios ya que permiten procesar multitud de datos y usarlos de manera efectiva. Esta disciplina puede aplicarse de manera que las técnicas de aprendizaje profundo generen soluciones para el día a día utilizando grandes conjuntos de datos.

Con ello se pueden conocer los patrones de comportamiento de los usuarios y ayudar a las empresas a cambiar la forma en la que toman sus decisiones a corto y largo plazo. Así, con este aprendizaje basado en grandes cantidades de datos no estructurados, se pueden crear programas capaces de analizar el sentimiento, el lenguaje natural utilizado por los usuarios y otros parámetros de la misma manera que lo haría un cerebro humano, pero de una forma más rápida y eficiente al albergar un volumen de datos más elevados.

Estudiar y formarte en Deep Learning te ayudará a especializarte en un campo tremendamente importante dentro de la Inteligencia Artificial ya que tiene una aplicación muy clara en el mundo de los negocios. Es por tanto, una vía que te permitirá introducirte en este mundo y a encontrar un trabajo en aquello que te gusta. La inteligencia Artificial, y en concreto el Deep Learning, pueden ser la clave para que muchas compañías cambien su forma de tomar decisiones y diseñar los distintos recorridos para sus usuarios. Sin duda contar con este perfil y haberte formado con un Curso de Expecialización en Deep Learning, te abrirá muchas puertas en tu futuro profesional en el que la Inteligencia Artificial ya es una realidad.

El artículo ¿Qué estudiar para dedicarse a la Inteligencia Artificial y el Deep Learning? fue escrito el 22 de mayo de 2023 y actualizado por última vez el 15 de abril de 2024 y guardado bajo la categoría Ciberseguridad. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre Descubre qué debes estudiar para dedicarte al deep learning y la inteligencia artificial, dos de las profesiones más importantes del futuro bajo las siguientes etiquetas .

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