Cuando decidí por primera vez entrar en la IA y el aprendizaje automático, me sentía como entrar en un laberinto sin un mapa. Dondequiera que miraba, había tutoriales interminables, publicaciones de blog y bootcamps que prometían éxito durante la noche. Pero en lo más profundo, continué preguntándome: ¿Estoy aprendiendo las cosas correctas? O lo peor... ¿Estoy perdiendo mi tiempo? Hemos cometido los errores clásicos: 
 
 
 
 
 Perseguí cursos brillantes en lugar de construir proyectos reales He salido a temas avanzados antes de dominar los básicos He subestimado lo importante que realmente son las habilidades de despliegue Pensé que conocer unos pocos algoritmos era suficiente, y no era Si pudiera empezar de nuevo hoy, conociendo todo lo que sé ahora, seguiría un camino mucho más agudo, sin tonterías. Una que construye habilidades listas para el trabajo en lugar de dejarte atrapado en un “modo de aprendizaje” sin fin. En este artículo, estoy exponiendo exactamente cómo lo haría. Las habilidades clave para centrarse en, los recursos que realmente valen la pena su tiempo, y las trampas que necesita evitar para ir de principiante a listo para el trabajo en AI / ML lo más rápido posible. Vamos a sumergirnos. Paso 1: Master Python y bibliotecas de núcleo No hay Python, no hay AI. Es tan simple. Antes de pensar en los modelos de aprendizaje automático, tiene que aprender a utilizar Python y sus bibliotecas de datos básicas.Estas son las herramientas cotidianas en las que puede confiar para limpiar los datos, construir modelos y visualizar los resultados. Salta este paso, y te estás configurando para el fracaso. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 
 Introducción a Python: sintaxis, funciones, loop y OOP Python avanzado - conceptos Python específicos de IA Scikit-learn - Implementación de algoritmos ML NumPy - Computación Numérica y Arrayes Matplotlib & Seaborn — Visualización de datos Pandas - Manipulación y análisis de datos Introducción a Python Python avanzado Aprendizaje Número Página oficial de Matplotlib & Seaborn pandas Resources: 
 
 
 Curso de Python de CS50 - Introducción para principiantes Manual de Python para la Ciencia de Datos - Enfoques en casos de uso de IA / ML Curso de Python CS50 Python para el manual de ciencia de datos : 3 a 4 semanas Timeline Paso 2: Construir una Fundación de Matemáticas Rock-Solid La mayoría de los principiantes saltan este paso. Un gran error. Sin álgebra lineal, probabilidad y cálculo, no entenderás lo que realmente están haciendo tus modelos. estarás atrapado copiando tutoriales en lugar de crear soluciones reales, incapaz de ajustar, borrar o confiar en tu propio trabajo. Key Topics: 
 
 
 
 Algebra lineal: matrices, valores propios y espacios vectoriales. Probabilidad y Estadística - Pensamiento Bayesiano, Distribuciones, Pruebas de Hipótesis. Cálculo de derivados, integrales, gradientes y optimización. Algebra lineal Probabilidad y estadística Cálculo Resources: 
 
 
 
 Esencia de la álgebra lineal (3Blue1Brown) — Mejor explicación visual Khan Academy - Cálculo Multivariable - Gradientes y optimización Introducción a la Probabilidad (MIT) - Cubre los elementos esenciales de la probabilidad Esencia de la álgebra lineal (3Blue1Brown) Academia Khan - Cálculo Multivariable Introducción a la Probabilidad (MIT) 4-6 semanas Timeline: Paso 3: Aprender los fundamentos del aprendizaje automático Esta parte es dura. Pero es el punto de inflexión donde dejas de ser un principiante. Dominar los fundamentos y comenzar a pensar como un verdadero ingeniero de IA / ML - detectar problemas temprano, corregir modelos rápidamente y construir la intuición necesaria para proyectos del mundo real. No salgas este paso. Key Topics: 
 
 
 
 Aprendizaje supervisado vs. no supervisado Reforzamiento de aprendizaje Aprendizaje profundo Aprendizaje supervisado vs. no supervisado Reforzamiento de aprendizaje Aprendizaje profundo Resources: 
 
 
 
 
 Google ML Crash Course - Introducción rápida a la ML El libro de cien páginas de ML – ideas concisas y prácticas Awesome AI/ML Resources — Colección de los mejores recursos gratuitos Aprendizaje automático de Andrew Ng - El curso básico Curso de Google ML Crash El libro de cien páginas ML Excelentes recursos AI/ML El aprendizaje automático de Andrew Ng 6 a 8 semanas Timeline: Paso 4: Tome sus manos sucias con los proyectos La teoría no te contrata, los proyectos lo hacen. Construye aplicaciones de IA/ML reales, incluso pequeñas. Olvídate de tutoriales interminables.Usted aprende enviando, cometiendo errores y descubriendo cosas a lo largo del camino. Key Topics: 
 
 
 
 
 Hands-On ML con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow - Guía práctica para ML Aprendizaje profundo práctico para codificadores - Curso de aprendizaje profundo práctico Proyectos de ML estructurados - Aprenda a estructurar y implementar modelos Construye tu propio GPT — Construye un modelo similar a GPT a pequeña escala Hands-On ML con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow Aprendizaje profundo para codificadores Proyectos de ML estructurados Crea tu propio GPT en curso Timeline: Paso 5: Aprender sobre MLOps Los modelos de entrenamiento son sólo el comienzo. MLOps te enseña cómo desplegar, monitorear y mantener modelos en el mundo real - a escala. Estas son las habilidades que separan a los aficionados de los profesionales, y las que las empresas realmente pagan. Key Topics: 
 
 
 
 Introducción a MLOps - Fundamentos de MLOps Full Stack Deep Learning - Despliegue de ML de ciclo completo Tres niveles de software de ML — Mejores prácticas para la producción de ML Introducción a MLOPS Full Stack Aprendizaje Profundo Tres niveles de software ML 3-4 semanas Timeline: Paso 6: Especialización Una vez que hayas definido los fundamentos, . Es hora de profundizar Elija un enfoque - NLP, Transformers, Computer Vision - y dominarlo. La especialización te convierte de un “candidato decente” en un “talento que debe contratar”. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 Visión por computadora - AI basada en imágenes Deep Learning – Redes Neurales Avanzadas Procesamiento del lenguaje natural - AI basado en texto Transformers: la arquitectura detrás de ChatGPT Aprendizaje reforzado - toma de decisiones AI Visión Computadora Aprendizaje profundo Procesamiento del lenguaje natural Transformadores Reforzamiento de aprendizaje en curso Timeline: Paso 7: Manténgase adelante AI se mueve rápidamente. Blink, y usted será obsoleto. Para mantenerse en la cima, . seguir la investigación de vanguardia y los creadores que forman el campo Así mantiene sus habilidades relevantes y su perfil competitivo. Key Topics: 
 
 
 ArXiv – El mejor lugar para encontrar artículos de investigación de IA Open AI Key Papers en Deep RL - Una colección curada de documentos de lectura obligada de OpenAI Archivo Abre los documentos clave de IA en Deep RL Key Creators: 
 
 
 
 
 
 
 
 Paul Justo por Paolo Perrone Máximo Labonne Aurimas Griciunas Damián Bienvenido Sebastián Ratschka Maryam Miradi, PhD Paul Justo por Paolo Perrone Máximo Labonne Aurimas Griciunas Damián Bienvenido Sebastián Ratschka Maryam Miradi, PhD en curso Timeline: Paso 8: Prepárate para la entrevista de trabajo . La entrevista prep no es opcional Necesitas ser capaz de explicar modelos, debugarlos en vivo y diseñar sistemas de IA/ML desde cero.Si no puedes demostrar esto durante una entrevista, espera oír “volveremos a ti”. No hay cortometrajes aquí - estar preparado hace toda la diferencia. Key Topics: 
 
 
 Introducción a las entrevistas de ML - Preguntas comunes de la entrevista de ML Diseño de sistemas ML - Diseño de sistemas para la IA Intro a las entrevistas de ML Diseño de sistemas ML 4-6 semanas Timeline: Conclusión Me llevó años de ensayo y error para cortar el ruido y averiguar lo que realmente importa en AI / ML. No tienes que perder ese tiempo. . Siga este mapa de ruta, y pasarás de principiante a ingeniero de IA / ML listo para el trabajo más rápido, más inteligente y más fuerte que casi cualquiera que intente "calcularlo" por su cuenta. No hay respuestas rápidas, sólo habilidades reales que las empresas pagan. Póngase en el trabajo, permanezca implacable, y estará listo para lo que venga a su camino. Nos vemos del otro lado. ¿Quieres oír de mí más a menudo? ¡Contacta conmigo en LinkedIn! ! Contacta conmigo en Linkedin Contacta conmigo en Linkedin Compartimos ideas, consejos y actualizaciones para ayudarle a evitar errores costosos y seguir adelante en el mundo de la IA. diario ¿Eres un profesional de la tecnología que busca aumentar su audiencia a través de la escritura? ¡No te pierdas mi newsletter! ¡No te pierdas nuestra newsletter! está lleno de estrategias de copywriting y audiencia que han ayudado a cientos de profesionales a destacarse y acelerar su crecimiento. The Tech Audience Accelerator El acelerador de audiencia tecnológica

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