Mi experiencia aprendiendo Inteligencia Artificial

Durante la pandemia, comencé a incursionar en el mundo de la inteligencia artificial (IA). En ese momento, exploré numerosos canales de YouTube que ofrecen ejemplos prácticos y análisis de tecnologías emergentes basadas en IA. Entre estos, los videos de Dotcsv fueron fundamentales para reafirmar mis conocimientos en redes neuronales, que había adquirido previamente en la universidad durante un curso electivo.

Durante este proceso, comprendí que los cursos de álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, métodos numéricos y estadística eran la base de todo lo que estaba aprendiendo en IA. Al estudiar las redes neuronales convolucionales, me transporté a un curso de telecomunicaciones con el profesor Hugo Durney, quien explicaba cómo funcionaba la comunicación digital con los datos de video. Cada paso en mi aprendizaje me resultaba familiar, lo que facilitaba mi comprensión.

En ese tiempo, también estaba profundamente concentrado en diseñar y fabricar sintetizadores para música electrónica, una actividad que me apasiona y que se había convertido en una de mis fuentes de ingreso. Me fue difícil dedicar suficiente tiempo al estudio, ya que tenía muchas actividades en ese momento. A pesar de esto, continué viendo videos, tanto en español como en inglés, para seguir aprendiendo sobre IA en mis tiempos de ocio.

Mientras trabajaba en mi ultimo empleo, pensaba en cómo incorporar inteligencia artificial en las tareas que realizaba. Sin embargo, estaba lleno de ideas y conceptos, pero no tenía habilidades prácticas aún. Dedicaba tiempo a explorar modelos de IA emergentes, estaba atento a cada lanzamiento o actualización, y por un momento sentí que el desarrollo de nuevos modelos de IA se volvía demasiado complejo para mí. Todo avanzaba a una velocidad impresionante y pensé que me había quedado atrás.

Hace unos meses, retomé mis estudios de IA. Me inscribí en el curso de IBM, creé una cuenta gratuita en Google Cloud Platform, comencé a experimentar con AWS, conocí los modelos Yolo y estoy comenzando a experimentar con tiny ML. Continué viendo más y más videos, siguiendo perfiles y empresas que trabajan con modelos de IA para mantenerme informado sobre los servicios que ofrecen. Creé mis primeros modelos y me di cuenta de que no estaba tan desfasado como pensaba. A medida que algunos modelos avanzan, otros quedan obsoletos, pero son fundamentales para comprender el estado del arte, hoy en día hay plataformas que ofrecen servicios en la nube para desarrollar nuevas ideas utilizando modelos ya creados y actualizados constantemente, ya sean de pago o de código abierto.

Uno de los modelos que creé fue para clasificar imágenes y determinar si había una señal de "pare" o "stop". Luego, con la misma base de datos, creé otro modelo para detectar, etiquetar y segmentar dentro de una imagen o video la señal de pare. Estaba extasiado con todas las posibilidades que esto ofrecía. Sin embargo, reflexioné sobre el hecho de que existen servicios que ya realizan estas tareas sin necesidad de programar todo desde cero. Por ejemplo, la API de ChatGPT puede analizar videos y entregar la información necesaria en texto, audio o mediante un script de Python hacer que interactúe con algún microcontrolador u otro hardware.

Este mundo de la inteligencia artificial me tiene fascinado, y creo que aún hay tiempo para quienes miran expectantes . La red está llena de información y recursos para aquellos que quieran adentrarse en este campo.

Ya finalizando, quiero compartir uno de mis apuntes relacionado con la comparación entre una función de activación ReLU y una Sigmoide. En este documento dejé paso a paso el proceso de aprendizaje de una red neuronal con una u otra función de activación, su código, análisis y hasta un glosario para una fácil comprensión. Esto puede servir para quienes se están adentrando en el mundo de la Inteligencia Artificial. mas adelante seguiré subiendo parte de mis apuntes.

Seguiré aprendiendo y espero pronto contar con algún modelo que sea un aporte y que les pueda compartir.

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