La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de la ciencia ficción a ser actualidad, no sólo por los debates éticos que se plantean a nivel empresarial y político, sino por la revolución y avances en la sociedad en campos tan diversos como la detección de enfermedades, su uso en la tecnología cuántica y en tecnologías «limpias» como paneles solares y baterías y un largo etcétera.
A rasgos generales parece que todo ha empezado con ChatGPT, ya que mantener una conversación con una máquina es cuanto menos una experiencia divertida y accesible para la sociedad. Si le añades la capacidad de componer canciones, poemas, textos y codificar software de forma correcta hablamos de una herramienta con un gran potencial.
Utilizarás algoritmos de IA
En base a nuestro Curso de Especialización para nosotros el potencial no está en la herramienta sino en el modelo de lenguaje utilizado en ChapGPT inicialmente GPT-3 y actualmente GPT-4. Construir una IA es complicado pero en este curso te enseñamos a comprender en qué consiste.
En estos modelos intervienen una gran cantidad de parámetros que aprenderás y utilizarás en este curso para enseñarle a realizar cosas por sí mismo. Saber usar estos parámetros es fundamental en el proceso de aprendizaje automático y la precisión del modelo y es lo que se conoce como Machine Learning . A continuación explicamos lo que ha hecho nuestro alumnado para que veas el resultado práctico de lo aprendido:
Machine Learning
Práctica realizada por nuestro alumnado
- Se utiliza una IA al que se le tiene que pasar una serie de parámetros que será el conjunto de características que identifican a los diferentes seres humanos como las formas, el tamaño, los colores etc.
- A continuación hay que entrenar el modelo, hay que mostrarles diferentes imágenes que estén etiquetadas como persona, perro, gato para que sepa identificarlas dentro de los seres humanos.
- Finalmente si nuestro modelo está bien entrenado (ha visto suficientes tipos de personas, perros, gatos debería ser capaz de identificarlos) se obtiene un resultado.
Resultado
El modelo de nuestro alumnado detectó a la gata desde un móvil con un certeza del 82,5%.
Además de aprender algoritmos que permiten que las máquinas y/o robots presenten las mismas capacidades que el ser humano y explorar el resultado de los mismos en nuestros robots, otro aspecto fundamental de la IA es la toma de decisiones o resolución de problemas que es lo que se conoce como Deep Learning . A continuación te mostramos cómo nuestro alumnado aplica el aprendizaje automático, por ejemplo, utilizando el método de redes neuronales:
Deep Learning
Práctica realizada por nuestro alumnado
A diferencia de la práctica anterior, el alumnado no tiene por qué enseñar al programa cómo son los seres humanos, sino que se le ofrece una serie de fotos y el algoritmo reconocerá una serie de patrones que se repiten. Seguimos con nuestro gato, al modelo se le enseñará una sucesión de imágenes de gatos y al final podrá identificarlo en cualquier otro escenario porque el patrón se repite en todas las imágenes.
¿Qué patrón se repite?
"Largos bigotes, cuerpo pequeño, cabeza redonda, patas cortas, cola larga, pelo espeso y suave"
Experto en Big Data
Llegado a este punto, podemos decir que para que estos modelos sean lo más precisos, se deben entrenar con una gran cantidad de datos o datasets . En este curso aprenderás la gestión y en el análisis de grandes volúmenes de datos ; de forma que podrás trabajar como experto en Big Data. Es importante para la toma de decisiones extraer , limpiar y analizar los datos y conocer las estructuras donde almacenar estos datos como son Azure o Amazon AWS.
