prompter: Por donde debe empezar un desarrollador de aplicaciones su adaptacion a la nueva corriente de la IA?

assistant: Si un desarrollador de aplicaciones quiere adaptarse a la nueva corriente de la Inteligencia Artificial (IA), hay varios pasos que puede seguir para comenzar:

1. Aprender los conceptos básicos: Es importante tener una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la IA, como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Esto puede requerir tiempo para estudiar y explorar los recursos en línea, así como para asistir a talleres y cursos en línea o presenciales.

2. Elegir un lenguaje de programación: Los lenguajes de programación comunes para la IA incluyen Python, R y Java, entre otros. Los desarrolladores deben elegir uno o más lenguajes de programación y familiarizarse con las bibliotecas y herramientas de IA disponibles para ellos.

3. Práctica: Como con cualquier habilidad, la práctica es clave para mejorar. Los desarrolladores pueden comenzar con proyectos pequeños y luego avanzar a proyectos más complejos, utilizando las herramientas y técnicas de IA que han aprendido.

4. Participar en comunidades de desarrolladores: Hay muchas comunidades en línea y grupos de discusión dedicados a la IA y el aprendizaje automático. Unirse a estas comunidades y participar en discusiones y proyectos puede ser una excelente manera de aprender y desarrollar habilidades en la IA.

5. Trabajar en proyectos colaborativos: Trabajar en proyectos colaborativos con otros desarrolladores de aplicaciones y expertos en IA puede proporcionar una experiencia valiosa y ayudar a los desarrolladores a expandir su conocimiento y habilidades.

En resumen, para adaptarse a la nueva corriente de la IA, un desarrollador de aplicaciones debe comenzar por aprender los conceptos fundamentales, elegir un lenguaje de programación, practicar, unirse a comunidades de desarrolladores y trabajar en proyectos colaborativos.

assistant: La Inteligencia Artificial (IA) es un campo muy amplio con numerosas líneas de especialización, así que todo dependerá de cuales sean tus objetivos específicos.

De todas formas, dado que en la actualidad gran cantidad de subareas se basan en el aprendizaje automático, te recomendaría empezar por aprender Python, ya que es el lenguaje de programación más ampliamente utilizado en este campo, y por las siguientes librerías:
- **NumPy:** Permite crear vectores y matrices multidimensionales, así como manipularlos y aplicar una gran variedad de operaciones matemáticas sobre ellos.
- **Scikit-learn:** Permite entrenar y evaluar una gran colección algoritmos de aprendizaje automático para problemas de clasificación, regresión y análisis de grupos.
- **PyTorch:** Framework de machine learning con diferenciación automática y aceleración en GPU, ampliamente utilizado para crear y entrenar redes neuronales profundas.
- **TensorFlow/Keras:** Framework de machine learning análogo a PyTorch.

Además de esto, siempre es recomendable tener unas nociones relativamente básicas de probabilidad y análisis matemático con el objetivo de entender mejor los conceptos básicos detrás de estos algoritmos, y así poder resolver con mayor facilidad los problemas que surjan durante las etapas de aprendizaje e inferencia.

assistant: Existen múltiples puntos de inicios y estrategias para que un desarrollador de aplicaciones se adapte a la nueva corriente de la IA (inteligencia artficial) dependiendo de su formación profesional, habilidades técnicas previamente desarrolladas y metas que tienes (proyectos específicos que deseas hacer, profundidad a la cual aspiras llegar en el campo, etc.). Aquí doy algunos ejemplos:

1. Si tienes una formación sólida en estadística y cálculo (es decir, dominar conceptos como variable aleatoria, probabilidad condicional, derivadas e integrales), entonces un buen lugar para comenzar es leyendo las documentaciones o viendo tutoriales (escritos o en video) de las herramientas más populares para IA general como ser Flux.jl en el lenguaje de programación Julia, Pytorch para el lenguaje de programación Python o TensorFlow, el cual tiene interfaces en múltiples lenguajes, entre otros. 

   Una vez te familiarices con las técnicas de implementación de los algoritmos más básicos que las documentaciones mencionadas describan, puedes proseguir a estudiar problemas más específicos como ser detección de objetos, clasificación de imágenes, chatbots, traductores de audio a texto, etc. y arquitecturas más sofisticadas como ser long short-term memory (LSTM), transformadores, redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés), autoencoders, etc.

   Finalmente, con la experiencia adquirida a ese punto podrás explorar y evaluar cuál framework de inteligencia artificial utilizar para los casos específicos requeridos por los proyectos en que trabajes.

2. Si no tienes aún conocimiento sobre los conceptos antes mencionados de estadística y cálculo, puedes comenzar ya sea enfocándose completamente en un libro de fundamentos de matemáticas para machine learning e inteligencia artificial, o bien aprender los conceptos necesarios a medida aprendés de tutoriales de los frameworks más populares en la industria. No obstante, la última estrategia puede requerir una dedicación, enfoque y perseverancia mayor y resultar en un progreso más lento.

3. Si tu meta es solamente utilizar algoritmos mediante una interfaz (como ser RPC o un API general) creada por otras personas, puede ser inicialmente más útil familiarizarte con la lista de tareas específicas de IA para las cuales ya existen modelos suficientemente probados por la industria y estudiar las interfaces disponibles. Esto implica aprender los formatos en que el llamado del API espera su data, el formato de retorno y los casos extremos en que se puede esperar que el modelo tenga dificultades en rendir óptimamente. Es importante además estudiar una variedad suficiente de alternativas tanto de modelos como de proveedores de APIs para poder conocer bien el panorama completo de la industria actual.

En todo caso, recuerda que la IA es un campo de evolución rápida en la cual los modelos, herramientas y proveedores que en algún momento puedan ser considerados como los mejores pueden cambiar con el tiempo y, dependiendo de la profundidad deseada con la cual desees conocer el campo, tendrás que estar en un proceso de constante aprendizaje y actualización.