Alberto Pascual García
UNIR añade dos nuevos seminarios a su formación práctica dentro del Máster Universitario en Inteligencia Artificial. Descubre qué beneficios obtendrán los alumnos que los cursen y cómo se aplican en el entorno empresarial.
Los servicios de inteligencia artificial disponibles en la nube de Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure, dos de los Cloud Service Providers más destacados del mercado, permiten añadir esta tecnología a una aplicación empresarial de una forma fácil y rápida. Son servicios previamente entrenados que permiten al desarrollador incluir algunas técnicas de inteligencia artificial sin tener que plantearlas desde cero, por lo tanto, permiten implementar aplicaciones de una manera más cómoda.
En UNIR, hemos querido reforzar la formación práctica de nuestros alumnos del Máster Universitario en Inteligencia Artificial con dos seminarios especializados en esta temática, un must que no encontrarás en otros programas de formación 100% online del mercado. Descubrimos sus entresijos de mano de Claudia Villalonga, directora académica de esta titulación oficial, quien nos responde a las siguientes cuestiones.
¿Qué herramientas ofrece AWS y Azure para implementar inteligencia artificial?
Amazon Web Services
Ofrece servicios de inteligencia artificial previamente entrenados para la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural o el diseño de asistentes virtuales. Por ejemplo:
- Amazon Rekognition: con el que podrás analizar imágenes y vídeo para catalogar activos y extraer su significado.
- Amazon Comprehend: permite el análisis avanzado de texto para extraer ideas y relaciones a partir de texto no estructurado
Además de estos servicios con modelos ya entrenados, AWS también ofrece:
- Amazon SageMaker: te da las herramientas para diseñar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático, o bien diseñar modelos personalizados compatibles con los marcos de código abierto más populares.
Microsoft Azure
Ofrece Azure Cognitive Services, un conjunto de servicios de inteligencia artificial accesibles a través de un interfaz de programación y que permiten incorporar en las aplicaciones capacidades relacionadas con el lenguaje, la voz o la visión. Por ejemplo:
- QnA Maker: te ayuda a crear conversaciones con preguntas y respuestas a partir de contenido semiestructurado disponible en manuales o documentos.
- Custom Vision: permite aplicar visión artificial para el reconocimiento de objetos en imágenes en tiempo real.
Además de estos servicios cognitivos, Microsoft Azure ofrece:
- Azure Machine Learning: se trata de un servicio de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar sus propios modelos de machine learning en una plataforma abierta y flexible.
¿Qué beneficios obtienen los alumnos?
Estos servicios permiten a nuestros estudiantes implementar soluciones basadas en inteligencia artificial de una forma más fácil y rápida haciendo uso de los servicios ya disponibles o creando sus propios modelos. Además, a través de la colaboración de UNIR con AWS y Microsoft Azure se les ofrece acceso gratuito a los servicios en la nube a través de los programas AWS Educate y Azure for Students.
Por otro lado, estos servicios les permiten beneficiarse de ventajas de la nube como, por ejemplo, de la gran capacidad de almacenamiento y del alto rendimiento en el procesado de datos. Se trata de un punto de vital importancia para la inteligencia artificial, sobre todo cuando un desarrollador tiene que crear y entrenar sus propios modelos para hacer que una máquina aprenda a partir de grandes conjuntos de datos.
¿Qué supone para el máster ofrecer estos seminarios?
Es un valor añadido para el máster, ya que los alumnos no solamente aprenden la teoría y la práctica de las diferentes técnicas de inteligencia artificial en las asignaturas, sino que también pueden aplicarlas de una forma fácil a casos reales y utilizando herramientas ya disponibles en la nube.
Después del éxito de la primera edición de este año, seguiremos impartiendo estos seminarios para los nuevos alumnos. Además, vamos a tener sesiones más detalladas donde se explique con más nivel de detalle algunos de los servicios disponibles para el procesamiento del lenguaje natural, la percepción computacional o el aprendizaje automático.
¿Quiénes los imparten?
El seminario “Machine Learning/IA en AWS” lo imparte Javier Ramírez, Senior Developer Advocate de Amazon Web Services. Entre sus funciones, ayuda a desarrolladores a sacar el mayor partido de la nube. Javier es experto en el almacenamiento y procesamiento de datos, tiene experiencia en bases de datos, analítica y machine learning. Antes de trabajar para AWS, dedicó 20 años de su vida a desarrollar software de forma profesional, compartiendo lo aprendido con la comunidad.
En cuanto al seminario “Plataforma de Inteligencia Artificial en Azure” lo imparten Alberto Molina (Azure Specialist, Microsoft) y Ane Iturzaeta (Premier Field Engineer, Microsoft). Ane y Alberto son dos apasionados de la tecnología y la inteligencia artificial con varios años de experiencia en el sector, que están encantados de compartir sus conocimientos y vivencias.
¿De qué manera pueden aplicar los alumnos este tipo de tecnología a su futuro laboral?
Las empresas están apostando cada vez más por la inteligencia artificial. En el máster formamos a los estudiantes para que sean capaces de entender las diferentes técnicas de IA y puedan aplicarlas en un entorno empresarial para mejorar el funcionamiento de los diferentes procesos de la empresa. Al completar el máster, los alumnos tendrán los conocimientos suficientes como para dirigir proyectos de inteligencia artificial, diseñar y crear sus propios modelos cognitivos, o interpretar los algoritmos de aprendizaje automático aplicados y los resultados obtenidos.
Con la impartición de los seminarios sobre inteligencia artificial en Cloud Service Providers como AWS o Azure complementamos la formación de los alumnos para aplicar este tipo de tecnología a su empresa de una forma más rápida, fácil y cómoda.
¿Cuál es el nivel de empleabilidad?
Según un informe de Linkedin sobre los empleos emergentes en 2020, el número de “profesionales que se presentan como especialistas en inteligencia artificial ha crecido un 75’97% con respecto al año pasado”. Por lo tanto, la inteligencia artificial va a estar muy presente en el futuro y disponer de servicios de IA en la nube como los ofrecidos por Amazon Web Services o Microsoft Azure va a permitir desarrollar muchas más aplicaciones debido a la sencillez y rapidez de su diseño.
¿Cuáles son los retos principales para la inteligencia artificial a corto plazo?
A nivel tecnológico, el principal reto de la IA es crear modelos computacionales que sean lo más parecidos posible a los modelos que rigen los procesos cognitivos humanos: la memoria, la atención, el pensamiento y el lenguaje, así como los procesos afectivos como la emoción o la motivación. Por lo tanto, es necesaria la construcción de sistemas artificiales inteligentes bioinspirados.
Por ejemplo, en el ámbito de la inteligencia artificial estamos trabajando para que las máquinas desarrollen sentidos como la vista, a través de sistemas de visión por computador en el campo de la percepción computacional. Todo ello, con la idea de que además sean capaces de manejar el lenguaje para hablar, escuchar y comprender en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural. Además, en el ámbito del aprendizaje automático y deep learning estamos dando grandes pasos para que las máquinas puedan aprender de la experiencia.
Necesitamos que el aprendizaje se haga con mayor precisión y que el esfuerzo por parte de los humanos para enseñar a las máquinas sea el menor posible. Además, es necesario que los modelos creados funcionen a tiempo real y sean capaces de seguir aprendiendo de su propia experiencia de cara a adaptarse al futuro.
