Carreras en IA ⚫①
Aprender sobre Inteligencia Artificial ⚫①
En el campo de la Inteligencia Artificial, existen diversas carreras y oportunidades laborales para aquellos interesados en incursionar en este ámbito en constante crecimiento. Algunas de las carreras relacionadas con la IA son:
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Ingeniería en Inteligencia Artificial: Esta especialización se enfoca en el desarrollo de sistemas y algoritmos de inteligencia artificial, aplicados a diferentes áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, o la robótica, entre otros.
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Ciencia de Datos: Los científicos de datos se encargan de analizar grandes volúmenes de datos para extraer información relevante, patrones y tendencias que puedan ser utilizados para la toma de decisiones. La IA juega un papel fundamental en el análisis y procesamiento de datos en esta área.
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Desarrollador de Aplicaciones de IA: Estos profesionales se dedican al diseño, desarrollo e implementación de aplicaciones que utilicen tecnologías de inteligencia artificial, como chatbots, asistentes virtuales, sistemas de recomendación, entre otros.
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Investigador en IA: Los investigadores en inteligencia artificial se enfocan en el desarrollo de nuevas técnicas, algoritmos y modelos que permitan avanzar en el campo de la IA y resolver problemas más complejos.
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Ética y Derecho en Inteligencia Artificial: En este campo, los profesionales se dedican a analizar y abordar los aspectos éticos, legales y sociales relacionados con el uso de la inteligencia artificial, garantizando que su aplicación sea justa, transparente y respetuosa de los derechos humanos.
Estas son solo algunas de las carreras y áreas de especialización relacionadas con la Inteligencia Artificial. Con el rápido avance de esta tecnología, la demanda de profesionales en el campo de la IA seguirá en aumento, brindando múltiples oportunidades para aquellos interesados en desarrollar una carrera en este emocionante y prometedor campo.
Sobre el sistema de validez de un contenido en MetsuOS
Empezando a incorporar los niveles de validación de un contenido (también llamada sabiduría o niveles de conocimiento) ⚫🔴 🟡 🟢 🔵⚪ ¿Qué són?
- ⚫① - Dark1 - Conocimiento en Bruto. Modo Cuñao, hablo pero no puedo respaldarlo.
- 🔴② - Rojo2 - Conocimiento Impulsivo, pasional, "lo mio es lo correcto".
- 🟡③ - Yellow3 - Conocimiento Crítico: se comienza a explorar el hecho de que pueda haber otras perspectivas.
- 🟢④ - Green4 - Conocimiento Natural: Surge al comprender la naturaleza de la realidad y del ser humano en una materia.
- 🔵⑤ - Blue5 - Conocimiento Científico: Supone la suma de las fases anteriores aplicando el rigor de lo descubierto por la ciencia hasta ahora, sin caer en la -anticientífica- "opinión científica/opinión de expertos".
- ⚪⑥ - Light6 Conocimiento Consolidado: Se alcanza al integrar todo lo anterior desde una perspectiva empática y asumiendo una verdad probabilística dinámica dependiente del contexto.
Sobre la categorización de los tipos de conocimiento
- Conocimiento Gnoseológico: ⚫① 🔴② 🟡③ 🟢④
- Conocimiento Epistemológico: 🔵⑤
- Conocimiento Metsukeológico: ⚪⑥
La Metsukeología (de Metsuke vision global y logos conocimiento) es la ciencia que estudia el conocimiento como un conjunto potencial de conocimiento del que podemos obtener, procesar o percibir partes concretas dentro de un marco contextual específico, y cuyo contexto general real está muy por encima de lo que somos capaces, como especie, de percibir, procesar e integrar de forma completa (definición en progreso).
La Metsucología (de Metsu aniquilación - en este contexto en forma de colapso - , logos conocimiento) es la ciencia que estudia como extraemos verdades percibidas - colapsadas - como conocimiento desde nuestra perspectiva real (tanto epistemológico como gnoseológico) al tomar una parte específica del conocimiento metsukeológico potencial enmarcado en un contexto concreto, obligando a colapsar el conocimiento potencial en conocimiento específico (definición en progreso).
Mas sobre el contexto
DISCLAIMER: Mi consideración de anticientífico respecto al consenso científico es una hipotesis de trabajo propia, que supone que toda asignación de validez, incluso aquella derivada de la conclusión por acumulación de evidencia NO debe ser supeditada a debate, ni acuerdo, debe ser algo probabilistico sin intervención del ego humano. Podría estar equivocado y, en este punto, es donde se aplicaría entonces ese mismo consenso que ahora considero no valido (incluso dañino)
Existen indicadores para algunas cuestiones adicoinales como los siguientes:
- 🌐 - Contenido Externo sobre cuya validez/validación no tenemos control (usualmente enlaces que salen de #MetsuOS)
- ⚖️ - Analisis
- ⚖️📚 - Análisis Bibligráfico
- ⚖️🔬 - Análisis Científico
- ⚖️🏛️ - Análisis Estructural
- ⚖️🧠 - Análisis Filosófico
- 📖 - Referencia
- 📖📚 - Referencia Bibliográfica / Libro
- 📖🔬- Referencia Científica / Paper
- 📖🏛️ - Referencia Estructural
- 📖🧠 - Referencia Filosófica
- 🔍️- Paradigma
Cuando hablamos de un contenido que incluye un texto que hace referencia a otro.
- 🔴②-🌐🟡③ - Nivel del contenido del documento Rojo2, nivel del contenido externo del que habla el documento Yellow3.
- 🔴②-⚖️📚 🔴② - Nivel del contenido del documento Rojo2, en base a análisis bibliográfico nivel Rojo2
También aplicaremos el Sistema de fiabilidad de fuentes y credibilidad de contenidos de la OTAN 🔴②, este sistema incluye una valoración de la fiabilidad de la fuente de A a F (siendo A la de mayor fiabilidad) y una varloración de credibilidad del contenido de 1 a 6 (siendo 1 la mayor credibilidad).
En MetsuOS la agregaremos al final uniendo amos valores como si fuera una coordenada. Por ejemplo: ⚫①-D4 o 🟡③-B2. Esto ayudarña a contextualizar la información sobre la solidez del conocimiento al que se hace referencia en cada momento.
Hay que tener en cuenta que, cuando hay elementos subjetivos o parcialmente subjetivos, el punto de referencia seré yo mismo. Quizá más adelante pueda objetivizar esto más (seria lo deseable), pero en tanto no tenga herramientas que me lo permitan, debo ceñirme al principio de honestidar intelectual, y esperar que mis sesgos dañen lo menos posible la información (en parte este es el nudo gordiano que pretendo resolver, y por ello es dificil resolverlo a priori).
Así de forma resumida, podríamos decir que esta definición es nivel 🔴② (Rojo2 xD) ¿Crees que me dejo algo? Si es así por favor ayudame a mejorarlo contactándome a través de X (Twitter) en mi cuenta, @metsuke 🌐
Consulta la versión completa de la descripcion en ⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②) Un poco más de detalle
- Información IA: Pendiente de Definición
- Ultima Modificación: 2024-06-10 15:26:27.051000+00:00
- Versión Documento: 0.3.3