How to Learn Online, With Courses, Blogs and Experts

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Until a few years ago, when we talked about Artificial Intelligence we had to refer to it as a science fiction topic. But as time has passed, it has become normal for algorithms to enable programs and different types of devices to make their own decisions depending on the data they receive.
But for devices to make decisions, they first have to learn how to react to different types of data, and for that you have to program them. This is where professionals come in to design algorithms and analyze data. It is a field in which there are increasing opportunities for training, receiving both basic education and specialized training in areas such as massive data, Robotics, computational intelligence.
But even in a profession so modern that a few years ago it didn’t even exist, we still face the eternal decision of choosing between a classical in-person education or a distance one. Which of the two is better? Is there one that companies prefer over the other when evaluating candidates before hiring them?
To answer these questions we are going to talk with two experts on the subject, dos personas que nos darán su opinión sobre hasta qué punto la formación on-line es suficiente. También vamos a repasar algunos de los mejores cursos que ahora mismo tienes disponibles para formarte on-line, y vamos a ayudarte a mantenerte al día sugiriéndote varios blogs especializados.
Los expertos nos dan su opinión y consejos
As we said, hemos querido conocer la opinión de los expertos en la materia. Para ello hemos hablado con Elena Mora, Directora de Estudios Avanzados de la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR). Esta Universidad ofrece varios cursos diferentes orientados a la especialización en diferentes campos de la Inteligencia Artificial.
También hablamos con el Dr. Francisco J. Vico , catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, investigador en modelado biológico y creatividad artificial, y docente de informática teórica en la Universidad de Málaga.
Y por último tenemos a Alberto Bugarín , catedrático de Ciencia de la Computación e IA. Centro de Investigación en Tecnologías de la Información de la USC (CiTIUS), vocal de la Asociación Española para la IA (AEPIA), y miembro de la comisión académica del máster online” de investigación en IA (AEPIA+UIMP).
Xataka: ¿Es posible formarse exclusivamente de manera on-line para trabajar en el campo de Inteligencia Artificial?
Elena Mora: Sin lugar a duda, la respuesta es un rotundo SI.
UNIR es la Universidad en Web. Nuestra metodología te permite asistir a clases on-line en directo, which allows you to interact with the teacher while they give their class. Our platform also, allows students to connect with each other and share experiences and points of view, obtaining the advantages of in-person teaching. Additionally, you have the advantage that the classes are recorded in the system, so if you cannot attend live, you can watch them later as many times as you want.
Students complete practical assignments through our platform, they meet in virtual rooms and participate actively in the forums. In fact, in the Artificial Intelligence course that starts in January students will create a chatbot in multidisciplinary teams.
Francisco Vico: Naturalmente. Artificial Intelligence (AI) is an exclusive branch of Computer Science, and it can be taught both in person and through online teaching. Distance degrees and MOOCs provide excellent training in AI. After completing a basic curriculum, One can always start specialization in a specific domain: huge information, robotics, Computational intelligence… From my point of view, motivation to learn counts much more, than teaching quality. Perhaps in medicine this is not the case, but Computer Science is a field suited for the self-taught. On the other hand, I think no technology can replace in-person learning, when the teacher accumulates experience and enjoys teaching the subject.
Alberto Bugarín: Nowadays it is possible to acquire online training in the field of AI at different levels. Por un lado, surely the most widespread offer is that of MOOCs like Coursera, Udacity similar, que proporcionan una gran cantidad de cursos de iniciación a un buen número de técnicas de IA. Pero por otro, existe también formación reglada oficial on-line específica en IA, proporcionada por universidades no presenciales soportada por plataformas de e-studying, as is the case in Spain with the UNED (Master's in Advanced AI), la más reciente iniciativa promovida por AEPIA y la UIMP (Máster de investigación en IA). Por tanto si es posible formarse para el trabajo en IA utilizando recursos on-line.
Xataka: ¿Hay cosas que no se pueden aprender en una formación on-line?
Elena Mora: Hay determinadas especialidades que por su alto contenido práctico, es más difícil abordar bajo la metodología on-line, sin embargo no es el caso de la Inteligencia Artificial. Nevertheless, Digital Reality will allow in a short period of time to cover almost all disciplines.
Francisco Vico: Some AI applications require specific resources, such as robots, access to large databases, supercomputing systems. These resources are found in academic centers and, Sometimes, in technology companies, that have acquired them and have contracted access, which allows practices that would not be possible otherwise. However, this is only a small part of the field of application of AI. Drones, 3D printers, mobile robots and high-performance computing systems can be acquired at popular prices (with the consequent fun). And the trend towards open entry in medical databases is increasingly general (eliminating, of course, personal data), meteorological, and so on. Also, scientific publications also tend to be offered in open access, with free access. Therefore, unless you want to program the behavior of a Boston Dynamics robot, there are thousands of applications you can carry out on a low budget.
Besides, to start a scientific career in AI (as in any other subject), it all involves obtaining an academic degree, which gives access to the doctoral program and subsequently to the postdoc, which is generally carried out at universities, under the guidance of a scientific advisor and within the framework of a research group. That experience still has no substitute in the online world.
Alberto Bugarín: The basic foundations and methodologies can be perfectly acquired with the current online training offerings. Logically, the skills acquired will depend on the level of depth given in each educational offering (it is not the same to take a course as to complete a master's degree, for example).
Perhaps there is a difference regarding the practical application of methodologies to solve problems, since in face-to-face and blended formats the direct supervision of work by teachers is usually an important added value. Additionally, these skills are enhanced when students develop their Bachelor's or Master's Final Projects in this field, due to the level of depth they require. In any case, some of these skills can be acquired in professional practice, whether in research companies.
Xataka: Is someone who has trained through in-person education valued more than someone who has trained online??
Elena Mora: There is no such distinction when evaluating a candidate's training.. What matters is that the training is endorsed by an academic institution that ensures the quality of the content taught and of the teaching staff., So that the student comes out well-prepared to meet the demands of the labor market..
Francisco Vico: It depends on where you are looking for a job.. In the US, companies tend to value more the reputation gained on professional networks like Stack Exchange. (I am not referring to LinkedIn., which is just a purple social network.), The interview with the company's own technicians., And talent acquisition through acqui-hiring. (Buying the company to get its members.). En estos casos la titulación simplemente no importa. En España aún se valora el título, pero la mayor parte de la oferta laboral es mediocre. El que vale, con título sin él, generalmente busca empleo en otro país, monta su startup.
Alberto Bugarín: En este ámbito, como sucede cada vez más en otros, la valoración de los profesionales proviene no tanto del formato del programa formativo que hayan seguido (presencial, semipresencial a distancia) como del reconocimiento que dicho programa tenga, que suele medirse por el desempeño de sus egresados. Y se valoran, mainly, las habilidades profesionales que demuestre la persona. Dado que la formación online en este ámbito es relativamente reciente, no ha tenido todavía la oportunidad de demostrar ese reconocimiento en la misma medida que los programas formativos presenciales.
Es cuestión de que pase algo de tiempo para que se pueda apreciar que existe oferta formativa online en IA de mayor y menor calidad, al igual que hay oferta formativa presencial de mayor y menor calidad, tanto en IA como en cualquier ámbito.
Xataka: ¿Se echan en falta una formación reglada certificaciones que avalen a los profesionales que trabajan en IA?
Elena Mora: La Inteligencia Artificial se encuentra en una fase muy incipiente, y ahora existe más necesidad de conocer las posibilidades que ofrecerá y el alcance, no tanto su aplicación desde el punto de vista técnico. En estos próximos años, We will see how companies will begin to demand professionals who can certify their knowledge in AI with a certification. At UNIR, which is a university that is at the forefront in this type of degrees, we are already working to offer this formal training.
Francisco Vico: AI has been present in computer science school programs for decades (when it only produced articulated arms that played - poorly- chess), it is a mathematically well-founded area. I think the media is distorting the image of AI, due to the influence of Hollywood, surely. An AI specialist needs deep and plural training in computer science, from mastering a Linux system, to relational databases. Los límites de la IA pasan más por explotar bien los recursos, que por conocer algoritmos de búsqueda. Una titulación en Informática (no en Telecomunicaciones, con competencias muy diferentes) que incluya asignaturas teóricas y prácticas de IA es una buena tarjeta de presentación. Crear un algoritmo de IA descargado cientos de miles de veces en un sitio de open supply en una app store, que haya generado patentes en explotación, también es un gran aval.
Alberto Bugarín: Existe una muy amplia oferta reglada, principalmente a nivel de máster, ofertada por universidades presenciales, en mucho mayor número que la oferta a distancia (que comienza a surgir con iniciativas como las que hemos comentado anteriormente).
Hasta donde conozco no se sigue todavía el modelo de las certificaciones profesionales, ya establecidas de forma más normal en otros ámbitos de la informática (como las Redes la ingeniería del Software). En este ámbito las asociaciones de IA internacionales (AAAI, IEEE) nacionales (AEPIA, ACIA en el caso de España) si podrían plantear algún tipo de iniciativa al respecto, aunque todavía queda camino por recorrer.
Xataka: Si tuvieses que empezar a formarte en IA, ¿por dónde empezarías qué camino escogerías?
Elena Mora: Se puede considerar que hay dos grandes ámbitos, el de investigación pura en IA y el de aplicación práctica al ámbito empresarial. Son caminos que pueden confluir en muchos casos, pero no dejan de tener orientaciones distintas. Para el camino de investigación, la base teórica es fundamental, para la que la rama de matemáticas es la base. En el segundo caso, con una introducción a esa base teórica puede ser suficiente y sin embargo habría que abarcar una visión más estratégica de lo que la IA puede aportar a tu negocio. En ambos casos, conocer plataformas como TensorFlow de Google el Cognitive Toolkit de Microsoft permiten llevar a la práctica las concepts artificial intelligence de aplicación que uno pueda tener. From here, hay distintos ámbitos en los que uno puede especializarse, como el reconocimiento de imágenes necesarios para entender” lo que se ve, la semántica, para entender” lo que se habla la parte pura cognitiva, para poder construir una respuesta.
Francisco Vico :Depende del objetivo last. Para investigar en IA elegiría una escuela de Informática de universidad pública que favorezca el perfil investigador. Las hay muy buenas en España. Seguramente no optaría por una universidad privada de EEUU Inglaterra, es absurdamente caro. Yes, por contra, se quiere desarrollar aplicaciones de IA orientadas al mercado de electrónica de consumo, a partir de una formación sólida en computación, sólo hay que iniciarse con algunos cursos (for example, el de Machine Learning de Andrew Ng, gurú del Deep Studying; gratuito, si no quieres la credencial), leer muchos libros y artículos, y ponerse manos a la obra. En las universidades se hacen muy buenos contactos, con profesores y alumnos, pero igualmente en las redes profesionales.
Alberto Bugarín: El primer paso sería cursar un grado universitario en la disciplina más afín, como es, en primer lugar, el grado en ingeniería informática, en cuyos planes de estudios se incluyen materias obligatorias y también especializaciones que permiten a los estudiantes iniciarse en el ámbito de la IA.
Posteriormente seguiría una especialización cursando un máster adecuado a mis intereses profesionales futuros, y al que también puede accederse desde otros grados diferentes de la ingeniería informática (algunos de ciencias, otras ingenierías). La oferta ahí es variada, puesto que tenemos másteres que proporcionan formación transversal en diferentes metodologías y técnicas básicas tradicionales de la IA (como por ejemplo ingeniería del conocimiento, search, machine learning, planning, reasoning, ...), up to specific courses and postgraduate specializations in a field with concrete applications and more immediate relevance (data science, robotics and intelligent vehicles, bioinformatics, advanced interaction, Web of Things, ...).
Xataka: In the case of having to hire a person to work in your company in this area, what training would you look for that person to have?
Elena Mora: First of all, and it is general, a great capacity to adapt to change. In this case especially because it is an area experiencing great advances both in tools and applications. It makes a lot of sense to form multidisciplinary teams, in which there coexist both great theoretical knowledge in mathematics, statistics, machine learning and Deep learning, como conocimiento operativo del área en la que se va a trabajar, desde lingüistas y sociólogos si va a ser un chatbot, hasta artistas si se van a hacer obras de arte. Los perfiles multidisciplinares que hagan de puente entre profesionales tan diversos también serán muy útiles.
Francisco Vico: Tanto para un proyecto empresarial, como para un proyecto open supply (más interesante, desde mi punto de vista), es esencial la experiencia demostrable en el campo en cuestión. No prestaría mucha atención al expediente académico, estudiar su perfil en Stackoverflow, charlar sobre sus proyectos fallidos, me diría mucho más sobre lo que puede llegar a hacer. Al margen, debería leer y escribir bien en inglés, algo a lo que muchos prestan atención demasiado tarde.
Alberto Bugarín: Buscaría alguien con una formación de grado como la indicada anteriormente y que hubiese cursado un máster transversal, puesto que nuestro ámbito de trabajo es la I+D+i y es preferible para nosotros una formación en amplitud. Dicha formación se ampliará posteriormente en profundidad en cada uno de los temas que corresponda (bien sea en un proyecto de I+D concreto, en la realización de una tesis doctoral, ...), mediante cursos adicionales y, above all, lecturas de libros y trabajos especializados. In any case, y casi a la par con lo anterior, le pediría a esa persona, Of course, muchísima pasión e interés por este campo.
Cursos on-line para todos los niveles
Como habéis visto, en los países con más salidas profesionales el título no es tan importante como la experiencia, por lo que los cursos on-line se convierten en una herramienta útil para poder empezar a adquirir conocimientos en este campo. Por eso, vamos a seguir con una pequeña lista de los diferentes cursos que tienes disponibles.
Cursos gratuitos
Como son los más asequibles para todos los bolsillos, vamos a empezar con los cursos gratuitos a los que vas a poder acceder durante este mes.
Intro to Artificial Intelligence: En castellano se traduce “introducción a la Inteligencia Artificial”, y es otro curso gratuito ofrecido por la plataforma Udacity Como su nombre dice, en él podrás aprender los fundamentos de la IA moderna, así como algunas de las aplicaciones más representativas de este tipo de tecnología.
Sensible Deep Studying For Coders: A free seven-week course taught for programmers. It teaches you how to design cutting-edge deep learning machine models with all the features, but without needing to know graduate-level mathematics.
Artificial Intelligence for Robotics: A free intermediate-level course lasting about two months. It is taught by Udacity , and teaches basic methods focused on artificial intelligence. Contains programming examples and assignments to apply these methods in the context of designing self-driving cars.
Reinforcement Learning: Through a combination of classic papers and more recent work, With this course, you will explore automated decision-making in Machine Learning from a computational science perspective. The free course is offered by Udacity , and it has a duration of four months.
Machine Studying: Free course offered by Udacity divided into two sections, one to learn about supervised learning for computers and the other to delve into the world of unsupervised learning. Its approximate duration is four months, and you will learn everything from how spam filters work to how Amazon knows what you want to buy before you do.
Paid courses
We continue with a collection of paid courses. Here we have included two types, both those that are paid by default and those that are free but then ask you for an extra payment to obtain your official training certificate.
Professional Development Program in Artificial Intelligence: Postgraduate engineering program offered by UNIR , in which you will learn how Artificial Intelligence is revolutionizing the business world by creating new ways of interacting with clients, improving processes, optimizing human resources, generating higher revenues and reducing costs.
Master's Degree in Visible Analytics & Large Knowledge: This Master's offered by UNIR can be taken online, although exams are in-person. With it you will learn to design and implement systems that monitor a process, extract relevant information from it and communicate it eloquently and efficiently.
Master's Degree in Mathematical Engineering and Computing: This Master's offered by UNIR can be taken online, although exams are in-person. With it, you will gain advanced mathematical knowledge to be able to organize quality systems, manufacturing processes, make forecasts that help in decision-making, among many other tasks.
Master's in DevOps, Cloud Computing and Software Production program: This Master's offered by UNIR can be taken online, although exams are in-person. The course aims to train IT professionals to practice their profession in the thriving DevOps environment, the Cloud Computing environments and Operations in Virtual Data Centers, as well as in the development of automated testing and software development processes.
Statistical Programming with R: Este curso de la Universidad Nacional Autónoma de México en Coursera pretende enseñarte las bases del standard lenguaje de programación R. También abordarás la utilización de RStudio, uno de los IDEs más populares entre la comunidad de usuarios de R.
Aprendizaje Automático: Es un curso que la universidad de Stanford está ofreciendo en Coursera Ha empezado este mes, sea que aún estás a tiempo para sumarte a él. Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos.
La Internet Semántica: Se trata de un curso diseñado por la Pontificia Universidad Católica de Chile y ofrecido a través de Coursera , where you will learn the basic concepts and technologies used in the Semantic Web as well as develop your own applications using Semantic Web technologies.
Machine Learning Engineer Nanodegree: If you have already taken the free introductory course to Artificial Intelligence, the logical next step to continue your training is this nanodegree offered by Udacity. In it, you will train as a machine learning engineer, and you will learn to apply predictive models to massive datasets in fields such as finance, health education.
Machine Learning for Information Science and Analytics: Course from Columbia University offered through edX to learn what machine learning is, how it uses its algorithms, and how to use its patterns to make decisions and predictions with real-world applied examples.
Machine Studying: A MicroMaster offered by Columbia University through edX You will learn supervised and unsupervised learning techniques, probabilistic viewpoints versus non-probabilistic, and optimization and inference algorithms for model learning.
Machine Learning With Large Knowledge: Course created by the University of California, San Diego, and published on Coursera It is aimed at those who want to start with data science, and provides a general overview of machine learning techniques to explore, analyze and leverage data. No programming knowledge is required to take the course, but they do recommend also taking the Massive Knowledge Integration and Processing course to have a foundation.
Neural Networks for Machine Learning: Course offered by the University of Toronto on Coursera. In it, you will learn about artificial neural networks and how they are used in Machine Learning. You will understand how it is used for speech and object recognition, for image segmentation and to model human language.
Image classification: how to recognize the content of an image?: Would you like to know how it is possible to recognize the visible content of images and classify them based on their content? In this course from the Universitat Autònoma de Barcelona on Coursera you will learn different methods of image representation and classification.
Introduction to Python for Data Science: This is a practical course taught by Microsoft on edX , in which you will start from the beginning with the creation of basic variables and the handling of essential data structures to be able to solve the problems posed using machine learning algorithms.
Information Science Necessities: Another course taught by Microsoft through edX teaches you the basic concepts related to the acquisition, preparation, exploration and visualization of data. It also lets you practice your knowledge with examples using the Microsoft Azure Machine Learning platform.
Artificial Intelligence (AI): With this course, you will learn the fundamental bases of artificial intelligence and how they are applied. Offered by Columbia University on edX, it teaches you how to design intelligent agents to solve real-world problems including, search, games, machine learning, logic and constraint satisfaction problems.
Specialized publications to follow
Taking any of these courses we have indicated above will help you gain a good knowledge base in this field. But the Artificial Intelligence sector is constantly evolving, por lo que todo lo que sepas sobre él a día de hoy podría quedar desactualizado en sólo unos pocos meses.
Por eso es importante mantenerse al día de cada nuevo avance que se consigue en este campo, algo para lo que resulta imprescindible tener a mano fuentes de información especializada. Por eso, vamos a facilitarte unos una serie de publicaciones en inglés y castellano que suelen actualizarse con asiduidad, para que no te pierdas ninguna nueva noticia relacionada con la Inteligencia Artificial.
Aprende sobre Inteligencia Artificial por internet: cursos, publicaciones y las recomendaciones de expertos
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