アプリケーション開発者が専門的なトレーニング、以前に開発した技術スキル、およびあなたが持っている目標（あなたがやりたい特定のプロジェクト、深さまでの目標に応じて、新しいAI（人工知能）に適応するための始まりと戦略の複数のポイントがあります。あなたはフィールドに到着することなどを目指しています。ここで私はいくつかの例を示します：

1.統計と計算に固体形成がある場合（つまり、ランダム変数、条件付き確率、派生および積分などの概念を支配するために）、開始するのに適した場所は、ドキュメントを読んだり、チュートリアルを見たりすることです（文章またはビデオ）プログラミング言語のflux.jl、PythonのPytorch、またはTensorflowプログラミング言語などの一般向けの最も人気のあるツール。

   前述のドキュメントが説明するよりも、最も基本的なアルゴリズムの実装手法に精通したら、オブジェクト検出、画像分類、チャットボット、テキストオーディオ翻訳者などのより具体的な問題を引き続き研究できます。短期メモリ（LSTM）、変圧器、拮抗的生成ネットワーク（GAN）、自己監督などのより洗練されたアーキテクチャ。

   最後に、その時点で取得した経験を使用すると、取り組んでいるプロジェクトで必要な特定のケースの人工知能フレームワークを調査および評価できます。

2.前述の統計と計算の概念に関する知識がない場合は、機械学習と人工知能の数学の基礎に完全に焦点を当てることから始めることができます。業界で最も人気のあるフレームワーク。ただし、最後の戦略では、より大きな献身、焦点、忍耐が必要になる場合があり、進歩が遅くなります。

3.目標が他の人によって作成されたインターフェイス（RPCや一般的なAPIなど）を介してアルゴリズムを使用することのみである場合、最初はすでに十分にテストされている特定のAIタスクのリストに慣れる方が有用です業界によるモデルと利用可能なインターフェイスを研究します。これは、APIの呼び出しがデータ、リターン形式、およびモデルが最適に支払うのが難しいと予想される極端なケースを期待する形式を学習することを意味します。また、現在の業界の完全なパノラマをよく知ることができるように、モデルとAPIの両方のサプライヤーの十分な種類の代替品を研究することも重要です。

いずれにせよ、AIは、ある時点で最良と見なすことができるモデル、ツール、サプライヤーが時間とともに変化する可能性があり、フィールドが知りたい希望の深さに応じて、モデル、ツール、サプライヤーが迅速な進化分野であることを忘れないでください。絶え間ない学習と更新のプロセスにあること。
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.