Primeras impresiones del Grado en IA: más matemáticas de las que esperaba

Expectativa vs. realidad

Antes de empezar, imaginaba el grado centrado sobre todo en programación y algoritmos. La realidad de las primeras semanas es que el peso de las matemáticas (álgebra lineal, cálculo, probabilidad) es mucho mayor de lo que esperaba.

Por qué tiene sentido

Al principio lo viví como un obstáculo, pero según avanzo entiendo mejor por qué: casi todo lo interesante en machine learning —desde una regresión lineal hasta una red neuronal— es, en el fondo, álgebra lineal aplicada. Saltarse esa base significaría entender los modelos como "cajas negras", justo lo que quiero evitar.

Cómo lo estoy llevando

• Dedico bloques de estudio específicos solo a matemáticas, separados del resto de asignaturas, para no mezclar el contexto.
• Cuando un concepto matemático se conecta con algo práctico (como en mi apunte sobre álgebra lineal en la Bitácora UNED), lo anoto ahí mismo — ayuda mucho más que estudiar la teoría aislada.
• Acepto que esta primera etapa es más lenta de lo que me gustaría, y que eso es normal viniendo de un perfil más práctico que académico.