كيف تصبح مهندس رؤية حاسوبية

الرؤية الحاسوبية (CV) هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تدرب أجهزة الكمبيوتر على تفسير وفهم العالم المرئي. تعمل هذه التقنية بطريقة تشبه إلى حد كبير البصر البشري، ولكن مع وجود بعض الاختلافات الملحوظة: فالبشر يمتلكون سياقات حياتية طويلة للتدرب على كيفية التمييز بين الأشياء، ومدى بُعدها، وما إذا كانت تتحرك، وما إذا كان هناك خلل ما في الصورة.

لا تقتصر تقنية الرؤية الحاسوبية على قدرة أجهزة الكمبيوتر على تصور الصور فحسب، بل تمتد لتشمل استخراج الرسالة أو الغرض من الصورة، مثل تحديد المسافات وحركات الأجسام القادمة. بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والابتكارات في التعلم العميق والشبكات العصبية، تمكن هذا المجال من تحقيق قفزات كبيرة في السنوات الأخيرة، بل وتجاوز البشر في بعض المهام المتعلقة باكتشاف وتصنيف الأشياء.

يتيح الرؤية الحاسوبية حلولاً واقعية لمجالات مثل الصناعة الطبية، على سبيل المثال، حيث تُعد مفيدة للغاية في diagnosis implementations. ومع ذلك، تمتد فائدة الرؤية الحاسوبية أيضاً لتشمل العديد من التطبيقات الأخرى، مثل الرياضة، والتجارة بالتجزئة، والزراعة، والنقل، والتصنيع، وغيرها. في Ultralytics، نجعل تدريب النمرذج والتعلم الآلي في متناول الجميع. هدفنا هو مساعدتك على الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى القلق بشأن جميع التفاصيل التقنية. ومن خلال جهودنا، رأينا حتى طلاب المرحلة الإعدادية يبدأون في تدريب نماذجهم باستخدام Ultralytics Platform و YOLOv5.

"تعد الرؤية الحاسوبية واحدة من أكثر الأشياء إثارة للإعجاب التي نتجت عن عالم التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. إن التطورات التي ساهم بها التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية قد ميزت هذا المجال حقاً."

واين طومسون، عالم بيانات في SAS

يطبق مهندسو الرؤية الحاسوبية أبحاث الرؤية بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحل مشكلات العالم الحقيقي. يمتلك مهندسو الرؤية الحاسوبية عادةً قدراً كبيراً من الخبرة في أنظمة متنوعة، مثل التعرف على الصور، والتعلم الآلي، وذكاء الحافة، والشبكات والاتصالات، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي، والحوسبة المتقدمة، وتصنيف الصور، وعلوم البيانات، وتجزئة الصور/الفيديو. لذا، ودون مزيد من التأخير، نود أن نقدم لكم أحد مهندسي الرؤية الحاسوبية ونشارككم تجربته.

تعرفوا على محمد!#

Muhammad Rizwan Munawar هو مهندس رؤية حاسوبية. لقد أكمل درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب مع تخصص في الذكاء الاصطناعي من جامعة COMSATS في إسلام آباد، فرع واح. لا تقتصر خبرته على مجال الرؤية، لأنه يعلم أن المهارات الإضافية يمكن أن تساعده على النمو والارتقاء بمسيرته المهنية، لذا فهو يمتلك أيضاً معرفة بتطبيقات سطح المكتب، وتطوير الواجهات الأمامية للويب، ولوحات المعلومات الجذابة. يعمل حالياً كمستقل في تطوير حلول لمختلف حالات الاستخدام بناءً على احتياجات عملائه.

كيف دخلت إلى مجال التعلم الآلي والرؤية بالذكاء الاصطناعي؟#

"حسناً، كانت رحلة مليئة بالعقبات والعمل الجاد المستمر. عندما بدأت، لم أكن حتى على دراية باكتشاف الأشياء، لكنني كنت فضولياً وشغوفاً بشكل أساسي بالرؤية بالذكاء الاصطناعي. كنت في السنة الأخيرة من دراستي عندما بدأت العمل كمستقل، فقط لأتعلم المهارات. بالتوازي، بدأت أيضاً في تعلم مفاهيم التعلم الآلي الأساسية من قنوات متنوعة على YouTube. بعد قضاء 7-8 أشهر من العمل المتواصل، طورت فهماً جيداً للرؤية الحاسوبية والتعلم العميق وقررت مواصلة مسيرتي المهنية في مجال الرؤية الحاسوبية."

أخبرنا عن خبرتك مع Ultralytics YOLOv5!#

"لقد كنت أستخدم Ultralytics YOLOv5 منذ إصداره، ولكن من أجل التطوير السليم والتعديل وفقاً لحالات الاستخدام المختلفة، ظللت أستخدم YOLOv5 لمدة عام ونصف. "في البداية، كانت المشكلة التي أتعامل معها تتعلق بالتعرف على الأشياء، لذلك بدأت في استكشاف خوارزميات مختلفة متعلقة بالتعرف على الأشياء. وبعد قضاء بعض الوقت في البحث، قارنت مقياس mAP لمختلف كواشف الأشياء وأدركت أن دقة YOLOv5 على مجموعة بيانات COCO عالية جداً مقارنة بكواشف الأشياء الأخرى في ذلك الوقت. لذا، قمت بتسمية بياناتي، وقمت بضبط نموذج YOLOv5 بدقة على بياناتي المخصصة، بغرض التعرف على الأشخاص. "يتميز YOLOv5 بأنه سهل الاستخدام والتعديل وضبطه بدقة، كما أن مجتمعه الضخم متاح دائماً للمساعدة إذا واجه شخص ما مشكلة. وتمنحني التحديثات المنتظمة ليولو (YOLOv5) سهولة يوم بعد يوم لإجراء التعرف على الأشياء بطريقة فعالة للغاية."

نصائح محمد الثلاث للمبتدئين#

1. تعلم مفاهيم جديدة بانتظام واجعل روتينك ثابتاً. ينسب محمد الاستمرارية كأحد أكبر العوامل في نجاحه.
2. استمر في التفكير في أفكار جديدة، ولا يهم إذا كانت تبدو غبية! فهي ستساعدك على التفكير في الأمور بعمق. حاول تنفيذ هذه الأفكار إلى مستوى معين ودوّنها في مستند ما. اتبع هذه الاستراتيجية دائماً.
3. طوّر مشاريع متعلقة بالرؤية الحاسوبية. سيساعدك العمل بانتظام على المشاريع على التعلم وتنمية الشغف في عقلك تجاه مجال الرؤية الحاسوبية.

شكراً لقراءتك عن رحلة محمد! إذا كنت تريد معرفة المزيد عن عمله، فيرجى زيارة موقعه الإلكتروني. ولتبقى على اطلاع دائم بينما نشارك معك أحدث أخبار Ultralytics YOLOv5 والذكاء الاصطناعي للرؤية، تابعنا على تويتر ولينكد إن!