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.

تمكّن الرؤية الحاسوبية من إيجاد حلول واقعية لصناعات مثل المجال الطبي، حيث تعد مفيدة للغاية في تطبيقات التشخيص. ومع ذلك، يمتد نفع الرؤية الحاسوبية أيضاً إلى تطبيقات عديدة أخرى مثل الرياضة، وتجارة التجزئة، والزراعة، والنقل، والتصنيع، وغيرها. في Ultralytics، نجعل تدريب النماذج والتعلم الآلي في متناول الجميع. هدفنا هو مساعدتك على الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة للقلق بشأن جميع التفاصيل التقنية. ومن خلال جهودنا، رأينا حتى طلاب المدارس المتوسطة 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.

Link to this sectionتعرفوا على محمد!#

محمد رضوان منور هو مهندس رؤية حاسوبية. حصل على درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر مع تخصص في الذكاء الاصطناعي من جامعة COMSATS في إسلام آباد، حرم واه. خبرته لا تقتصر على مجال الرؤية فحسب، لأنه يدرك أن المهارات الإضافية يمكن أن تساعده على النمو والارتقاء بمسيرته المهنية، لذا فهو يمتلك أيضاً معرفة بتطبيقات سطح المكتب، وتطوير الواجهات الأمامية للويب، وتطوير لوحات تحكم جذابة. يعمل حالياً كمستقل في تطوير حلول لحالات استخدام مختلفة بناءً على احتياجات عملائه.

Link to this sectionكيف 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."

Link to this sectionأخبرنا عن تجربتك مع YOLOv5!#

"لقد كنت أستخدم YOLOv5 منذ إصداره، ولكن من أجل التطوير والتعديل المناسب وفقاً لحالات استخدام مختلفة، فأنا أستخدم YOLOv5 منذ عام ونصف." "في البداية، كانت المشكلة التي أتعامل معها تتعلق باكتشاف الأشياء، لذا بدأت في استكشاف خوارزميات مختلفة تتعلق باكتشاف الأشياء. بعد قضاء بعض الوقت في البحث، قارنت mAP لأجهزة كشف أشياء مختلفة وأدركت أن دقة YOLOv5 على مجموعة بيانات COCO عالية جداً مقارنة بأجهزة كشف الأشياء الأخرى في ذلك الوقت. لذا، قمت بتصنيف بياناتي، وقمبت بضبط YOLOv5 على بياناتي المخصصة، بهدف اكتشاف الأشخاص." "إن YOLOv5 سهل جداً في الاستخدام والتعديل والضبط الدقيق، ومجتمعه الضخم متاح دائماً للمساعدة إذا واجه شخص ما مشكلة. توفر لي تحديثات YOLOv5 المنتظمة سهولة يومية في إجراء اكتشاف الأشياء بطريقة فعالة جداً."

Link to this sectionنصائح 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 ترغب في معرفة المزيد عن عمله، تحقق من موقعه الإلكتروني. وللبقاء على اطلاع دائم بينما نشارك أحدث أخبار YOLOv5 والرؤية بالذكاء الاصطناعي معك، تابعنا على Twitter و LinkedIn!