استكشف القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية مع Ultralytics. اكتشف تطبيقات الصناعة وتعلم من المهندسين الخبراء مثل محمد رضوان منور.
.webp)
استكشف القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية مع Ultralytics. اكتشف تطبيقات الصناعة وتعلم من المهندسين الخبراء مثل محمد رضوان منور.
الرؤية الحاسوبية هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يدرب الحواسيب على تفسير وفهم العالم المرئي. تعمل هذه التقنية بشكل كبير مثل البصر البشري، ولكن مع بعض الاختلافات الملحوظة: لدى البشر أعمار من السياق لتدريبهم على كيفية التمييز بين الأشياء، ومدى بُعدها، وما إذا كانت تتحرك، وما إذا كان هناك شيء خاطئ في الصورة.
لا تتعلق تقنية السيرة الذاتية بالكمبيوتر بالقدرة على تصور الصور فحسب، بل تتعلق أيضًا باستخراج الرسالة أو الغرض من الصورة، مثل تحديد المسافات وحركات الأجسام الواردة إليها، وبفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والابتكارات في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية، استطاع هذا المجال أن يحقق قفزات كبيرة في السنوات الأخيرة واستطاع أن يتفوق على البشر في بعض المهام المتعلقة باكتشاف الأجسام وتمييزها.
تتيح السيرة الذاتية حلولاً واقعية لقطاعات مثل الصناعة الطبية، على سبيل المثال، حيث إنها مفيدة للغاية في تطبيقات التشخيص. ومع ذلك، فإن فائدة السيرة الذاتية تمتد أيضاً إلى العديد من التطبيقات الأخرى، مثل الرياضة وتجارة التجزئة والزراعة والنقل والتصنيع وغيرها. في Ultralytics، نجعل نماذج التدريب والتعلم الآلي في متناول الجميع. هدفنا هو مساعدتك على الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى القلق بشأن جميع التفاصيل التقنية. من خلال جهودنا، رأينا حتى طلاب المدارس المتوسطة يبدأون في تدريب نماذجهم باستخدام Ultralytics HUB و YOLOv5.
"الرؤية الحاسوبية هي واحدة من أكثر الأشياء الرائعة التي ظهرت في عالم التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. إن التطورات التي ساهم بها التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية قد ميزت هذا المجال حقًا."
واين طومسون، عالم بيانات SAS
يطبق مهندسو السيرة الذاتية أبحاث الذكاء الاصطناعي البصري والتعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقي. يتمتع مهندسو السيرة الذاتية عمومًا بقدر كبير من الخبرة في أنظمة مختلفة، مثل التعرف على الصور، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي المتطور، والذكاء الاصطناعي المتطور والذكاء الاصطناعي، والحوسبة المتقدمة، والتعليق التوضيحي للصور، وعلوم البيانات، وتجزئة الصور/الفيديو، لذا، وبدون مزيد من اللغط، نود أن نقدم لكم مهندس رؤية حاسوبية ونشارككم خبرته.
محمد رضوان منور هو مهندس رؤية حاسوبية. حصل على درجة البكالوريوس في علوم الحاسب الآلي مع تخصص الذكاء الاصطناعي من جامعة كومساتس إسلام آباد، الحرم الجامعي واه. لا تقتصر خبرته على مجال الرؤية فقط، لأنه يعلم أن المهارات الإضافية يمكن أن تساعده على النمو والارتقاء بمستواه المهني، لذا فهو لديه أيضًا معرفة بتطبيقات سطح المكتب، والواجهة الأمامية للويب، وتطوير لوحة تحكم جذابة. يعمل حالياً كخبير مستقل في تطوير حلول لحالات استخدام مختلفة بناءً على احتياجات عملائه.
"حسنًا، لقد كانت رحلة مليئة بالعقبات والعمل الشاق المستمر. عندما بدأت، لم أكن على دراية بمجال اكتشاف الأجسام، لكنني كنت فضوليًا وشغوفًا بشكل أساسي بالذكاء الاصطناعي البصري. كنت في السنة الأخيرة من دراستي، عندما بدأت العمل الحر، فقط لتعلم المهارات. وبالتوازي مع ذلك، بدأت أيضًا في تعلم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي من مختلف قنوات اليوتيوب. وبعد قضاء 7 إلى 8 أشهر من العمل المستمر، طوّرتُ فهماً جيداً للذكاء الاصطناعي البصري والتعلم العميق وقررتُ مواصلة مسيرتي المهنية في مجال السيرة الذاتية."
"لقد كنت أستخدم YOLOv5 منذ إصداره، ولكن من أجل التطوير والتعديل المناسب وفقًا لحالات الاستخدام المختلفة، كنت أستخدم YOLOv5 لمدة عام ونصف." "في البداية، كانت المشكلة التي كنت أتعامل معها تتعلق باكتشاف الأجسام، لذلك بدأت في استكشاف خوارزميات مختلفة تتعلق باكتشاف الأجسام. بعد قضاء بعض الوقت في البحث، قارنت الخريطة لمختلف أجهزة الكشف عن الأجسام وأدركت أن دقة YOLOv5 على مجموعة بيانات كوكو عالية جدًا عند مقارنتها بأجهزة الكشف عن الأجسام الأخرى في ذلك الوقت. لذا، قمتُ بتصنيف بياناتي، وقمتُ بضبط YOLOv5 على بياناتي المخصصة، بهدف الكشف عن الأشخاص." إن YOLOv5 سهل الاستخدام والتعديل والضبط الدقيق، كما أن مجتمعه الضخم متاح دائمًا للمساعدة إذا واجهت أحدهم مشكلة ما. توفر لي التحديثات المنتظمة لـ YOLOv5 سهولة القيام بالكشف عن الكائنات بطريقة فعالة للغاية."
شكراً لقراءتك عن رحلة محمد! إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن عمله، تحقق من موقعه الإلكتروني. وللبقاء على اطلاع دائم بأحدث أخبار YOLOv5 والذكاء الاصطناعي البصري، تابعنا على تويتر ولينكد إن!