Ein Computer Vision Ingenieur werden

Computer Vision (CV) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darauf trainiert, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Die Technologie funktioniert weitgehend wie das menschliche Sehen, weist jedoch einige bemerkenswerte Unterschiede auf: Menschen verfügen über einen lebenslangen Erfahrungsschatz, um zu lernen, wie man Objekte unterscheidet, wie weit sie entfernt sind, ob sie sich bewegen und ob bei einem Bild etwas nicht stimmt.

CV-Technologie bezieht sich nicht nur darauf, dass Computer Bilder visualisieren können, sondern auch darauf, die Botschaft oder den Zweck eines Bildes zu extrahieren, etwa durch die Bestimmung von Entfernungen und Bewegungen ankommender Objekte. Dank Fortschritten in der künstlichen Intelligenz sowie Innovationen im Bereich Deep Learning und neuronaler Netze konnte das Feld in den letzten Jahren große Sprünge machen und den Menschen bei einigen Aufgaben in Bezug auf die Erkennung und Kennzeichnung von Objekten sogar übertreffen.

CV ermöglicht reale Lösungen für Branchen wie die Medizin, wo es beispielsweise äußerst nützlich für diagnosis implementations ist. Der Nutzen von CV erstreckt sich jedoch auch auf zahlreiche andere Anwendungen wie Sport, Einzelhandel, Landwirtschaft, Transport, Fertigung und mehr. Bei Ultralytics machen wir das Trainieren von Modellen und maschinelles Lernen für jeden zugänglich. Unser Ziel ist es, dir zu helfen, die Leistung von Künstlicher Intelligenz zu nutzen, ohne dass du dir Gedanken über all die technischen Details machen musst. Durch unsere Bemühungen haben wir gesehen, dass sogar Mittelschüler damit begonnen haben, ihre Modelle mit Ultralytics Platform und YOLOv5 zu trainieren.

„Computer Vision ist eines der bemerkenswertesten Dinge, die aus der Welt des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz hervorgegangen sind. Die Fortschritte, die das Deep Learning zum Bereich Computer Vision beigetragen hat, haben dieses Feld wirklich ausgezeichnet.“

Wayne Thompson, SAS Data Scientist

CV-Ingenieure wenden Vision-KI- und Machine-Learning-Forschung an, um reale Probleme zu lösen. CV-Ingenieure verfügen im Allgemeinen über eine beträchtliche Menge an Erfahrung mit verschiedenen Systemen, wie Bilderkennung, maschinellem Lernen, Edge AI, Vernetzung und Kommunikation, Deep Learning, künstlicher Intelligenz, fortgeschrittener Datenverarbeitung, Bildannotation, Data Science sowie Bild-/Videosegmentierung. Ohne weitere Umschweife möchten wir dir also einen Computer-Vision-Ingenieur vorstellen und seine Erfahrungen teilen.

Lerne Muhammad kennen!#

Muhammad Rizwan Munawar ist ein Computer Vision Engineer. Er hat seinen Bachelor in Informatik mit einer Spezialisierung auf Künstliche Intelligenz an der COMSATS University Islamabad, Campus Wah, abgeschlossen. Seine Expertise beschränkt sich nicht nur auf den Bereich Computer Vision, denn er weiß, dass zusätzliche Fähigkeiten ihm helfen können, zu wachsen und seine Karriere voranzutreiben, weshalb er auch Kenntnisse in der Entwicklung von Desktop-Anwendungen, Web-Frontends und attraktiven Dashboards besitzt. Derzeit arbeitet er als Freiberufler und entwickelt Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle basierend auf den Bedürfnissen seiner Kunden.

Wie bist du zum maschinellen Lernen und zur Vision-KI gekommen?#

„Nun, es war eine Reise voller Hürden und konsequenter harter Arbeit. Als ich anfing, war mir Objekt-Erkennung nicht einmal ein Begriff, aber ich war neugierig und leidenschaftlich, vor allem für Vision-KI. Ich war in meinem letzten Studienjahr, als ich mit dem Freelancing begann, nur um die Fähigkeiten zu erlernen. Parallel dazu fing ich an, grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens über verschiedene YouTube-Kanäle zu lernen. Nachdem ich 7-8 Monate konsequent gearbeitet hatte, entwickelte ich ein gutes Verständnis für Vision-KI und Deep Learning und beschloss, meine berufliche Laufbahn im CV-Bereich fortzusetzen.“

Erzähl uns von deiner Erfahrung mit Ultralytics YOLOv5!#

"Ich benutze Ultralytics YOLOv5 seit seiner Veröffentlichung, aber für die richtige Entwicklung und Modifikation je nach Anwendungsfall nutze ich YOLOv5 seit 1,5 Jahren." "Anfangs hatte ich ein Problem im Bereich der Objekterkennung, deshalb begann ich, verschiedene Algorithmen zur Objekterkennung zu erforschen. Nach einiger Zeit der Recherche verglich ich die mAP für verschiedene Objekterkenner und stellte fest, dass die Genauigkeit von YOLOv5 auf dem COCO-Datensatz im Vergleich zu anderen Objekterkennern zu dieser Zeit sehr hoch ist. Also habe ich meine Daten gelabelt und YOLOv5 auf meinen eigenen Daten finegetuned, mit dem Ziel, Personen zu erkennen." "YOLOv5 ist sehr einfach zu bedienen, zu modifizieren und zu fine-tunen, und seine riesige Community steht immer zur Seite, wenn man auf ein Problem stößt. Die regelmäßigen Updates von YOLOv5 erleichtern es mir von Tag zu Tag, Objekterkennung auf sehr effiziente Weise durchzuführen."

Muhammads 3 Tipps für Anfänger#

1. Lerne regelmäßig neue Konzepte und gestalte deine Routine beständig. Muhammad nennt Beständigkeit als einen der größten Faktoren für seinen Erfolg.
2. Denke immer über neue Ideen nach, es ist egal, ob sie dumm sind! Sie werden dir helfen, Dinge tiefer zu durchdenken. Versuche, diese Ideen bis zu einem gewissen Grad umzusetzen und schreibe sie in einem Dokument auf. Befolge immer diese Strategie.
3. Entwickle Projekte mit Bezug zu CV. Die regelmäßige Arbeit an Projekten wird dir helfen zu lernen und eine Leidenschaft für den Bereich CV in deinem Kopf zu entwickeln.

Danke, dass du Muhammads Weg gelesen hast! Wenn du mehr über seine Arbeit erfahren möchtest, schau dir seine Website an. Und um auf dem Laufenden zu bleiben, während wir die neuesten Neuigkeiten zu Ultralytics YOLOv5 und Vision-KI mit dir teilen, folge uns auf Twitter und LinkedIn!