Convertirse en ingeniero de visión artificial

La visión artificial (CV) es un campo de la inteligencia artificial que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. La tecnología funciona de forma muy parecida a la vista humana, pero con algunas diferencias notables: los humanos tienen toda una vida de contexto para entrenar cómo distinguir los objetos, a qué distancia están, si se están moviendo y si hay algún problema con una imagen.

La tecnología de CV se relaciona con la capacidad de los ordenadores no solo para visualizar imágenes, sino también para extraer el mensaje o el propósito de una imagen, como determinar las distancias y los movimientos de los objetos entrantes. Gracias a los avances en la inteligencia artificial y las innovaciones en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, el campo ha podido dar grandes saltos en los últimos años y ha sido capaz de superar a los humanos en algunas tareas relacionadas con la detección y el etiquetado de objetos.

La CV permite soluciones del mundo real para industrias como la médica, donde es extremadamente útil para implementaciones de diagnóstico. Sin embargo, la utilidad de la CV también se extiende a muchas otras aplicaciones, como deportes, comercio minorista, agricultura, transporte, fabricación y más. En Ultralytics, facilitamos el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático para que sean accesibles a todo el mundo. Nuestro objetivo es ayudarle a aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial sin tener que preocuparse por todos los detalles técnicos. Gracias a nuestros esfuerzos, hemos visto incluso a estudiantes de secundaria empezar a entrenar sus modelos con Ultralytics HUB y YOLOv5.

“La visión artificial es una de las cosas más notables que han surgido del mundo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Los avances que el aprendizaje profundo ha aportado al campo de la visión artificial realmente han diferenciado a este campo.”

Wayne Thompson, científico de datos de SAS

Los ingenieros de CV aplican la IA de visión y la investigación de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Los ingenieros de CV generalmente tienen una cantidad significativa de experiencia con varios sistemas, como el reconocimiento de imágenes, el aprendizaje automático, la IA en el borde, las redes y la comunicación, el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, la computación avanzada, la anotación de imágenes, la ciencia de datos y la segmentación de imágenes/vídeos. Por lo tanto, sin más preámbulos, nos gustaría presentarle a un ingeniero de visión artificial y compartir su experiencia.

¡Conozca a Muhammad!

Muhammad Rizwan Munawar es ingeniero de visión artificial. Ha completado su licenciatura en Ciencias de la Computación con especialización en Inteligencia Artificial en la Universidad COMSATS de Islamabad, campus de Wah. Su experiencia no se limita al área de la visión, porque sabe que las habilidades adicionales pueden ayudarle a crecer y mejorar su carrera, por lo que también tiene conocimientos de aplicaciones de escritorio, front-end web y desarrollo de paneles atractivos. Actualmente, trabaja como autónomo desarrollando soluciones para diferentes casos de uso basados en las necesidades de sus clientes.

¿Cómo te iniciaste en el aprendizaje automático y la visión artificial?

"Bueno, ha sido un camino de obstáculos y trabajo duro constante. Cuando empecé, ni siquiera era consciente de la detección de objetos, pero sentía curiosidad y pasión principalmente por la IA visual. Estaba en el último año de mis estudios, cuando empecé a trabajar como autónomo, solo para aprender las habilidades. Paralelamente, también empecé a aprender conceptos básicos de machine learning de varios canales de YouTube. Después de pasar 7-8 meses trabajando constantemente, desarrollé una buena comprensión de la IA visual y el deep learning y decidí continuar mi carrera profesional en el campo de la CV."

¡Cuéntanos tu experiencia con YOLOv5!

"He estado usando YOLOv5 desde su lanzamiento, pero para un desarrollo y modificación adecuados según los diferentes casos de uso, he estado usando YOLOv5 durante 1.5 años." "Inicialmente, el problema con el que estaba lidiando estaba relacionado con la detección de objetos, así que comencé a explorar diferentes algoritmos relacionados con la detección de objetos. Después de pasar algún tiempo investigando, comparé el mapa para diferentes detectores de objetos y me di cuenta de que la precisión de YOLOv5 en el conjunto de datos coco es muy alta en comparación con otros detectores de objetos en ese momento. Entonces, etiqueté mis datos y ajusté YOLOv5 en mis datos personalizados, con el propósito de detectar personas." YOLOv5 es muy fácil de usar, modificar y ajustar, y su gran comunidad siempre está disponible para ayudar si alguien encuentra un problema. Las actualizaciones periódicas de YOLOv5 me brindan facilidad día a día para realizar la detección de objetos de una manera muy eficiente."    

Los 3 consejos de Muhammad para principiantes

1. Aprende nuevos conceptos con regularidad y haz que tu rutina sea consistente. Muhammad atribuye la consistencia como uno de los mayores factores de su éxito.
2. Sigue pensando en nuevas ideas, ¡no importa si son estúpidas! Te ayudarán a pensar en las cosas en profundidad. Intenta implementar estas ideas hasta cierto punto y escríbelas en algún documento. Sigue siempre esta estrategia.
3. Desarrolla proyectos relacionados con la visión artificial. Trabajar regularmente en proyectos te ayudará a aprender y a desarrollar una pasión por este campo.

¡Gracias por leer sobre el recorrido de Muhammad! Si desea obtener más información sobre su trabajo, consulte su sitio web. Y, para mantenerse al día mientras compartimos las últimas noticias sobre YOLOv5 y la IA de visión, ¡síganos en Twitter y LinkedIn!