Cómo convertirse en ingeniero de visión artificial

La visión artificial (CV) es un campo de la inteligencia artificial que entrena a los ordenadores para interpretar y comprender el mundo visual. Esta tecnología funciona de forma muy similar a la vista humana, pero con algunas diferencias importantes: los seres humanos cuentan con toda una vida de contexto para aprender a distinguir objetos, calcular a qué distancia están, saber si se mueven y determinar si hay algún problema en una imagen.

La tecnología de CV no solo permite a los ordenadores visualizar imágenes, sino también extraer el mensaje o propósito de una imagen, como determinar las distancias y los movimientos de los objetos que se aproximan. Gracias a los avances en inteligencia artificial y a las innovaciones en aprendizaje profundo y redes neuronales, este campo ha dado grandes pasos en los últimos años y ha conseguido superar a los seres humanos en algunas tareas relacionadas con la detección y el etiquetado de objetos.

La CV permite desarrollar soluciones para sectores del mundo real, como el sector médico, donde resulta extremadamente útil para las implementaciones de diagnóstico. Sin embargo, la utilidad de la CV también se extiende a muchas otras aplicaciones, como el deporte, el comercio minorista, la agricultura, el transporte, la fabricación y muchas más. En Ultralytics, hacemos que el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático sean accesibles para todo el mundo. Nuestro objetivo es ayudarte a aprovechar el poder de la inteligencia artificial sin tener que preocuparte por todos los detalles técnicos. Gracias a nuestros esfuerzos, hemos visto incluso a estudiantes de secundaria empezar a entrenar sus propios modelos con Ultralytics Platform y YOLOv5.

«La visión artificial es una de las cosas más extraordinarias surgidas del mundo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Los avances que el aprendizaje profundo ha aportado al campo de la visión artificial han hecho que este campo destaque realmente.»

Wayne Thompson, científico de datos de SAS

Los ingenieros de CV aplican la investigación en IA de visión y aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Por lo general, los ingenieros de CV cuentan con una amplia experiencia en diversos sistemas, como el reconocimiento de imágenes, el aprendizaje automático, la IA periférica, las redes y las comunicaciones, el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, la informática avanzada, la anotación de imágenes, la ciencia de datos y la segmentación de imágenes y vídeos. Así que, sin más preámbulos, queremos presentarte a un ingeniero de visión artificial y compartir su experiencia.

¡Conoce a Muhammad!#

Muhammad Rizwan Munawar es ingeniero de visión artificial. Ha completado sus estudios de grado en Informática, con especialización en Inteligencia Artificial, en la Universidad COMSATS de Islamabad, campus de Wah. Sus conocimientos no se limitan al ámbito de la visión, ya que sabe que contar con habilidades adicionales puede ayudarle a crecer y avanzar en su carrera. Por eso, también tiene conocimientos de aplicaciones de escritorio, desarrollo front-end web y desarrollo de paneles atractivos. Actualmente, trabaja como autónomo desarrollando soluciones para distintos casos de uso según las necesidades de sus clientes.

¿Cómo empezaste en el aprendizaje automático y la IA de visión?#

«Bueno, ha sido un camino lleno de obstáculos y trabajo constante. Cuando empecé, ni siquiera conocía la detección de objetos, pero sentía curiosidad y pasión principalmente por la IA de visión. Estaba en el último año de mis estudios cuando empecé a trabajar como autónomo, simplemente para aprender estas habilidades. Al mismo tiempo, también empecé a aprender conceptos básicos de aprendizaje automático a través de varios canales de YouTube. Después de trabajar de forma constante durante 7-8 meses, desarrollé una buena comprensión de la IA de visión y el aprendizaje profundo, y decidí continuar mi carrera profesional en el campo de la CV.»

¡Háblanos de tu experiencia con Ultralytics YOLOv5!#

«He estado usando Ultralytics YOLOv5 desde que se publicó, pero para desarrollar y modificar correctamente el modelo según distintos casos de uso, llevo 1,5 años utilizando YOLOv5.» «Al principio, el problema que estaba abordando estaba relacionado con la detección de objetos, así que empecé a explorar distintos algoritmos relacionados con ella. Después de investigar durante un tiempo, comparé el mAP de distintos detectores de objetos y me di cuenta de que la precisión de YOLOv5 en el conjunto de datos COCO era muy alta en comparación con la de otros detectores de objetos de aquella época. Así que etiqueté mis datos y ajusté YOLOv5 con mis datos personalizados, con el objetivo de detectar personas.» «YOLOv5 es muy fácil de usar, modificar y ajustar, y su enorme comunidad siempre está disponible para ayudar si alguien se encuentra con un problema. Las actualizaciones periódicas de YOLOv5 me permiten realizar cada día la detección de objetos de una forma muy eficiente.»

Los 3 consejos de Muhammad para principiantes#

1. Aprende nuevos conceptos con regularidad y mantén la constancia en tu rutina. Muhammad considera que la constancia es uno de los factores más importantes de su éxito.
2. Sigue pensando en ideas nuevas, ¡no importa si son absurdas! Te ayudarán a reflexionar sobre las cosas en profundidad. Intenta poner en práctica estas ideas hasta cierto punto y escríbelas en algún documento. Sigue siempre esta estrategia.
3. Desarrolla proyectos relacionados con la CV. Trabajar periódicamente en proyectos te ayudará a aprender y a desarrollar pasión por el campo de la CV.

¡Gracias por leer sobre el recorrido de Muhammad! Si quieres saber más sobre su trabajo, visita su sitio web. Y, para mantenerte al día mientras compartimos contigo las últimas noticias sobre Ultralytics YOLOv5 y la IA de visión, síguenos en Twitter y LinkedIn.