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 ofrece soluciones reales a sectores como el médico, por ejemplo, donde resulta extremadamente útil para aplicaciones de diagnóstico. Sin embargo, la utilidad de CV también se extiende a otras numerosas aplicaciones, como los deportes, el comercio minorista, la agricultura, el transporte o la fabricación, entre otras. En Ultralytics, ponemos los modelos de entrenamiento y el aprendizaje automático al alcance de todos. Nuestro objetivo es ayudarle a aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial sin tener que preocuparse de todos los detalles técnicos. Gracias a nuestros esfuerzos, hemos visto incluso a estudiantes de secundaria iniciarse en el entrenamiento de 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!

"Llevo utilizando YOLOv5 desde que salió al mercado, pero para su correcto desarrollo y modificación en función de los distintos casos de uso, he estado utilizando YOLOv5 durante 1,5 años""Al principio, el problema que se me planteaba estaba relacionado con la detección de objetos, así que empecé a explorar distintos algoritmos relacionados con la detección de objetos. Después de dedicar algún tiempo a la investigación, comparé el mapa de 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 de la época.YOLOv5 es muy fácil de usar, modificar y ajustar, y su enorme comunidad está siempre disponible para ayudar si alguien se encuentra con un problema. Las actualizaciones periódicas de YOLOv5 me facilitan día a día la detección de objetos de una forma muy eficaz."    

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 viaje de Muhammad. Si quieres saber más sobre su trabajo, visita su sitio web. Y, para estar al día de las últimas noticias sobre YOLOv5 y la inteligencia artificial, síguenos en Twitter y Linkedin.