Come diventare un ingegnere di computer vision
Esplora il potere trasformativo dell'AI nella computer vision con Ultralytics. Scopri le applicazioni industriali e impara da ingegneri esperti come Muhammad Rizwan Munawar.
La visione artificiale (CV) è un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. La tecnologia funziona in modo molto simile alla vista umana, ma con alcune differenze significative: gli esseri umani hanno una vita intera di contesto per imparare a distinguere gli oggetti, capire quanto sono lontani, se si stanno muovendo e se c'è qualcosa che non va in un'immagine.
La tecnologia CV non riguarda solo la capacità dei computer di visualizzare le immagini, ma anche di estrarre il messaggio o lo scopo di un'immagine, ad esempio determinando le distanze e i movimenti degli oggetti in arrivo. Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale e alle innovazioni nel deep learning e nelle reti neurali, negli ultimi anni questo campo ha compiuto enormi passi avanti, riuscendo a superare gli esseri umani in alcune attività legate al rilevamento e all'etichettatura degli oggetti.
La CV consente di sviluppare soluzioni per applicazioni nel mondo reale in settori come quello medico, dove è estremamente utile per le implementazioni diagnostiche. Tuttavia, l'utilità della CV si estende anche a numerose altre applicazioni, come lo sport, la vendita al dettaglio, l'agricoltura, i trasporti, la produzione e molto altro. In Ultralytics, rendiamo l'addestramento dei modelli e il machine learning accessibili a tutti. Il nostro obiettivo è aiutarti a sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza doverti preoccupare di tutti i dettagli tecnici. Grazie ai nostri sforzi, abbiamo visto persino studenti delle scuole medie iniziare ad addestrare i propri modelli con Ultralytics Platform e YOLOv5.
“La visione artificiale è una delle cose più straordinarie emerse dal mondo del deep learning e dell'intelligenza artificiale. I progressi che il deep learning ha apportato al campo della visione artificiale hanno davvero distinto questo settore.”
Wayne Thompson, data scientist presso SAS
Gli ingegneri CV applicano la ricerca sull'AI per la visione e sul machine learning per risolvere problemi del mondo reale. In genere, gli ingegneri CV hanno una notevole esperienza con diversi sistemi, come il riconoscimento delle immagini, il machine learning, l'AI edge, le reti e le comunicazioni, il deep learning, l'intelligenza artificiale, l'elaborazione avanzata, l'annotazione delle immagini, la data science e la segmentazione di immagini e video. Quindi, senza ulteriori indugi, desideriamo presentarti un ingegnere di visione artificiale e condividere la sua esperienza.
Conosciamo Muhammad!#
Muhammad Rizwan Munawar è un ingegnere di visione artificiale. Ha conseguito una laurea in Informatica con specializzazione in intelligenza artificiale presso la COMSATS University Islamabad, campus di Wah. Le sue competenze non si limitano all'ambito della visione artificiale, perché sa che le competenze aggiuntive possono aiutarlo a crescere e a fare un salto di carriera; per questo conosce anche lo sviluppo di applicazioni desktop, di front-end web e di dashboard accattivanti. Attualmente lavora come freelance, sviluppando soluzioni per diversi casi d'uso in base alle esigenze dei suoi clienti.
Come ti sei avvicinato al machine learning e all'AI per la visione?#
"È stato un percorso fatto di ostacoli e duro lavoro costante. Quando ho iniziato, non ero nemmeno a conoscenza del rilevamento degli oggetti, ma ero curioso e appassionato soprattutto di AI per la visione. Ero all'ultimo anno di studi quando ho iniziato a lavorare come freelance, proprio per imparare queste competenze. Parallelamente, ho iniziato anche ad apprendere i concetti di base del machine learning attraverso diversi canali YouTube. Dopo aver lavorato con costanza per 7-8 mesi, ho sviluppato una buona comprensione dell'AI per la visione e del deep learning e ho deciso di proseguire la mia carriera professionale nel campo della CV."
Raccontaci la tua esperienza con Ultralytics YOLOv5!#
"Uso Ultralytics YOLOv5 da quando è stato rilasciato, ma per uno sviluppo e una modifica adeguati in base ai diversi casi d'uso, utilizzo YOLOv5 da 1,5 anni." "Inizialmente, il problema che stavo affrontando riguardava il rilevamento degli oggetti, quindi ho iniziato a esplorare diversi algoritmi correlati. Dopo aver dedicato del tempo alla ricerca, ho confrontato il mAP di diversi rilevatori di oggetti e mi sono reso conto che l'accuratezza di YOLOv5 sul dataset COCO era molto elevata rispetto a quella degli altri rilevatori di oggetti disponibili all'epoca. Così, ho etichettato i miei dati e ho eseguito il fine-tuning di YOLOv5 sui miei dati personalizzati, con l'obiettivo di rilevare le persone." "YOLOv5 è molto facile da usare, modificare e sottoporre a fine-tuning, e la sua enorme community è sempre disponibile ad aiutare chiunque incontri un problema. Gli aggiornamenti regolari di YOLOv5 mi permettono di eseguire giorno dopo giorno il rilevamento degli oggetti in modo molto efficiente."
I 3 consigli di Muhammad per i principianti#
- Impara regolarmente nuovi concetti e mantieni costante la tua routine. Muhammad attribuisce alla costanza uno dei fattori più importanti del suo successo.
- Continua a pensare a nuove idee, non importa se sono stupide! Ti aiuteranno a riflettere sulle cose in profondità. Prova a implementare queste idee fino a un certo livello e annotale in un documento. Segui sempre questa strategia.
- Sviluppa progetti legati alla CV. Lavorare regolarmente a dei progetti ti aiuterà a imparare e a sviluppare dentro di te la passione per il campo della CV.
Grazie per aver letto il percorso di Muhammad! Se vuoi saperne di più sul suo lavoro, dai un'occhiata al suo sito web. E, per rimanere aggiornato sulle ultime notizie che condividiamo con te su Ultralytics YOLOv5 e sull'AI per la visione, seguici su Twitter e LinkedIn!
