Diventare ingegnere di visione artificiale

La visione artificiale (CV) è un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. Questa tecnologia funziona in modo simile alla vista umana, ma presenta alcune differenze significative: gli esseri umani dispongono di una vita intera di contesto per imparare a distinguere gli oggetti, a capire quanto sono distanti, se si muovono e se c'è qualcosa che non va in un'immagine.

La tecnologia CV non si limita a consentire ai computer di visualizzare immagini: permette anche di estrarne il significato o lo scopo, ad esempio determinando le distanze e i movimenti degli oggetti in avvicinamento. Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale e alle innovazioni nel deep learning e nelle reti neurali, negli ultimi anni questo campo ha fatto passi da gigante e ha superato le capacità umane in alcune attività di rilevamento e classificazione degli oggetti.

La CV consente di sviluppare soluzioni concrete per settori come quello medico, dove è estremamente utile, ad esempio, per le applicazioni diagnostiche. Tuttavia, la CV trova impiego anche in numerose altre applicazioni, tra cui sport, commercio al dettaglio, agricoltura, trasporti, produzione e altro ancora. 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 al nostro impegno, abbiamo visto persino studenti delle scuole medie iniziare ad addestrare i propri modelli con Ultralytics Platform e YOLOv5.

«La visione artificiale è una delle innovazioni più straordinarie emerse dal mondo del deep learning e dell'intelligenza artificiale. I progressi apportati dal deep learning nel campo della visione artificiale hanno davvero reso questo settore unico».

Wayne Thompson, data scientist presso SAS

Gli ingegneri CV applicano la ricerca sull'IA per la visione artificiale e sul machine learning alla risoluzione di problemi reali. In genere hanno una notevole esperienza con diversi sistemi, come il riconoscimento delle immagini, il machine learning, l'IA edge, le reti e le comunicazioni, il deep learning, l'intelligenza artificiale, il calcolo avanzato, l'annotazione delle immagini, la data science e la segmentazione di immagini e video. Senza ulteriori indugi, ti presentiamo un ingegnere di visione artificiale e la sua esperienza.

Conosciamo Muhammad!#

Muhammad Rizwan Munawar è un ingegnere di visione artificiale. Ha conseguito una laurea triennale in informatica, specializzandosi in intelligenza artificiale, presso il campus di Wah della COMSATS University Islamabad. Le sue competenze non si limitano alla visione artificiale: sa che acquisire altre capacità può aiutarlo a crescere e a fare carriera, perciò conosce anche lo sviluppo di applicazioni desktop e di interfacce web front-end e 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'IA per la visione artificiale?#

«È stato un percorso pieno di ostacoli e di impegno costante. Quando ho iniziato, non sapevo nemmeno cosa fosse il rilevamento degli oggetti, ma ero curioso e soprattutto appassionato di IA per la visione artificiale. Ero all'ultimo anno di studi quando ho iniziato a lavorare come freelance, proprio per acquisire competenze. Nel frattempo, ho iniziato anche a studiare i concetti fondamentali del machine learning seguendo diversi canali YouTube. Dopo aver lavorato con costanza per 7-8 mesi, avevo acquisito una buona conoscenza dell'IA per la visione artificiale 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 fin dal suo rilascio, ma da 1,5 anni lo utilizzo per sviluppare e modificare il modello in modo adeguato ai diversi casi d'uso.» «All'inizio mi occupavo di un problema legato al rilevamento degli oggetti, quindi ho iniziato a esplorare diversi algoritmi per il rilevamento degli oggetti. Dopo aver fatto qualche ricerca, ho confrontato i valori di mAP di vari rilevatori di oggetti e ho capito che, all'epoca, l'accuratezza di YOLOv5 sul dataset COCO era molto elevata rispetto agli altri rilevatori. Così ho etichettato i miei dati e ho perfezionato YOLOv5 sui miei dati personalizzati per rilevare le persone.» «YOLOv5 è molto facile da usare, modificare e perfezionare, e la sua ampia community è sempre pronta ad aiutare chi incontra un problema. Gli aggiornamenti regolari di YOLOv5 mi permettono giorno dopo giorno di eseguire il rilevamento degli oggetti con grande efficienza.»

I 3 consigli di Muhammad per chi inizia#

1. Impara regolarmente nuovi concetti e mantieni una routine costante. Muhammad considera la costanza uno dei fattori più importanti del suo successo.
2. Continua a pensare a nuove idee, anche se ti sembrano stupide! Ti aiuteranno ad approfondire le questioni. Prova a sviluppare queste idee fino a un certo punto e annotale in un documento. Segui sempre questa strategia.
3. Realizza progetti di CV. Lavorare regolarmente ai progetti ti aiuterà a imparare e a sviluppare interesse per il settore della CV.

Grazie per aver letto il racconto del percorso di Muhammad! Se vuoi saperne di più sul suo lavoro, dai un'occhiata al suo blog su Medium. Per restare aggiornato sulle ultime novità di Ultralytics YOLOv5 e sull'IA visiva, seguici su Twitter e LinkedIn!