Como se tornar engenheiro de visão computacional

A visão computacional (CV) é um ramo da inteligência artificial que treina computadores para interpretar e compreender o mundo visual. A tecnologia funciona de forma muito semelhante à visão humana, mas com algumas diferenças notáveis: os seres humanos têm uma vida inteira de contexto para aprender a distinguir objetos, calcular a que distância estão, perceber se estão em movimento e identificar se há algo de errado numa imagem.

A tecnologia de CV não se limita a permitir que computadores visualizem imagens: ela também extrai a mensagem ou a finalidade de uma imagem, por exemplo, determinando distâncias e movimentos de objetos que se aproximam. Graças aos avanços da inteligência artificial e às inovações em aprendizado profundo e redes neurais, o campo deu grandes saltos nos últimos anos e conseguiu superar os seres humanos em algumas tarefas relacionadas à detecção e à rotulagem de objetos.

A CV possibilita soluções no mundo real em setores como o médico, por exemplo, onde é extremamente útil para implementações de diagnóstico. No entanto, a utilidade da CV também se estende a muitas outras aplicações, como desporto, comércio a retalho, agricultura, transportes, indústria e muito mais. Na Ultralytics, tornamos o treino de modelos e a aprendizagem automática acessíveis a todos. O nosso objetivo é ajudar-te a tirar partido do poder da inteligência artificial sem teres de te preocupar com todos os detalhes técnicos. Graças aos nossos esforços, vimos até alunos do ensino básico começarem a treinar os seus modelos com a Ultralytics Platform e o YOLOv5.

“A visão computacional é uma das coisas mais extraordinárias que surgiram no mundo do aprendizado profundo e da inteligência artificial. Os avanços que o aprendizado profundo trouxe para o campo da visão computacional realmente o diferenciaram.”

Wayne Thompson, cientista de dados da SAS

Engenheiros de CV aplicam pesquisas de IA de visão e aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real. Em geral, engenheiros de CV têm bastante experiência com vários sistemas, como reconhecimento de imagens, aprendizado de máquina, IA de borda, redes e comunicação, aprendizado profundo, inteligência artificial, computação avançada, anotação de imagens, ciência de dados e segmentação de imagens e vídeos. Então, sem mais delongas, queremos apresentar a você um engenheiro de visão computacional e compartilhar sua experiência.

Conheça Muhammad!#

Muhammad Rizwan Munawar é engenheiro de visão computacional. Ele concluiu o bacharelado em Ciência da Computação, com especialização em Inteligência Artificial, na COMSATS University Islamabad, campus Wah. Sua experiência não se limita à área de visão: ele sabe que habilidades adicionais podem ajudá-lo a crescer e avançar na carreira, por isso também conhece desenvolvimento de aplicativos para desktop, front-end para web e criação de painéis atraentes. Atualmente, trabalha como freelancer, desenvolvendo soluções para diferentes casos de uso de acordo com as necessidades dos clientes.

Como você começou a trabalhar com aprendizado de máquina e IA de visão?#

"Bem, foi uma jornada de obstáculos e trabalho árduo constante. Quando comecei, eu nem conhecia a detecção de objetos, mas tinha curiosidade e paixão principalmente por IA de visão. Eu estava no último ano dos estudos quando comecei a trabalhar como freelancer, apenas para aprender as habilidades. Ao mesmo tempo, comecei a aprender conceitos básicos de aprendizado de máquina em vários canais do YouTube. Depois de trabalhar de forma constante por 7 a 8 meses, desenvolvi uma boa compreensão de IA de visão e aprendizado profundo e decidi seguir carreira profissional na área de CV."

Conte-nos sobre sua experiência com o Ultralytics YOLOv5!#

"Uso o Ultralytics YOLOv5 desde que foi lançado, mas, para desenvolver e modificar o modelo adequadamente para diferentes casos de uso, venho usando o YOLOv5 há 1,5 ano." "Inicialmente, eu estava lidando com um problema relacionado à detecção de objetos, então comecei a explorar diferentes algoritmos para essa tarefa. Depois de algum tempo pesquisando, comparei o mAP de vários detectores de objetos e percebi que, na época, a precisão do YOLOv5 no conjunto de dados COCO era muito alta em comparação com a de outros detectores. Então, rotulei meus dados e ajustei o YOLOv5 com meus dados personalizados para detectar pessoas." "O YOLOv5 é muito fácil de usar, modificar e ajustar, e sua enorme comunidade está sempre disponível para ajudar quando alguém encontra um problema. As atualizações regulares do YOLOv5 facilitam cada vez mais a detecção de objetos de maneira muito eficiente."

As 3 dicas de Muhammad para iniciantes#

1. Aprenda novos conceitos regularmente e mantenha uma rotina consistente. Muhammad atribui parte significativa do seu sucesso à consistência.
2. Continue pensando em novas ideias, não importa se são bobas! Elas vão ajudar você a pensar nas coisas com mais profundidade. Tente implementar essas ideias até certo ponto e anote-as em algum documento. Siga sempre essa estratégia.
3. Desenvolva projetos relacionados a CV. Trabalhar regularmente em projetos vai ajudar você a aprender e a desenvolver paixão pela área de CV.

Obrigado por leres sobre a trajetória de Muhammad! Se quiseres saber mais sobre o trabalho dele, consulta o blogue dele no Medium. E, para te manteres a par das notícias mais recentes sobre Ultralytics YOLOv5 e IA de visão que partilhamos contigo, segue-nos no Twitter e no LinkedIn!