Tornar-se um Engenheiro de Visão Computacional
Explora o poder transformador da IA de visão computacional com a Ultralytics. Descobre aplicações na indústria e aprende com engenheiros especialistas como Muhammad Rizwan Munawar.
A visão computacional (CV) é um campo 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, saber a que distância estão, se estão a mover-se e se há algo de errado com uma imagem.
A tecnologia de CV não se relaciona apenas com a capacidade dos computadores visualizarem imagens, mas também com a extração da mensagem ou objetivo de uma imagem, como determinar distâncias e movimentos de objetos que se aproximam. Graças aos avanços na inteligência artificial e a inovações em deep learning e redes neuronais, o campo conseguiu dar grandes saltos nos últimos anos e superar os humanos em algumas tarefas relacionadas com a deteção e rotulagem de objetos.
A CV permite soluções do mundo real em indústrias como a médica, por exemplo, onde é extremamente útil para implementações de diagnóstico. No entanto, a utilidade da CV também se estende a várias outras aplicações, como desporto, retalho, agricultura, transporte, fabrico 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. A partir dos nossos esforços, já 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 notáveis que surgiram no mundo do deep learning e da inteligência artificial. Os avanços que o deep learning trouxe para o campo da visão computacional realmente distinguiram esta área."
Wayne Thompson, SAS Data Scientist
Os engenheiros de CV aplicam a investigação em IA de visão e machine learning para resolver problemas do mundo real. Os engenheiros de CV têm, geralmente, uma quantidade significativa de experiência com vários sistemas, tais como reconhecimento de imagem, machine learning, edge AI, redes e comunicação, deep learning, inteligência artificial, computação avançada, anotação de imagem, ciência de dados e segmentação de imagem/vídeo. Então, sem mais demoras, gostaríamos de te apresentar um engenheiro de visão computacional e partilhar a sua experiência.
Conhece o Muhammad!#
Muhammad Rizwan Munawar é um Engenheiro de Visão Computacional. Ele concluiu a sua licenciatura em Ciência de Computadores com especialização em Inteligência Artificial pela COMSATS University Islamabad, Campus de Wah. A sua experiência não se limita à área da visão, pois sabe que competências adicionais o podem ajudar a crescer e a evoluir na sua carreira, tendo também conhecimentos de aplicações de desktop, front-end web e desenvolvimento de painéis atrativos. Atualmente, trabalha como freelancer desenvolvendo soluções para diferentes casos de uso com base nas necessidades dos seus clientes.
Como entraste no mundo do machine learning e da IA de visão?#
"Bem, tem sido uma jornada de obstáculos e trabalho árduo e consistente. Quando comecei, nem sequer conhecia a deteção de objetos, mas sentia curiosidade e paixão, principalmente pela IA de visão. Estava no último ano dos meus estudos quando comecei a fazer freelancing, apenas para adquirir competências. Paralelamente, também comecei a aprender conceitos básicos de machine learning em vários canais do YouTube. Após passar 7-8 meses a trabalhar consistentemente, desenvolvi uma boa compreensão da IA de visão e do deep learning e decidi continuar a minha carreira profissional no campo da CV."
Conta-nos sobre a tua experiência com Ultralytics YOLOv5!#
"Tenho usado o Ultralytics YOLOv5 desde o seu lançamento, mas para o desenvolvimento e modificação adequados de acordo com diferentes casos de uso, tenho usado o YOLOv5 há 1,5 ano." "Inicialmente, o problema com o qual eu estava lidando estava relacionado à detecção de objetos, então comecei a explorar diferentes algoritmos relacionados à detecção de objetos. Depois de passar algum tempo pesquisando, comparei o mAP para diferentes detectores de objetos e percebi que a precisão do YOLOv5 no conjunto de dados COCO é muito alta quando comparada a outros detectores de objetos da época. Então, rotulei meus dados e ajustei finamente o YOLOv5 com meus dados personalizados, com o propósito de detectar pessoas." "O YOLOv5 é muito fácil de usar, modificar e ajustar finamente, e sua enorme comunidade está sempre disponível para ajudar se alguém encontrar um problema. As atualizações regulares do YOLOv5 me proporcionam facilidade dia após dia para fazer a detecção de objetos de uma maneira muito eficiente."
3 Dicas do Muhammad para Principiantes#
- Aprende regularmente novos conceitos e torna a tua rotina consistente. Muhammad atribui a consistência como um dos maiores fatores do seu sucesso.
- Continua a pensar em novas ideias, não importa se parecem estúpidas! Elas ajudar-te-ão a pensar profundamente sobre as coisas. Tenta implementar essas ideias até certo ponto e escreve-as num documento. Segue sempre esta estratégia.
- Desenvolve projetos relacionados com CV. Trabalhar regularmente em projetos ajudar-te-á a aprender e a desenvolver uma paixão na tua mente pelo campo da CV.
Obrigado por leres sobre a jornada do Muhammad! Se quiseres saber mais sobre o trabalho dele, visita o site dele. E, para te manteres a par à medida que partilhamos contigo as notícias mais recentes sobre Ultralytics YOLOv5 e IA de visão, segue-nos no Twitter e no LinkedIn!
