Computer Vision Engineer werden

Computer Vision (CV) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer trainiert werden, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Die Technologie funktioniert ähnlich wie das menschliche Sehvermögen, allerdings mit einigen bemerkenswerten Unterschieden: Menschen haben ein Leben lang Kontext, um zu lernen, wie sie Objekte unterscheiden, wie weit sie entfernt sind, ob sie sich bewegen und ob etwas mit einem Bild nicht stimmt.

Dank der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Innovationen im Bereich des Deep Learning und der neuronalen Netze hat dieser Bereich in den letzten Jahren große Sprünge gemacht und konnte den Menschen bei einigen Aufgaben im Zusammenhang mit der Erkennung und Kennzeichnung von Objekten übertreffen.

CV ermöglicht praxisnahe Lösungen für Branchen wie die medizinische Industrie, wo es für Diagnosezwecke äußerst nützlich ist. Der Nutzen von CV erstreckt sich aber auch auf zahlreiche andere Anwendungen wie Sport, Einzelhandel, Landwirtschaft, Transport, Produktion und mehr. Auf Ultralytics machen wir Trainingsmodelle und maschinelles Lernen für jeden zugänglich. Unser Ziel ist es, dir zu helfen, die Vorteile der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, ohne dass du dich um alle technischen Details kümmern musst. Wir haben gesehen, dass sogar Schüler/innen der Mittelstufe mit dem Training ihrer Modelle mit Ultralytics HUB und YOLOv5.

"Computer Vision ist eine der bemerkenswertesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und künstliche Intelligenz. Die Fortschritte, die Deep Learning im Bereich Computer Vision gemacht hat, heben diesen Bereich wirklich von anderen ab.

Wayne Thompson, SAS-Datenwissenschaftler

CV-Ingenieure wenden KI und maschinelles Lernen an, um Probleme in der Praxis zu lösen. CV-Ingenieure haben in der Regel viel Erfahrung mit verschiedenen Systemen wie Bilderkennung, maschinellem Lernen, Edge AI, Netzwerken und Kommunikation, Deep Learning, künstlicher Intelligenz, fortgeschrittenem Computing, Bildkommentierung, Data Science und Bild-/Videosegmentierung.

Triff Mohammed!

Muhammad Rizwan Munawar ist ein Computer Vision Engineer. Er hat seinen Bachelor-Abschluss in Informatik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz an der COMSATS University Islamabad, Wah Campus, gemacht. Sein Fachwissen beschränkt sich nicht nur auf den Bereich der Bildverarbeitung, denn er weiß, dass zusätzliche Fähigkeiten ihm helfen können, sich weiterzuentwickeln und seine Karriere voranzutreiben. Deshalb hat er auch Kenntnisse in der Entwicklung von Desktop-Anwendungen, Web-Frontends und attraktiven Dashboards. Derzeit arbeitet er als Freiberufler und entwickelt Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle, die auf die Bedürfnisse seiner Kunden zugeschnitten sind.

Wie bist du zu maschinellem Lernen und KI gekommen?

"Nun, es war eine Reise voller Hürden und harter Arbeit. Als ich anfing, wusste ich noch nicht einmal etwas über Objekterkennung, aber ich war neugierig und begeisterte mich vor allem für KI. Ich war im letzten Jahr meines Studiums, als ich anfing, als Freiberufler zu arbeiten, nur um die Fähigkeiten zu erlernen. Parallel dazu begann ich, grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens auf verschiedenen YouTube-Kanälen zu lernen. Nachdem ich 7-8 Monate konsequent gearbeitet hatte, entwickelte ich ein gutes Verständnis für Vision AI und Deep Learning und beschloss, meine berufliche Laufbahn im CV-Bereich fortzusetzen."

Erzähl uns von deinen Erfahrungen mit YOLOv5!

"Ich verwende YOLOv5 seit seiner Veröffentlichung, aber für die Entwicklung und Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle verwende ich YOLOv5 seit 1,5 Jahren.""Ursprünglich hatte ich ein Problem mit der Objekterkennung, also begann ich, verschiedene Algorithmen zur Objekterkennung zu untersuchen. Nachdem ich einige Zeit in die Forschung investiert hatte, verglich ich die Karte für verschiedene Objektdetektoren und stellte fest, dass die Genauigkeit von YOLOv5 im Vergleich zu anderen Objektdetektoren sehr hoch ist. Also beschriftete ich meine Daten und stimmte YOLOv5 auf meine benutzerdefinierten Daten ab, um Menschen zu erkennen."YOLOv5 ist sehr einfach zu benutzen, zu verändern und abzustimmen, und die riesige Community ist immer zur Stelle, um zu helfen, wenn jemand auf ein Problem stößt. Die regelmäßigen Updates von YOLOv5 machen es mir jeden Tag leichter, die Objekterkennung auf eine sehr effiziente Weise durchzuführen."    

Muhammeds 3 Tipps für Anfänger

1. Lerne regelmäßig neue Konzepte und mache deine Routine konsequent. Muhammad nennt Beständigkeit als einen der größten Faktoren für seinen Erfolg.
2. Denke immer wieder über neue Ideen nach, egal, ob sie dumm sind! Sie werden dir helfen, tiefer über Dinge nachzudenken. Versuche, diese Ideen auf einer bestimmten Ebene umzusetzen und schreibe sie in einem Dokument auf. Verfolge immer diese Strategie.
3. Entwickle Projekte zum Thema Lebenslauf. Regelmäßige Projektarbeit hilft dir, zu lernen und eine Leidenschaft für den Bereich Lebenslauf zu entwickeln.

Danke, dass du über Muhammads Reise gelesen hast! Wenn du mehr über seine Arbeit erfahren möchtest, besuche seine Website. Und wenn du immer auf dem Laufenden bleiben willst, wenn wir dir die neuesten Nachrichten über YOLOv5 und Vision AI mitteilen, dann folge uns auf Twitter und Linkedin!