مهندسان بینایی ماشین به دانش عمیق در حوزه یادگیری ماشین و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق نیاز دارند. همچنین آنها باید بر دست‌کم یک زبان برنامه‌نوبسی تسلط فراوانی داشته باشند. زبان‌های برنامه‌نویسی فراوانی وجود دارند که می‌توان در این حوزه از آنها استفاده کرد، اما پایتون از بقیه محبوب‌تر است.

بینایی ماشین از حوزه‌های نوظهور و مهم در شاخه فناوری اطلاعات است. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بینایی ماشین از حوزه‌هایی هستند که علاوه بر جذابیت و کاربرد وسیع آنها، امروزه بازار کار بسیار خوبی دارند و اکثر سازمان‌ها و شرکت‌های دولتی و خصوصی هزینه کلانی برای آنها صرف می‌کنند و متخصصان خبره را به کار می‌گیرند. این حوزه از پردرآمدترین حوزه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود. برای کسب مهارت در این حوزه به دپارتمان فناوری اطلاعات و ارتباطات مجتمع فنی تهران سری بزنید و دوره مناسب خود را انتخاب کنید.

بینایی ماشین؛ ابزار جدید همه صنایع

بینایی ماشین (Computer vision) در صنایع مختلف کاربردهای روزافزون دارد، اما خدمات این فناوری در حوزه نظارت و امنیت از مهم‌ترین مزایای آن است. دوربین‌های نظارتی با استفاده از این فناوری در مکان‌های عمومی مختلف می‌توانند فعالیت‌های مجرمانه و مشکوک را شناسایی کنند و جلوی ارتکاب جرم را بگیرند.

در بخش نخست این مقاله، «راهنمای جامع بینایی ماشین، بخش نخست» به تاریخچه و حوزه‌های کاربرد بینایی ماشین پرداختیم. در بخش دوم این مبحث نیز، در «راهنمای جامع بینایی ماشین، بخش دوم» به نحوه فراگرفتن حوزه بینایی ماشین‌ها و موارد استفاده متنوع این فناوری ‌پرداختیم. و در بخش سوم این مبحث و در مقاله حاضر، به وظایف مهندس بینایی ماشین، زبان‌های برنامه‌نویسی بینایی ماشین و چالش‌های پیش روی آن خواهیم پرداخت.

چگونه مهندس بینایی ماشین شوید؟

بینایی ماشین یکی از محبوب‌ترین فناوری‌های جهان است که تقاضا برای آن بسیار است. اگرچه شروع کار در این حوزه چندان آسان نیست، اما اگر اصول یادگیری ماشین،‌ مفاهیم پیشرفته ریاضیات و اصول بینایی ماشین را به‌خوبی فرا بگیرید و بر آنها مسلط شوید، می‌توانید در این حوزه مشغول به کار شوید.

برای تبدیل شدن به مهندس بینایی ماشین، باید چند مسئولیت زیر را انجام دهید:

• ساختن و پیاده کردن الگوربتم دیدن برای کار با پیکسل‌های محتواهای تصویری و ویدیویی
• ارائه رویکردهای مبتنی بر داده برای حل بهتر مشکلات
• در صورت نیاز، کار بر روی پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که برای حوزه بینایی ماشین ضروری هستند، مانند بخش پردازش تصویر.
• تجربه در کار بر روی سناریوهای مختلف و لحظه‌ای پروژه‌ها و حل مسئله
• تحلیل سلسله‌مراتبی مسائل، پیاده‌سازی راه حل‌ها و ادغام با سایر سیستم‌های فرعی
• توانایی درک اهداف تجاری و اتصال سیستم به راه حل‌های تکنیکی از طریق طراحی و معماری مؤثر سیستمی

شرح وظایف شغلی مهندس بینایی ماشین

• فرد باید تجربه کاری کافی در پردازش و تحلیل داده‌های بصری و استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق داشته باشد. ‌
• فرد باید تجربه عملی کار با چارچوب‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند پایتون، TensorFlow، PyTorch، Keras، CPP و غیره را داشته باشد.
• فرد باید تجربه کافی در پیاده‌سازی تکنیک‌های هوش مصنوعی را دارا باشد.
• فرد باید مهارت ارتباط نوشتاری و کلامی کافی را دارا باشد.
• فرد باید از تکنیک‌ها و مدل‌های مختلف تشخیص اشیاء مانند YOLO، RCNN و غیره آگاه باشد.

کدام زبان برنامه‌نویسی برای بینایی ماشین بهتر است؟

مهندسان بینایی ماشین به دانش گسترده در حوزه یادگیری ماشین و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق نیاز دارند. همچنین آنها باید بر دست‌کم یک زبان برنامه‌نوبسی تسلط فراوانی داشته باشند. زبان‌های برنامه‌نویسی فراوانی وجود دارند که می‌توان در این حوزه از آنها استفاده کرد، اما پایتون از بقیه محبوب‌تر است. با این حال می‌توانید OpenCV را همراه پایتون، OpenCV را همراه ++C و MATLAB را برای یادگیری و پیاده‌سازی برنامه‌های بینایی ماشین مورد استفاده قرار دهید.

            OpenCV به همراه پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری، استفاده آسان و تطبیق‌پذیری بالا گزینه مورد انتخاب مبتدیان است. پایتون به دلایل مختلفی بهترین برنامه برای بینایی ماشین است و این دلایل به شرح زیر هستند:

• استفاده آسان

پایتون بسیار معروف شده است زیرا یادگیری آن برای افرادی که در سطح ابتدایی هستند تا افراد حرفه‌ای آسان است. به علاوه، پایتون به‌سادگی قابل انطباق است و تمام نیازهای تجاری افراد و شرکت‌ها را برآورده می‌کند.

• پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است، زیرا محیطی مناسب برای یادگیری کامل یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و بینایی ماشین فراهم می‌آورد.

• رفع ایراد و تجسم

پایتون برای رفع ایراد از طریق PDB و تجسم از طریق Matplotlib امکانات منحصر به فردی در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

چالش‌های پیش روی بینایی ماشین

بینایی ماشین یک حوزه در حال رشد هوش مصنوعی است، اما برای تبدیل شدن به یک فناوری پیشرو، هنوز با چالش‌های بسیاری مواجه است. چالش‌هایی که هنگام کار با بینایی ماشین با آنها مواجه می‌شویم، عبارت‌اند از:

• مسائل مربوط به استدلال و تحلیل

همه زبان‌ها و فناوری‌های برنامه‌نویسی به منطقی اساسی نیاز دارند که از آنها پشتیبانی کند. برای تبدیل شدن به یک متخصص در حوزه بینایی ماشین، باید مهارت‌های استدلال و تحلیل قوی را دارا باشید. اگر چنین مهارتی نداشته باشید،‌ تعریف هر ویژگی در یک محتوای بصری برای شما به مشکلی بزرگ تبدیل خواهد شد.

• حریم خصوصی و امنیت

مسئله امنیت و حریم خصوصی در هر کشوری جزء مهم‌ترین مسائل و نگرانی‌ها هستند. به همین ترتیب نظارت از طریق سیستم‌های بینایی ماشین نیز در بسیاری از کشورها با مسائل و نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی کاربران و شهروندان گره خورده است. این نظارت‌ها دسترسی کاربران را به محتواهای غیرمجاز محدود می‌کنند. در کشورهای مختلف برای حفظ حریم خصوصی و امنیت شهروندان، از اجرای تکنیک‌های تشخیص و شناسایی چهره به کمک فناوری بینایی ماشین اجتناب می‌شود.

• محتواهای تکراری و نادرست

امنیت سایبری نیز همیشه یک نگرانی بزرگ برای سازمان‌های مختلف است و آنها همواره در تلاش هستند در برابر هکرها و کلاه‌برداران سایبری از داده‌های خود محافظت کنند. نقض حریم داده‌ها می‌تواند به مشکلات جدی منجر شود، مانند ایجاد و انتشار تصاویر و دیدیوهای جعلی در فضای اینترنت.

جمع‌بندی

فردی که می‌خواهد در حوزه بینایی ماشین مشغوب به کار شود باید توانایی‌های زیر را دارا باشد:

• باید تجربه کاری کافی در پردازش و تحلیل داده‌های بصری و استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق داشته باشد. ‌

• باید تجربه عملی کار با چارچوب‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند پایتون، TensorFlow، PyTorch، Keras، CPP و غیره را داشته باشد.
• باید تجربه کافی در پیاده‌سازی تکنیک‌های هوش مصنوعی را دارا باشد.
• باید مهارت ارتباط نوشتاری و کلامی کافی را دارا باشد.
• باید از تکنیک‌ها و مدل‌های مختلف تشخیص اشیاء مانند YOLO، RCNN و غیره آگاه باشد.

بینایی ماشین از حوزه‌های نوظهور و مهم در شاخه فناوری اطلاعات است. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بینایی ماشین از حوزه‌هایی هستند که علاوه بر جذابیت و کاربرد وسیع آنها، امروزه بازار کار بسیار خوبی دارند و اکثر سازمان‌ها و شرکت‌های دولتی و خصوصی هزینه کلانی برای آنها صرف می‌کنند و متخصصان خبره را به کار می‌گیرند. این حوزه از پردرآمدترین حوزه‌های رایانه‌ای محسوب می‌شود. برای کسب مهارت در این حوزه به دپارتمان فناوری اطلاعات و ارتباطات مجتمع فنی تهران سری بزنید و دوره مناسب خود را انتخاب کنید.

در دنیای کسب‌وکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما به‌عنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای‌ اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادام‌العمر خود سرمایه‌گذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.

اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دوره‌های آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینه‌هایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه می‌دهد. با شرکت در دوره‌های کوتاه‌مدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بین‌المللی می‌توانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهره‌ای ارزشمند تبدیل شود.

منبع: Javatpoint

مترجم: بهناز دهکردی