Programist(k)a AI – Computer Vision

Wyobraź sobie taką sytuację: Za dwanaście miesięcy ktoś pyta: „Czym się zajmujesz zawodowo?”, a Ty pewnie odpowiesz: „Jestem programist(k)ą AI od Computer Vision. Specjalizuję się w analizie obrazów.” I masz pełne portfolio na potwierdzenie swoich słów!

Nie potrzebujesz kreatywnej twórczości przy pisaniu CV. Nie musisz lać wody na rozmowie rekrutacyjnej. Po prostu pokazujesz swoją piękną, działającą (!) stronę z API detekcji YOLO, z dashboardem monitorującym inferencję w czasie rzeczywistym, a na koniec jeszcze repozytorium z kompletnym opisem procesu: od zbierania danych po wdrożenie modelu w kontenerze. Jaaa… Ty to jesteś! (pacnij się w ramię z admiracją w moim imieniu! 😉 )

To właśnie do tego momentu prowadzi Ścieżka Kariery – Programist(k)a AI – specjalizacja: Computer Vision — intensywny (ale jak najbardziej do wykonalny) plan nauki rozłożony na 12 miesięcy.
Możesz pobrać kompletny plan jako ebooka (aktualnie to wersja β – link znajdziesz na końcu artykułu).

Zainteresowany_a? Czy na razie zastanawiasz się, co to w zasadzie jest ten kompjuter wiżyn?

Kim jest programista Computer Vision?

Programista Computer Vision (CV – a po naszemu Widzenie Komputerowe) to specjalista od tego, by komputer widział — i żeby rozumiał to, co widzi.
To ktoś, kto uczy maszyny rozpoznawać twarze, znajdować tablice rejestracyjne, liczyć ludzi na kamerze przemysłowej, analizować zdjęcia RTG albo segmentować elementy krajobrazu w czasie rzeczywistym z pokładu drona.

I dobra wiadomość: nie trzeba kończyć studiów z tytułem „doktor sieci konwolucyjnych”, żeby wejść do tej gry.

Roczna ścieżka kariery — czyli jak to działa?

Przygotowaliśmy 12-miesięczny plan rozwoju, który pozwoli Ci zdobyć umiejętności Programisty CV. Każdy miesiąc zawiera konkretne zadania do wykonania, narzędzia, które trzeba opanować, realistyczny cel oraz opcjonalne wyzwania dodatkowe. Wszystko tak zaplanowane, by można było pogodzić to z codzienną pracą.

Oczywiście nie jest to kompletny curriculum, jakie otrzymał(a)byś na uczelni wyższej przez 8 czy 10 semestrów codziennej nauki. To tzw. minimum viable path, czyli materiał, który pozwoli Ci zacząć pracę w zawodzie, a następnie uzupełniać ewentualne braki i pogłębiać wiedzę przez kolejne lata. Zresztą, nie oszukujmy się, praca jako Programista AI to ciągła nauka. Narzędzia, biblioteki, a nawet modele zmieniają się tak dynamicznie, że za pięć lat zakres Twojej pracy może wyglądać zupełnie inaczej.

Nasza ścieżka rozwoju zawiera przekrój przez wszystkie poziomy pracy z CV. Zaczynamy od postawienia środowiska i nauki wersjonowania kodu. Następnie przechodzimy podstawy programowania, algebrę i gradienty (tak! Od matematyki nie uciekniesz!), klasyczne przetwarzanie obrazów, budowę własnych datasetów i modele głębokiego uczenia.
Będziemy trenować klasyfikatory, budować API, deplojować modele. Popracujemy nad detekcją obiektów, segmentacją, rekonstrukcją 3D i optymalizacją inferencji. Nauczymy się monitorowania, testowania, analizy błędów, zagadnień etycznych i dokumentacji modelu (To wszystko perełki, których często brak devom, którzy nigdy nie pracowali na produkcji!). A najlepsze — przez cały rok będziemy tworzyć portfolio, które przygotowuje Cię do rekrutacji i gdzie będziesz publikować efekty swojej pracy.

!Uwaga!
Aktualnie ścieżka kariery jest w wersji β (beta) — plan jest kompletny i działa, ale jeszcze go testujemy. Dlatego ebook i wszystkie inne materiały będą na bieżąco aktualizowane. Zaglądaj do nas regularnie, a najlepiej zapisz się do newslettera — tam zawsze pojawią się informacje o zmianach i nowych materiałach.

A jeśli masz ochotę zostać Programistą CV i przy okazji naszym β-testerem, napisz do nas — z radością Cię przywitamy.

Co zawiera ścieżka kariery?

Ebook ścieżki kariery dzieli się na 12 miesięcy. W każdym miesiącu jest lista materiałów do opanowania, a także zadań podstawowych (obowiązkowych) i dodatkowych + zadania projektowe. Każdy miesiąc dostanie swoją podstronę na porozmawiAImy.pl, gdzie znajdziesz dokładniejszy opis zadań wraz z wyjaśnieniem i materiałami dodatkowymi. Do tego oczywiście freebies: rozwiązania zadań, checklisty, szablony kodu i wersje do druku. Tu możesz przeklikać się do danego miesiąca (lista będzie aktualizowana na bieżąco):

Miesiąc I – Setup & Flow
Miesiąc II – Python & NumPy
Miesiąc III – Matematyka modeli
Miesiąc IV – OpenCV & dane
Miesiąc V – Klasyfikacja & transfer learning
Miesiąc VI – API & produkcja
Miesiąc VII – Detekcja (YOLO)
Miesiąc VIII – Segmentacja
Miesiąc IX – 3D Vision & głębia
Miesiąc X – Monitoring & retrain
Miesiąc XI – Fairness & interpretowalność
Miesiąc XII – Portfolio & deploy

To co? Gotowi na przygodę z Computer Vision? Zaczynajmy!