پاکستان میں میو نوجوانوں کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کی مہارتیں

پاکستان میں میو نوجوانوں کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کی مہارتیں

حکیم المیوات قاری محمد یونس شاہد میو

ایگزیکٹو سمری: پاکستان کے AI-مرکوز مستقبل کے لیے نوجوانوں کو بااختیار بنانا

یہ تحریر پاکستان کے نوجوانوں کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کی مہارتوں کے حصول کی اہمیت کو اجاگر کرتی ہے، جو ملک کے تیزی سے بڑھتے ہوئے ڈیجیٹل شعبے میں مواقع اور چیلنجوں کا ایک جامع جائزہ پیش کرتی ہے۔ یہ ڈیجیٹل تبدیلی کے موجودہ منظرنامے، AI کی مہارتوں کی بڑھتی ہوئی مانگ، اور ان مہارتوں کو حاصل کرنے کے لیے دستیاب تعلیمی راستوں پر روشنی ڈالتی ہے۔

پاکستان کی ڈیجیٹل معیشت میں نمایاں ترقی ہو رہی ہے، جس کا 2025 تک قومی جی ڈی پی میں 3-5% حصہ ڈالنے کا امکان ہے، جو 2020 میں 1-1.5% سے ایک خاطر خواہ اضافہ ہے۔ یہ توسیع بنیادی طور پر نوجوان آبادی — جس میں 64% 30 سال سے کم عمر کے ہیں — اور بڑھتی ہوئی انٹرنیٹ رسائی کی وجہ سے ہے، جو ڈیجیٹل شعبے کو مستقبل کی اقتصادی خوشحالی کے لیے ایک اہم محرک کے طور پر پیش کرتی ہے ۔

آئی ٹی کی برآمدات میں متاثر کن اضافہ دیکھا گیا ہے، جو مالی سال 2024-25 میں $2.825 بلین تک پہنچ گئی ہیں، جس میں فری لانسرز کا $400 ملین کا نمایاں حصہ ہے ۔  

مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) اس ڈیجیٹل تبدیلی میں سب سے آگے ہیں۔ ان شعبوں کو تکنیکی منظرنامے میں ضروری اوزار کے طور پر تسلیم کیا جاتا ہے، صرف AI مارکیٹ کا 500 ملین ڈالر تک پہنچنے کا امکان ہے ۔ AI اور ML ماہرین کی مانگ مختلف شعبوں میں بڑھ رہی ہے، جو ایک عالمی تکنیکی تبدیلی کی عکاسی کرتی ہے جسے پاکستان فعال طور پر اپنا رہا ہے ۔  

رپورٹ میں پائتھون پروگرامنگ، ڈیٹا سائنس، اور بنیادی AI/ML تصورات جیسی بنیادی مہارتوں کی اہمیت پر زور دیا گیا ہے۔ یہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)، کمپیوٹر ویژن، اور تیزی سے ابھرتے ہوئے جنریٹو AI اور پرامپٹ انجینئرنگ جیسے خصوصی AI ڈومینز کو بھی نمایاں کرتی ہے ۔ AI کیریئر کے راستے کے لیے اہم معاون ڈیجیٹل مہارتیں، جیسے کہ سائبر سیکیورٹی اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ، جو مضبوط AI ایکو سسٹم کی تعمیر اور دیکھ بھال کے لیے لازمی ہیں،

پر بھی زور دیا جائے گا ۔  

میونوجوانوں کے لیے مواقع متنوع ہیں، جن میں پاکستان کے تیزی سے بڑھتے ہوئے ٹیک سیکٹر میں روایتی ملازمتیں — جیسے AI/ML انجینئر اور ڈیٹا سائنٹسٹ کے کردار جو مسابقتی تنخواہیں پیش کرتے ہیں — سے لے کر ابھرتی ہوئی فری لانس مارکیٹ میں نمایاں صلاحیت شامل ہے، جہاں AI اوزار پیداواری صلاحیت اور سروس کی پیشکشوں کو ڈرامائی طور پر بڑھا سکتے ہیں ۔ آخر میں، رپورٹ اخلاقی AI کی ترقی کی اہم اہمیت پر زور دیتی ہے، جو تکنیکی ترقی اور ڈیٹا پرائیویسی، انصاف اور شفافیت کے اصولوں کے درمیان توازن کی وکالت کرتی ہے ۔  

ڈیجیٹل ضرورت: پاکستان کا بڑھتا ہوا ٹیک منظرنامہ

یہ سیکشن پاکستان کی ڈیجیٹل معیشت کی موجودہ حالت اور مستقبل کی صلاحیت کو تفصیل سے بیان کرکے AI کی مہارت کی ترقی کے لیے سیاق و سباق قائم کرتا ہے۔

پاکستان کی ڈیجیٹل معیشت کی ترقی اور صلاحیت کا جائزہ

پاکستان ایک گہری ڈیجیٹل تبدیلی سے گزر رہا ہے، جس کی ڈیجیٹل معیشت کا 2025 کے آخر تک اس کے جی ڈی پی میں 3-5% حصہ ڈالنے کا امکان ہے۔ یہ 2020 میں صرف 1-1.5% سے ایک نمایاں اضافہ ہے، جو ڈیجیٹل اپنانے اور جدت میں تیزی سے اضافے کا اشارہ ہے ۔ یہ ترقی بنیادی طور پر ایک بڑی اور نوجوان آبادی کی وجہ سے ہے، جس میں 64% پاکستانی 30 سال سے کم عمر کے ہیں، اور بڑھتی ہوئی انٹرنیٹ رسائی، جو 2025 میں آبادی کے 45.7% (116 ملین صارفین) تک پہنچ گئی ہے ۔  

آئی ٹی سیکٹر نے مضبوط کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے، جس میں آئی

ٹی کی برآمدات 2024 میں $5 بلین سے تجاوز کر گئی ہیں اور مالی سال 2024-25 میں $2.825 بلین تک پہنچ گئی ہیں، جو 23.7% کی ترقی کی نمائندگی کرتی ہے۔ فری لانسرز نمایاں شراکت دار ہیں، جنہوں نے $400 ملین کی غیر ملکی کرنسی حاصل کی ہے، جس سے پاکستان عالمی سطح پر چوتھی سب سے بڑی فری لانسنگ مارکیٹ بن گیا ہے ۔ ای-کامرس سیکٹر 25-30% کے کمپاؤنڈ اینول گروتھ ریٹ (CAGR) کا تجربہ کر رہا ہے، جس کا 2027 تک $10 بلین تک پہنچنے کا امکان ہے ۔ ڈیجیٹل ادائیگیوں کے لین دین میں بھی اضافہ ہوا ہے، جو PKR 10 ٹریلین تک پہنچ گئے ہیں، جس میں سالانہ 30% کی شرح سے اضافہ ہو رہا ہے ۔  

ملک کی آبادی کا ایک بڑا حصہ نوجوانوں پر مشتمل ہے، جس میں 64% افراد کی عمر 30 سال سے کم ہے۔ یہ صرف ایک آبادیاتی اعداد و شمار نہیں ہے بلکہ ایک گہرا اسٹریٹجک اثاثہ ہے۔ یہ نوجوان آبادی، جو ڈیجیٹل دنیا سے واقف ہے اور اس تک انٹرنیٹ کی رسائی بڑھ رہی ہے، ایک بہت بڑی، تربیت یافتہ افرادی قوت کی نمائندگی کرتی ہے جو ڈیجیٹل مہارتوں کے لیے تیار ہے۔ اگر اس آبادی کو مطالبہ میں موجود AI مہارتوں میں مؤثر طریقے سے تربیت دی جائے، تو یہ “نوجوانوں کا ہجوم” ایک ممکنہ سماجی و اقتصادی چیلنج سے قومی اقتصادی ترقی کے لیے ایک طاقتور انجن میں تبدیل ہو سکتا ہے، نہ صرف اندرون ملک بلکہ آئی ٹی کی برآمدات اور ابھرتے ہوئے فری لانسنگ سیکٹر کے ذریعے بھی۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اس آبادی کے لیے ڈیجیٹل خواندگی اور جدید AI تربیت میں اسٹریٹجک سرمایہ کاری قومی معیشت کے لیے نمایاں منافع حاصل کرے گی، جدت کو فروغ دے گی اور پائیدار روزگار کے راستے پیدا کرے گی۔

مقامی جاب مارکیٹ میں ڈیجیٹل مہارتوں، خاص طور پر AI کی مانگ پر زور

تیزی سے بڑھتا ہوا ٹیک سیکٹر، خاص طور پر کراچی، لاہور، اور اسلام آباد جیسے شہری مراکز میں، خصوصی ڈیجیٹل مہارتوں کی بے پناہ مانگ پیدا کر رہا ہے ۔ 2025 تک AI اور مشین لرننگ کی ملازمتوں میں 23%، ڈیٹا سائنس میں 19%، اور سائبر سیکیورٹی میں 18% اضافے کا امکان ہے، جو مواقع کے واضح شعبوں کی نشاندہی کرتا ہے ۔  

موجودہ ڈیجیٹل مہارتوں کے فرق کو دور کرنا صرف ایک انفرادی تشویش نہیں بلکہ ایک قومی اقتصادی ضرورت ہے۔ ورلڈ بینک کی حمایت یافتہ ایک تحقیق کا اندازہ ہے کہ اس فرق کو ختم کرنے سے 2030 تک پاکستان کے جی ڈی پی میں PKR 2.8 ٹریلین کا اضافہ ہو سکتا ہے ۔ یہ ہنر مند افرادی قوت کی ترقی اور قومی اقتصادی خوشحالی کے درمیان براہ راست اور نمایاں تعلق کو اجاگر کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ہنر مند افرادی قوت میں مہارتوں کے فرق کو ختم کرنا صرف انفرادی روزگار کے متلاشی افراد کے لیے ایک چیلنج نہیں ہے، بلکہ یہ قومی اقتصادی توسیع میں ایک اہم رکاوٹ ہے۔ لہذا، افرادی قوت کو جدید بنانے کے لیے، خاص طور پر مصنوعی ذہانت جیسے اہم، زیادہ مانگ والے شعبوں میں، فعال اور جامع اقدامات صرف سماجی بہبود کے پروگرام نہیں ہیں بلکہ ناگزیر قومی اقتصادی ترقی کی حکمت عملی ہیں۔ اس سے یہ بھی ظاہر ہوتا ہے کہ اس اقتصادی صلاحیت کو کھولنے کے لیے حکومت، تعلیمی اداروں، اور نجی شعبے کے درمیان ہنر کی ترقی پر مضبوط تعاون انتہائی اہم ہے۔  

پاکستان میں سب سے زیادہ مانگ والی ملازمتیں، جیسے سافٹ ویئر ڈویلپر، ڈیٹا سائنٹسٹ، AI اور مشین لرننگ انجینئر، اور سائبر سیکیورٹی اینالسٹ، سب کو مضبوط ڈیجیٹل خواندگی اور آئی ٹی کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے، جو ان مہارتوں کی بنیادی اہمیت کو اجاگر کرتی ہیں ۔  

ٹیبل 1: پاکستان کی ڈیجیٹل معیشت کا ایک جائزہ (2025 کے تخمینے)

مستقبل کی تیاری کے لیے بنیادی AI مہارتیں

یہ سیکشن بنیادی تکنیکی صلاحیتوں پر روشنی ڈالتا ہے جو کسی بھی AI کیریئر کی بنیاد بناتی ہیں، ان کی اہمیت اور عملی اطلاق پر زور دیتی ہیں۔

مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML): بنیادی تصورات اور اہمیت

مصنوعی ذہانت (AI) بنیادی طور پر ایسے نظام اور سافٹ ویئر بنانے کے بارے میں ہے جو ایسے کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں جن کے لیے عام طور پر انسانی ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ ڈیٹا سے سیکھنا، پیچیدہ نمونوں کو پہچاننا، قدرتی زبان کو سمجھنا، مسائل حل کرنا، اور خود مختار فیصلے کرنا ۔ مشین لرننگ (ML)، جو AI کا ایک اہم ذیلی حصہ ہے، ایسے الگورتھم تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرتی ہے جو کمپیوٹر کو ہر صورت حال کے لیے واضح طور پر پروگرام کیے بغیر ڈیٹا سے سیکھنے اور فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں ۔ ڈیپ لرننگ، ML کا ایک مزید ذیلی حصہ، بڑے ڈیٹا سیٹس میں پیچیدہ نمونوں کو پہچاننے کے لیے کثیر سطحی نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتی ہے ۔  

یہ شعبے عالمی سطح پر اور پاکستان کے اندر تیزی سے بڑھ رہے ہیں، جس میں 2025 تک AI اور ML کی ملازمتوں میں 23% اضافے کا امکان ہے۔ پاکستان میں AI اور ML کی مارکیٹ 500 ملین ڈالر تک پہنچنے کی توقع ہے، جو اس شعبے میں نمایاں مانگ اور سرمایہ کاری کو ظاہر کرتی ہے ۔ اہم ایپلی کیشنز میں مختلف صنعتوں میں پیش گوئی کرنے والے تجزیات، مینوفیکچرنگ میں آٹومیشن، صحت کی دیکھ بھال میں ذہین فیصلہ سازی، اور مارکیٹنگ میں ذاتی نوعیت کی سفارشات شامل ہیں ۔  

ڈیٹا سائنس اور تجزیات: AI کے ساتھ ہم آہنگ تعلق

ڈیٹا سائنس AI کے لیے ناگزیر ہے، جو بنیادی نظم و ضبط کے طور پر کام کرتی ہے جو مؤثر AI ماڈلز کی تربیت کے لیے خام مال (ڈیٹا) اور ضروری بصیرت فراہم کرتی ہے ۔ یہ ایک کثیر الضابطہ شعبہ ہے جس میں سائنسی طریقوں، الگورتھم، اور نظاموں کا استعمال کرتے ہوئے ڈھانچے شدہ اور غیر ڈھانچے شدہ ڈیٹا سے بامعنی بصیرت اور علم نکالنا شامل ہے۔ اس میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی صفائی، ڈیٹا کا تجزیہ، اور ڈیٹا ویژولائزیشن جیسے عمل شامل ہیں تاکہ باخبر فیصلے کیے جا سکیں ۔  

ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کی مانگ مضبوط ہے، جس میں 19% اضافے کا امکان ہے اور یہ شعبہ سالانہ 35% کی شرح سے بڑھ رہا ہے ۔ ڈیٹا سائنسدان ان تنظیموں کے لیے ضروری ہیں جو مسابقتی برتری حاصل کرنے کے لیے تیزی سے ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی پر انحصار کرتی ہیں ۔  

ڈیٹا سائنس اور AI کے درمیان ایک گہرا، ہم آہنگ تعلق موجود ہے؛ ایک کے بغیر دوسرا مؤثر طریقے سے کام نہیں کر سکتا۔ AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ڈیٹا سائنس بنیادی ڈیٹا اور بصیرت فراہم کرتی ہے، اور AI ڈیٹا سائنس کے ذریعے پروسیس کیے گئے ڈیٹا پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے تاکہ مؤثر طریقے سے کام کر سکے۔ اس کا مطلب ہے کہ AI کے خواہشمند پیشہ ور افراد کو AI اور ڈیٹا سائنس کو الگ الگ شعبوں کے بجائے ایک مربوط “ڈیٹا-AI تعلق” کے طور پر دیکھنا چاہیے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے، صفائی، ہیرا پھیری، تجزیہ، اور تشریح (ڈیٹا سائنس کا بنیادی حصہ) پر مضبوط، عملی گرفت مؤثر AI ماڈلز کی تعمیر، تربیت، اور تعیناتی کے لیے ایک مطلق پیشگی شرط ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ تعلیمی اور تربیتی پروگراموں کو مثالی طور پر دونوں مضامین کو مربوط کرنا چاہیے، ایک جامع تفہیم کو فروغ دینا چاہیے، بجائے اس کے کہ انہیں الگ تھلگ پڑھایا جائے۔ افراد کو جدید AI الگورتھم میں گہرائی میں جانے کی کوشش کرنے سے پہلے مضبوط بنیادی ڈیٹا کی مہارتوں کو تیار کرنے کو ترجیح دینی چاہیے، کیونکہ AI آؤٹ پٹ کا معیار براہ راست ان پٹ ڈیٹا کے معیار اور تفہیم سے منسلک ہے۔

ڈیٹا سائنس کے خواہشمند افراد کے لیے ضروری مہارتوں میں ڈیٹا پروسیسنگ تکنیکوں (جیسے ETL – Extract, Transform, Load processes) میں مہارت، ڈیٹا بیس مینجمنٹ اور پیچیدہ سوالات کے لیے مضبوط SQL کی مہارت، شماریاتی تجزیہ میں مہارت، مختلف مشین لرننگ الگورتھم سے واقفیت، اور بصیرت کو مؤثر طریقے سے بتانے کے لیے ڈیٹا کو تصور کرنے کی صلاحیت شامل ہیں ۔  

پروگرامنگ کی مہارت: AI کی ترقی کے لیے پائتھون ایک بنیادی پتھر کے طور پر

پائتھون AI کے شعبے میں سب سے مقبول اور صارف دوست پروگرامنگ زبان کے طور پر نمایاں ہے، جو اپنی واضح نحو اور لائبریریوں اور فریم ورک کے وسیع ایکو سسٹم کی وجہ سے AI کی ترقی کے لیے “گو-ٹو” زبان کے طور پر وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ ہے ۔  

AI کی ترقی کے لیے اہم پائتھون لائبریریاں اور فریم ورک میں شامل ہیں:

NumPy: پیچیدہ ریاضیاتی ڈھانچے اور عددی کارروائیوں کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے ضروری ہے ۔  

Pandas: مؤثر ڈیٹا تجزیہ، صفائی، اور ہیرا پھیری کے لیے ڈیٹا فریمز جیسی طاقتور ڈیٹا ڈھانچے فراہم کرتا ہے ۔  

Matplotlib: ڈیٹا کی تلاش اور پیشکش کے لیے اہم، جامد، متحرک، اور انٹرایکٹو گراف اور چارٹ بنانے کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا ویژولائزیشن ٹول ہے ۔  

scikit-learn: عام مشین لرننگ کے کاموں کے لیے اوزار اور الگورتھم کی ایک جامع رینج پیش کرتا ہے، جو ماڈل کی تعمیر کے لیے قابل رسائی بناتا ہے ۔  

TensorFlow اور PyTorch: معروف ڈیپ لرننگ فریم ورک (بالترتیب گوگل اور میٹا کے) جو نفیس نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر اور نفاذ کے لیے مضبوط بنیادیں فراہم کرتے ہیں ۔  

پائتھون کی مہارت AI کے پیشہ ورانہ کرداروں کی ایک وسیع صف کے لیے بنیادی ہے، بشمول مشین لرننگ انجینئرز، ڈیٹا سائنسدان، نیچرل لینگویج پروسیسنگ انجینئرز، کمپیوٹر ویژن انجینئرز، اور ریسرچ سائنٹسٹ ۔ پائتھون نے AI کمیونٹی کے اندر ایک حقیقت پسندانہ عالمی معیار بن گیا ہے۔ لائبریریوں اور فریم ورک کا وسیع ایکو سسٹم اسے ناقابل یقین حد تک ورسٹائل اور طاقتور بناتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ پائتھون میں مہارت حاصل کرنا صرف ایک مخصوص پروگرامنگ زبان سیکھنا نہیں ہے؛ یہ ایک بنیادی “عالمی مترجم” حاصل کرنا ہے جو مصنوعی ذہانت کے تقریباً تمام ذیلی شعبوں تک رسائی اور مہارت کو کھولتا ہے۔ ابتدائی افراد کے لیے، یہ ایک واحد، طاقتور داخلے کا نقطہ فراہم کرکے ابتدائی سیکھنے کے راستے کو آسان بناتا ہے جو ایک ہی وقت میں متعدد پیچیدہ زبانیں سیکھنے کی ضرورت کو کم کرتا ہے، جس سے مرکوز مہارت کی ترقی کی اجازت ملتی ہے۔  

نظریاتی علم، اگرچہ اہم ہے، کیریئر کی تیاری کے لیے ناکافی ہے۔ صنعت کے معیاری اوزار، لائبریریوں، اور فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ان تصورات کو لاگو کرنے کی صلاحیت عملی شراکت کے لیے سب سے اہم ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مؤثر تربیتی پروگراموں کو عملی اور پروجیکٹ پر مبنی ہونا چاہیے، ان فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کے حقیقی دنیا کے اطلاق اور تعیناتی پر توجہ مرکوز کرنا چاہیے، بجائے اس کے کہ صرف خلاصہ نظریاتی تفہیم ہو۔ آجر فعال طور پر ایسے افراد کی تلاش میں ہیں جو فوری طور پر مضبوط AI حلوں کی تعمیر، جانچ، اور تعیناتی کے ذریعے اپنا حصہ ڈال سکیں۔

ٹیبل 2: پاکستان میں مطالبہ میں موجود AI اور ڈیجیٹل مہارتیں (2025)

ٹیبل 3: AI کے لیے ضروری پروگرامنگ زبانیں اور اوزار

خصوصی AI ڈومینز اور ابھرتے ہوئے مواقع

یہ سیکشن AI کے اندر جدید اور مخصوص شعبوں کو تلاش کرتا ہے، ان کے مخصوص ایپلی کیشنز اور ان میں بہترین کارکردگی دکھانے کے لیے درکار مہارتوں کو اجاگر کرتا ہے۔

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP): انسانی زبان کو سمجھنا اور پیدا کرنا

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) AI کے اندر ایک متحرک اور تیزی سے بڑھتا ہوا شعبہ ہے جو مشینوں کو انسانی زبان کو اس طرح سمجھنے، تشریح کرنے اور پیدا کرنے کے قابل بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو بامعنی اور مفید ہو ۔ عالمی NLP مارکیٹ کا 2025 تک متاثر کن $43 بلین تک پہنچنے کا امکان ہے، جو صنعتوں میں زبان پر مبنی AI ایپلی کیشنز کے پھیلاؤ کی وجہ سے ہے ۔  

NLP انجینئرز کے لیے کیریئر کا امکان غیر معمولی طور پر مضبوط ہے، کیونکہ وہ ایسے نظاموں کی تعمیر اور تعیناتی کے ذمہ دار ہیں جو پیچیدہ زبان کے کاموں کو سنبھال سکتے ہیں جیسے مشین ترجمہ، جذبات کا تجزیہ، متن کا خلاصہ، اور انٹرایکٹو چیٹ بوٹس ۔ اس ڈومین کے لیے پائتھون اور متعلقہ NLP لائبریریوں میں مہارت ضروری ہے ۔  

کمپیوٹر ویژن: مشینوں کو بصری ڈیٹا کو “دیکھنے” اور تشریح کرنے کے قابل بنانا

کمپیوٹر ویژن AI کا ایک خصوصی شعبہ ہے جو کمپیوٹر کو حقیقی دنیا سے بصری ڈیٹا، بشمول تصاویر اور ویڈیوز، کی تشریح کرنے اور ان کی بنیاد پر فیصلے کرنے کی صلاحیت فراہم کرتا ہے ۔ یہ ڈومین کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs) پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے، جو خاص طور پر بصری ڈیٹا کو پروسیس کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ڈیپ لرننگ الگورتھم ہیں، جو تصویر اور ویڈیو کی شناخت، آبجیکٹ کی شناخت، اور تصویر کی تقسیم جیسے کاموں کے لیے اہم ہیں ۔  

کمپیوٹر ویژن انجینئرز ایسے نظام تیار کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں جو مشینوں کو بصری مواد کا مؤثر طریقے سے تجزیہ کرنے کے قابل بناتے ہیں، جو ویڈیو پروسیسنگ جیسی جدید فعالیتوں کے لیے TensorFlow جیسے فریم ورک کا استعمال کرتے ہیں ۔ عالمی کمپیوٹر ویژن مارکیٹ کا 2025-2030 تک 19.8% کے نمایاں CAGR سے بڑھنے کا امکان ہے ۔