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En este m贸dulo exploramos los Transformers Visuales, su impacto en el campo de la visi贸n por computador y sus aplicaciones en escenarios reales. Comenzaremos con una visi贸n general de este sistema, introduciendo su arquitectura innovadora y c贸mo se diferencia de otros modelos en el procesamiento de im谩genes. Adem谩s, examinaremos los componentes clave que permiten abordar tareas como la clasificaci贸n, detecci贸n y segmentaci贸n de im谩genes. Adem谩s, introduciremos distintos m茅todos de supervisi贸n del aprendizaje autom谩tico que dar谩n al participante herramientas necesarias en escenarios donde no hay suficientes anotaciones. Finalizado este m贸dulo, habremos estudiado tambi茅n los fundamentos de la segmentaci贸n y sus inicios como tarea de visi贸n por computador.

En este m贸dulo exploraremos los principios b谩sicos de la reconstrucci贸n 3D, el an谩lisis de movimiento y la visi贸n egoc茅ntrica. Iniciaremos con una revisi贸n de los par谩metros esenciales para la calibraci贸n de c谩maras, los cuales son cruciales para el an谩lisis de im谩genes en diversas aplicaciones de la visi贸n por computadora. Proseguiremos con el estudio de las t茅cnicas para la reconstrucci贸n tridimensional y el an谩lisis del movimiento, adem谩s de revisar algunas de sus aplicaciones pr谩cticas en escenarios reales. Posteriormente, nos enfocaremos en la visi贸n egoc茅ntrica, examinando su evoluci贸n y algunas de las principales bases de datos que impulsan el progreso en este campo. Al finalizar este m贸dulo, los participantes tendr谩n una comprensi贸n s贸lida de los principios y t茅cnicas que fundamentan la calibraci贸n de c谩maras, el an谩lisis de movimiento y la visi贸n egoc茅ntrica, prepar谩ndolos para aplicar estos conocimientos en el desarrollo de tecnolog铆as de realidad aumentada, realidad mixta y entornos virtuales.

Este m贸dulo ofrece una introducci贸n a la creciente 谩rea de la generaci贸n y a los modelos fundacionales en la visi贸n por computador. Exploraremos herramientas de gran utilidad en la generaci贸n de im谩genes sint茅ticas, como lo son las redes generativas y los modelos de difusi贸n. Asimismo, los participantes aprender谩n a reconocer las limitaciones de estos modelos y el funcionamiento del estado del arte. Exploraremos los elementos esenciales de los modelos fundacionales y c贸mo 茅stos permiten combinar datos de distinta naturaleza. Al finalizar, los participantes tendr谩n el conocimiento necesario para reconocer las piezas clave del desarrollo de herramientas de inteligencia artificial y estar谩n listos para aplicarlas en tareas de visi贸n por computador.