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La estimación de profundidad es una tarea fundamental en visión por computadora, centrada en predecir la distancia de los objetos dentro de una imagen en relación con la cámara. Transforma datos de imagen 2D en información espacial 3D y es esencial para aplicaciones como vehículos autónomos, realidad aumentada, robótica y modelado 3D.
La Inteligencia Artificial (IA) en el transporte se refiere a la integración de tecnologías de IA para optimizar, automatizar y mejorar diversos aspectos del sector del transporte. Incluye aprendizaje automático, análisis predictivo y sistemas basados en IA que mejoran la seguridad, la optimización de rutas, la gestión del tráfico y permiten vehículos autónomos para aumentar la eficiencia y la sostenibilidad.
Explora los vehículos autónomos: coches sin conductor que utilizan IA, sensores y conectividad para operar sin intervención humana. Aprende sobre sus tecnologías clave, el papel de la IA, la integración de LLM, los desafíos y el futuro del transporte inteligente.
