Además de los requisitos generales de acceso a este programa de máster, para afrontar con éxito el estudio de esta asignatura deberán manejarse con soltura los conocimientos de programación, cálculo vectorial y álgebra vistos en asignaturas de grado, y conocimientos de inglés (lectura), pues una parte importante del material didáctico se proporciona en este idioma. También es recomendable estar familiarizado con la terminología usada en procesado digital de imágenes (si no, en la primera parte del curso se da un repaso general). 

Además, dado que la visión artificial es un campo de aplicación de la IA, es conveniente que el alumno curse esta asignatura tras haber cursado (o simultáneamente) otras asignaturas del máster que introducen los fundamentos de las técnicas de inteligencia artificial empleadas, de manera que  tenga conocimientos de los aspectos de la IA relacionados con la representación y uso del conocimiento, el aprendizaje automático (en especial aprendizaje profundo), y la optimización. Se recomienda adquirir estos conocimientos en las siguientes asignaturas del máster: Aprendizaje profundo, Métodos de Aprendizaje Automático, Computación Evolutiva y Métodos Probabilistas. También, según el área de aplicación en el que se esté interesado, se recomienda cursar la asignatura de Robótica Perceptual y Autónoma.