Desarrollar criterio técnico para diseñar, entrenar, comparar e interpretar modelos neuronales, articulando los mecanismos del aprendizaje profundo con principios de inferencia, validación y reproducibilidad propios de la práctica estadística.
Comprender los mecanismos fundamentales de las redes neuronales —representación, propagación hacia adelante, retropropagación, optimización y regularización— y relacionarlos con la capacidad de generalización.
Construir y entrenar modelos neuronales reproducibles para distintos tipos de datos, diagnosticar su comportamiento mediante evidencia experimental y compararlos con una línea base pertinente.
Justificar decisiones de modelamiento, reconocer límites y riesgos, interpretar el error y las representaciones internas, y comunicar conclusiones técnicas sin exagerar el alcance de los resultados.
