Contenidos

• Diseñar una red neuronal profunda para un problema en específico considerando las distintas arquitecturas de redes posibles, las especificidades del problema en cuestión y los datos disponibles para entrenamiento.
• Implementar un modelo de red neuronal profunda usando librerías de software especializadas, y compararlo con otros modelos implementados según métricas objetivas de eficiencia y efectividad.
• Operar y optimizar el funcionamiento de modelos de redes neuronales profundas, entendiendo cómo modificar (hiper)parámetros, cuándo se debe re-entrenar, cuándo se debe conseguir más datos, etc. Saber cuándo y cómo se debe iterar sobre todos los puntos anteriores para mejorar la solución a un problema en cuestión, y, de ser necesario, consultar el estado del arte del área   para implementar nuevas arquitecturas u optimizaciones.