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Este módulo representa la culminación del proceso formativo, donde el estudiante deberá integrar de manera transversal los conocimientos científicos, analíticos y metodológicos adquiridos para la resolución de un escenario delictivo complejo. A través de la simulación o el análisis de un caso real, el participante asumirá el rol de investigador principal para recolectar indicios, aplicar técnicas de criminalística de campo, elaborar perfiles psicopatológicos y sustentar sus hallazgos mediante un informe pericial robusto, demostrando así su capacidad técnica para transformar la evidencia en verdad jurídica bajo los más altos estándares de ética y rigor profesional.

La materia “Aprendizaje Profundo (Deep Learning)” se centra en el estudio de redes neuronales artificiales y sus arquitecturas avanzadas para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial capaces de aprender de grandes volúmenes de datos. Los estudiantes aprenderán sobre perceptrones multicapa, redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), redes generativas y técnicas de optimización, así como la implementación de modelos utilizando frameworks como TensorFlow y PyTorch. Se abordarán aplicaciones en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones y predicciones complejas. Esta asignatura permite a los alumnos adquirir habilidades prácticas y teóricas para desarrollar soluciones avanzadas de IA basadas en aprendizaje profundo.