Cómo aprender el aprendizaje profundo en 2026: Una guía completa

El aprendizaje profundo es una parte transformadora de la inteligencia artificial (IA) que contribuye a impulsar innovaciones que van desde los vehículos autónomos hasta modelos lingüísticos avanzados como GPT-4. Este artículo tiene como objetivo esbozar una ruta estructurada sobre cómo aprender el aprendizaje profundo y, finalmente, dominarlo. Si bien el aprendizaje profundo representa un conjunto de habilidades más especializadas dentro de la IA, se basa en conceptos fundamentales del machine learning y la IA. Por lo tanto, si eres completamente nuevo en el aprendizaje profundo, te recomendamos encarecidamente que empieces con nuestras guías sobre Cómo aprender machine learning o Cómo aprender IA.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de vanguardia del machine learning que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de patrones para su uso en la toma de decisiones. Es una tecnología clave detrás de muchas aplicaciones avanzadas, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el reconocimiento de voz, que permite a las máquinas realizar tareas complejas sin necesidad de una programación explícita. Al aprovechar las redes neuronales con múltiples capas, los modelos de aprendizaje profundo pueden analizar grandes volúmenes de datos y aprender estructuras y patrones complejos, lo que los convierte en una herramienta poderosa para el desarrollo de la IA.

Casos de uso populares del aprendizaje profundo

La tecnología de aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones que tienen un impacto en vuestra vida cotidiana y en vuestras industrias. Aquí hay algunos ejemplos destacados:

• Reconocimiento de imágenes y vídeos: Los algoritmos de aprendizaje profundo destacan en el reconocimiento de patrones y objetos dentro de imágenes y vídeos, lo que permite funcionalidades como el reconocimiento facial y la navegación autónoma de vehículos.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Esto implica comprender y generar lenguaje humano y facilitar tecnologías como servicios de traducción de idiomas, chatbots y asistentes virtuales. chatGPT, por ejemplo, se basa en algoritmos de aprendizaje profundo.
• Finanzas: En el sector financiero, el aprendizaje profundo se utiliza para la detección de fraudes, el comercio algorítmico y la gestión de riesgos.
• Reconocimiento y generación de voz: Estos sistemas comprenden y generan el lenguaje humano, lo que permite el funcionamiento de los asistentes activados por voz y la traducción de idiomas en tiempo real.

¿Por qué aprender deep learning en 2026?

Tanto si eres principiante como si ya tienes algo de experiencia, hay muchas razones para aprender sobre el aprendizaje profundo. Aquí hay tres razones por las que:

• Demanda laboral: La demanda de puestos relacionados con machine learning está aumentando considerablemente, y las habilidades en aprendizaje profundo son muy solicitadas. Esta experiencia es fundamental para proyectos e innovaciones de IA de vanguardia. Empresas de diversos sectores están realizando importantes inversiones en IA, lo que convierte al aprendizaje profundo en una habilidad muy valiosa para el avance profesional.
• Salarios atractivos: Los puestos relacionados con el aprendizaje profundo se encuentran entre los mejor remunerados del sector tecnológico, lo que refleja el alto nivel de habilidades y conocimientos especializados que requieren. Por ejemplo, el salario medio de un ingeniero especializado en aprendizaje profundo en Estados Unidos puede variar considerablemente, con cifras como 146 000 dólares al año como mediana y una remuneración total potencial que alcanza más de 181 000 dólares, lo que ilustra la lucrativa naturaleza de la especialización en este campo.​.
• Desafío intelectual: Los continuos avances en los algoritmos de aprendizaje profundo y la potencia computacional hacen que sea un momento emocionante para adentrarse en este campo, que ofrece la posibilidad de trabajar en tecnologías transformadoras y contribuir a futuros avances.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender el aprendizaje profundo?

El camino hacia el dominio del aprendizaje profundo varía mucho en función de tu formación, tu dedicación y los recursos de aprendizaje que utilices. Si eres un principiante absoluto, te recomendamos encarecidamente que empieces por machine learning, ya que es una pieza fundamental para aprender el aprendizaje profundo. Para ello, consulta nuestra guía sobre cómo aprender machine learning.

Para aquellos que ya se sienten cómodos con machine learning, profundizar en el aprendizaje profundo podría llevar aproximadamente de tres a cuatro meses para alcanzar un nivel de competencia. Esta estimación supone un programa de aprendizaje constante y la aplicación práctica de las habilidades a través de proyectos. Sin embargo, el aprendizaje profundo es un campo amplio y en rápida evolución, por lo que el aprendizaje continuo y la adaptación son fundamentales para mantenerse al día.

Cómo aprender deep learning en 2026

Embarcarse en el viaje para aprender el aprendizaje profundo requiere un enfoque estratégico, que combine los conocimientos teóricos con la aplicación práctica. Aquí tienes tres pasos que puedes seguir para aprender sobre el aprendizaje profundo en 2026.

1. Repasa los requisitos previos.

Antes de sumergirte en el aprendizaje profundo, es fundamental que te asegures de tener una base sólida en las siguientes áreas:

• Estadística y matemáticas básicas: Comprender la probabilidad, la estadística, el álgebra lineal y el cálculo es esencial para entender los principios subyacentes de los algoritmos de aprendizaje profundo.
• Estructuras de datos y manipulación: Es fundamental dominar el manejo y el procesamiento de datos, ya que el aprendizaje profundo implica trabajar con grandes conjuntos de datos.
• Teoría y aplicaciones del machine learning: Es necesario tener un conocimiento sólido de los conceptos de machine learning, incluidos el aprendizaje supervisado y no supervisado, antes de abordar las complejidades del aprendizaje profundo.

Si eres completamente nuevo en machine learning y la IA, tómate tu tiempo para centrarte en estos requisitos previos y aprovecha nuestra guía sobre Cómo aprender machine learning. Dicho esto, aquí tienes algunos recursos que te ayudarán a repasar:

• Fundamentos de estadística con Python Skill Program
• Introducción al curso de estructuras de datos y algoritmos
• Fundamentos de machine learning con Python: Skill program

2. Desarrolla tus habilidades de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un campo interdisciplinario que requiere la confluencia de habilidades de diversos ámbitos. A continuación, se explica cómo cada habilidad se relaciona específicamente con el aprendizaje profundo y se indican algunos de los mejores recursos para cada una de ellas:

Estadísticas

Comprender las estadísticas es fundamental en el aprendizaje profundo para interpretar datos, comprender el comportamiento de los algoritmos en diversas condiciones y tomar decisiones informadas sobre la arquitectura y los parámetros de los modelos.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Fundamentos de estadística con Python Skill Program
• Curso de introducción a la estadística
• Los datos desmitificados: Una visión general de la estadística descriptiva

Matemáticas

Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales, se basan en conceptos matemáticos como el álgebra lineal, el cálculo y la optimización. Un buen dominio de estas áreas permite desarrollar y comprender modelos complejos.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Desmitificar los conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo
• Curso de álgebra lineal para la ciencia de datos en R

Programación

La programación, especialmente en lenguajes como Python, es esencial para implementar y experimentar con modelos de aprendizaje profundo. Las bibliotecas como TensorFlow y PyTorch abstraen gran parte de las complejas matemáticas, lo que convierte la programación en una habilidad fundamental.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Programación en Python: programa
• Programa de programación en R
• Curso de introducción a los paradigmas de programación

Teoría del aprendizaje profundo

Es fundamental comprender en profundidad la teoría que sustenta el aprendizaje profundo, incluido el funcionamiento de diversas arquitecturas de redes neuronales, para diseñar modelos eficaces y comprender cómo aprenden a partir de los datos.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en Python
• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Curso de introducción al aprendizaje profundo en PyTorch

Aplicación del aprendizaje profundo

Aplicar el aprendizaje profundo a problemas del mundo real requiere no solo conocimientos teóricos, sino también la capacidad de preprocesar datos, elegir la arquitectura de modelo adecuada, entrenar modelos de manera eficiente y evaluar su rendimiento.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Curso de aprendizaje profundo intermedio con PyTorch
• Curso avanzado de aprendizaje profundo con Keras
• Introducción al tutorial sobre redes neuronales profundas
• Tutorial de Keras: Aprendizaje profundo en Python

3. Aprende las herramientas y paquetes esenciales para el aprendizaje profundo

Dominar el aprendizaje profundo también implica familiarizarse con diversas herramientas y paquetes que facilitan la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos. Veamos cada uno de ellos más detenidamente:

Tensorflow

TensorFlow es un marco integral y de código abierto para machine learning y el aprendizaje profundo desarrollado por Google. Es conocido por su flexibilidad en el diseño y entrenamiento de redes neuronales complejas, con un amplio soporte para diversas aplicaciones de aprendizaje profundo.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Curso de introducción a TensorFlow en Python
• Tutorial de TensorFlow para principiantes
• Tutorial sobre redes neuronales convolucionales (CNN) en Python con TensorFlow

Keras

Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Está diseñado para crear prototipos de modelos de aprendizaje profundo de forma fácil y rápida, haciendo hincapié en la facilidad de uso y la modularidad.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Curso avanzado de aprendizaje profundo con Keras
• Tutorial de Keras: Aprendizaje profundo en Python

PyTorch

PyTorch, desarrollado por el laboratorio de investigación en inteligencia artificial de Facebook, es muy apreciado por su gráfico computacional dinámico y su uso eficiente de la memoria, lo que lo hace especialmente útil para proyectos que implican redes neuronales complejas, como RNN y CNN.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en PyTorch
• Curso de aprendizaje profundo intermedio con PyTorch
• Tutorial de PyTorch: Construir una red neuronal sencilla desde cero
• Hoja de trucos sobre Aprendizaje Profundo con PyTorch

MXNet

Apache MXNet es un marco de aprendizaje profundo diseñado para ofrecer eficiencia y flexibilidad. Te permite combinar la programación simbólica y la imperativa para maximizar la eficiencia y la productividad en el desarrollo de modelos.

Los mejores recursos para ponerte al día:

• Servicios de IA y machine learning de AWS y proceso de machine learning

Caffe2

Caffe2 es un marco de aprendizaje profundo ligero, modular y escalable. Desarrollado por Facebook, ofrece a los emprendedores y programadores una forma fácil y sencilla de implementar soluciones de aprendizaje profundo en diversas plataformas con unos gastos generales mínimos.

Un ejemplo de plan de aprendizaje profundo

Para aquellos que ya están familiarizados con los conceptos de machine learning, este plan de aprendizaje profundo está diseñado para mejorar aún más tus habilidades en esta área especializada. Si estás empezando desde cero o necesitas primero una comprensión más básica del machine learning, te recomendamos que consultes nuestra guía «Cómo aprender machine learning» para sentar unas bases sólidas antes de sumergirte en el aprendizaje profundo.

Mes 1 a 2: Perfecciona tus conocimientos de matemáticas, estadística y teoría del aprendizaje profundo.

Comienza por mejorar tus habilidades matemáticas y profundizar tu comprensión teórica del aprendizaje profundo. Este periodo es esencial para comprender las complejidades de los modelos y algoritmos de aprendizaje profundo. Céntrate especialmente en comprender lo siguiente:

• Álgebra lineal: Comprender las matrices, los vectores, los valores propios y los vectores propios, ya que son fundamentales para representar y manipular datos en el aprendizaje profundo.
• Cálculo: Céntrate en el cálculo diferencial e integral, especialmente en las derivadas parciales y las integrales, que son esenciales para comprender la optimización en las redes neuronales.
• Probabilidad y estadística: Comprender conceptos como las distribuciones de probabilidad, la significación estadística y el pensamiento bayesiano, fundamentales para la inferencia de modelos y la toma de decisiones.
• Técnicas de optimización: Aprende sobre el descenso por gradiente, el descenso por gradiente estocástico y otros algoritmos de optimización que son fundamentales para entrenar modelos de aprendizaje profundo.
• Arquitecturas de redes neuronales: Familiarízate con los conceptos básicos de las redes neuronales, incluidas las redes neuronales feedforward, convolucionales y recurrentes, para comprender cómo se aplican las diferentes arquitecturas a diversos problemas.

Recursos de aprendizaje que recomendamos:

• Fundamentos de estadística con Python Skill Program
• Curso de álgebra lineal para la ciencia de datos en R
• Desmitificando conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo Tutorial
• Tutorial para dominar la optimización bayesiana en ciencia de datos
• Introducción al tutorial sobre redes neuronales profundas

Nuestra hoja de referencia sobre aprendizaje profundo con PyTorch puede ayudarte a aprender sobre el aprendizaje profundo.

Mes 3 a 6: Perfecciona tus conocimientos de matemáticas, estadística y teoría del aprendizaje profundo.

Después de consolidar tus bases durante los dos primeros meses, el siguiente paso en tu proceso de aprendizaje profundo es elegir una especialización. Sumergirse en un ámbito específico te permite aplicar el aprendizaje profundo de forma más eficaz a los problemas e innovaciones del mundo real. Considera centrarte en una de las siguientes áreas:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Explora técnicas para el análisis de textos, el análisis de opiniones, la traducción de idiomas y el desarrollo de chatbots. Las aplicaciones del PLN son muy amplias, desde la mejora del servicio al cliente hasta el desarrollo de sofisticados asistentes de IA.
• Visión artificial: Profundiza en tareas de reconocimiento de imágenes, detección de objetos y generación de imágenes. La visión artificial tiene aplicaciones transformadoras en los ámbitos de la seguridad, la sanidad y los vehículos autónomos.
• Reconocimiento de voz: Trabaja en la traducción del lenguaje hablado a texto, la comprensión de los matices del habla humana y el desarrollo de sistemas activados por voz. Esta área es crucial para desarrollar tecnologías accesibles y mejorar las interfaces de usuario.
• Modelos generativos: Aprende sobre las redes generativas adversarias (GAN) y los autoencodificadores variacionales (VAE) para tareas como la generación de imágenes, la transferencia de estilos y mucho más. Los modelos generativos abren nuevas posibilidades creativas en el arte, el diseño y el entretenimiento.
• Aprendizaje por refuerzo: Estudia los principios del aprendizaje de los agentes para tomar decisiones mediante ensayo y error, aplicables en la inteligencia artificial de los videojuegos, la robótica y los problemas de optimización.

Recursos de aprendizaje que recomendamos:

• Procesamiento del lenguaje natural en Python
• Procesamiento de imágenes con Python
• 7 proyectos de PNL para todos los niveles
• Curso de IA generativa para empresas
• Introducción al tutorial sobre aprendizaje por refuerzo

Los 5 mejores consejos para aprender sobre el aprendizaje profundo

Al embarcarte en tu viaje hacia el aprendizaje profundo, ten en cuenta estos consejos esenciales para optimizar tu experiencia de aprendizaje y alcanzar el dominio de forma más eficiente:

1. No te dejes abrumar por las matemáticas.

Aunque es fundamental tener una base matemática sólida, es importante no agobiarse. Céntrate en comprender los conceptos y sus aplicaciones en los modelos de aprendizaje profundo, en lugar de perderte en cálculos complejos.

2. Aplica tus habilidades a proyectos

Los conocimientos teóricos son fundamentales, pero aplicar lo aprendido a proyectos reales consolidará tu comprensión y tus habilidades. Los proyectos también proporcionan resultados tangibles que pueden mostrarse a posibles empleadores o colaboradores. Echa un vistazo a nuestra lista de proyectos de machine learning para inspirarte.

3. Equilibra el trabajo práctico con la lectura de artículos.

Es importante mantenerse al día de las últimas investigaciones leyendo artículos, pero es igualmente crucial equilibrar esto con el trabajo práctico. La implementación de conceptos extraídos de artículos en tus proyectos puede proporcionarte conocimientos profundos y mejorar tu aprendizaje. Además, no te sientas abrumado si al principio te cuesta leer artículos, ¡es una habilidad que adquirirás cuanto más la practiques!

4. Únete a una comunidad

Formar parte de una comunidad puede proporcionar apoyo, motivación y nuevas perspectivas. Participa en foros, asiste a talleres o reuniones y colabora con tus compañeros para enriquecer tu experiencia de aprendizaje.

5. Sigue iterando

El aprendizaje profundo es un campo en rápida evolución, y el aprendizaje continuo es fundamental. No tengas miedo de volver a revisar los fundamentos o explorar nuevas áreas a medida que avanza el campo. El aprendizaje iterativo mantendrá tus habilidades afiladas y relevantes.

Los mejores recursos para aprender sobre el aprendizaje profundo en 2026

El aprendizaje profundo es un campo en rápida evolución, y mantenerse al día con los mejores recursos es fundamental para un aprendizaje eficaz. Tanto si eres un profesional con experiencia en machine learning como si eres alguien que desea profundizar en el aprendizaje profundo, estos son los mejores recursos que debes tener en cuenta:

Los mejores cursos de aprendizaje profundo para empezar

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en Python
• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Curso de introducción al aprendizaje profundo en PyTorch

Proyectos completos de aprendizaje profundo

• 25 proyectos de machine learning para todos los niveles
• 5 proyectos que puedes crear con modelos de IA generativa (con ejemplos)
• 20 proyectos de análisis de datos para todos los niveles

Lee algunos de los mejores libros sobre aprendizaje profundo.

• Los 11 mejores libros sobre aprendizaje profundo para leer en 2026
• Los 15 mejores libros sobre machine learning para leer en 2026

Lee los mejores artículos sobre aprendizaje profundo.

• arXiv
• Artículos con código
• Monitor de aprendizaje profundo

Recuerda, la clave para aprender IA es la constancia y la práctica. No tengas miedo de empezar poco a poco e ir subiendo gradualmente hasta llegar a conceptos y proyectos más complejos. Te sorprenderá lo mucho que puedes aprender dedicando sólo un poco de tiempo al día al estudio de la IA.

Notas finales

Embarcarse en el viaje para aprender el aprendizaje profundo es a la vez desafiante y gratificante. Aprovechar los recursos adecuados y adoptar un enfoque práctico puede acelerar significativamente tu curva de aprendizaje. Recuerda que este campo está en constante evolución, por lo que mantener el hábito del aprendizaje permanente es fundamental para seguir siendo relevante e innovador en el ámbito del aprendizaje profundo.

Si eres totalmente nuevo en el tema, echa un vistazo a nuestro curso Introducción al aprendizaje profundo en Python o a nuestro programa de aprendizaje profundo Keras Toolbox.