Los 12 mejores libros sobre aprendizaje profundo para leer en 2026

El aprendizaje profundo es uno de los temas más candentes hoy en día en la ciencia de datos. El aprendizaje profundo, una subdisciplina del machine learning, se centra en potentes algoritmos inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, denominados redes neuronales. 

La mayoría de los avances en inteligencia artificial en los últimos años han provenido del aprendizaje profundo. Las redes neuronales están detrás de algunas de las aplicaciones más disruptivas e impresionantes, como los coches autónomos, los chatbots, el reconocimiento de imágenes y la robótica. Y, con los últimos avances en IA generativa, el campo del aprendizaje profundo está siendo objeto de un escrutinio mayor que nunca. 

Conocer la teoría y la práctica de las redes neuronales se está convirtiendo rápidamente en un paso obligatorio en el proceso de aprendizaje de los científicos de datos y otros profesionales del sector. Sin embargo, el aprendizaje profundo es un tema complicado que requiere determinación y un cierto grado de abstracción para aprenderlo. 

Aquí tienes nuestra lista de los 10 libros imprescindibles sobre aprendizaje profundo que te ayudarán a convertirte en un experto en la materia, independientemente de tu nivel de conocimientos actual. Si deseas más recomendaciones, también puedes consultar nuestra lista de los mejores libros de machine learning para leer en 2026. 

Libros sobre aprendizaje profundo en Python

Veamos primero los libros en Python.

1. Aprendizaje profundo con Python

Autor: François Chollet
Año: Publicado por primera vez en 2017; actualizado en 2021.

Publicado por primera vez en 2017, Deep Learning with Python se convirtió rápidamente en un éxito de ventas, y su actualización de octubre de 2021 está repleta de más ideas y técnicas prácticas. François Chollet, creador del popular marco de aprendizaje profundo Keras, explora el campo del aprendizaje profundo con ideas tanto para principiantes como para profesionales experimentados en machine learning. 

Con un estilo agradable y sencillo, la segunda edición de Deep Learning with Python incluye nuevas actualizaciones que reflejan los últimos avances en el campo. A lo largo de las páginas, encontrarás explicaciones intuitivas, ilustraciones a color y ejemplos de código basados en Python, Keras y TensorFlow que te proporcionarán todo lo que necesitas para iniciarte en el aprendizaje profundo. También puedes empezar a utilizar Tensorflow y Keras consultando el programa Deep Learning Python Skill Track en DataCamp. 

2. Comprender el aprendizaje profundo

Autor: Andrew W. Trask
Year: 2019

Grokking Deep Learning ofrece una de las introducciones al aprendizaje profundo más accesibles para principiantes. El libro te enseña a crear redes neuronales desde cero, combinando teoría intuitiva con ejemplos de programación y utilizando únicamente Python y su popular biblioteca matemática NumPy. 

El libro, que abarca casos de uso que van desde el procesamiento de imágenes hasta la traducción de textos a diferentes idiomas, es un recurso excelente para iniciar tu andadura en el aprendizaje profundo antes de pasar a marcos más complejos.

3. Redes neuronales y aprendizaje profundo

Autor: Charu C. Aggarwal
Año: 2018

Las redes neuronales y el aprendizaje profundo son otro gran recurso para quienes están dando tus primeros pasos en el mundo del aprendizaje profundo. El libro abarca los algoritmos de aprendizaje profundo más importantes con una combinación equilibrada y accesible de teoría, matemáticas y ejemplos de código Python. Analiza la relación entre las redes neuronales y los algoritmos tradicionales de machine learning. Especialmente indicado para estudiantes, el libro está escrito en estilo de libro de texto e incluye ejercicios, un manual de soluciones y diapositivas para el profesor.

4. Fundamentos del aprendizaje profundo

Autores: Nithin Buduma, Nikhil Buduma y Joe Papa
Año: 2017

Cuando las redes neuronales comenzaron a ofrecer resultados mágicos en la década de 2010, el aprendizaje profundo pasó a ocupar un lugar destacado en el ámbito de la inteligencia artificial. Hoy en día, el aprendizaje profundo es un área de investigación muy activa que impulsa algunas de las aplicaciones más innovadoras en ciencia de datos. Sin embargo, el aprendizaje profundo suele considerarse una disciplina restringida a profesionales con conocimientos de doctorado en machine learning y matemáticas debido a su complejidad. Fundamentos del aprendizaje profundo demuestra lo contrario. 

El libro tiene como objetivo presentar la disciplina sin utilizar jerga técnica. Basado en ejemplos prácticos de código en Python, el libro te guiará a través de algunos de los casos de uso más comunes del aprendizaje profundo, desde el procesamiento de imágenes y el análisis de texto hasta la creación de modelos de aprendizaje por refuerzo.

5. Aprendizaje profundo

Autores: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville
Año: 2016

Cualquier lista de recursos esenciales sobre aprendizaje profundo estaría incompleta sin este libro. La mayoría de las guías sobre aprendizaje profundo incluyen código y ejemplos prácticos. Por el contrario, Deep Learning, de Goodfellow, Bengio y Courville, es un libro completamente teórico y profundamente académico, que a menudo aparece en la bibliografía de los cursos de aprendizaje profundo de universidades de todo el mundo. 

El libro tiene como objetivo ayudar a estudiantes y profesionales a introducirse en el campo del machine learning en general y del aprendizaje profundo en particular. Repasa los conceptos básicos de machine learning, las matemáticas aplicadas necesarias para su desarrollo, los algoritmos, las técnicas de aprendizaje profundo y las tendencias actuales de investigación en este campo. Incluso puedes encontrar una versión gratuita en línea aquí.

6. Aprendizaje profundo desde cero

Autor: Seth Weidman
Año: 2019

Este es el libro perfecto para ti si eres un científico de datos con experiencia en machine learning y deseas adentrarte en el aprendizaje profundo. Deep Learning from Scratch ofrece una introducción completa al aprendizaje profundo para científicos de datos y otros profesionales del sector que ya están familiarizados con machine learning.

Partiendo de los fundamentos del aprendizaje profundo, el libro pasa rápidamente a conceptos avanzados, modelos y arquitecturas para el desarrollo de redes neuronales. El libro es sin duda desafiante, ya que guía al lector a través de explicaciones teóricas, matemáticas y conceptuales, pero los resultados son aún más gratificantes. El libro también incluye numerosos ejemplos que utilizan el popular marco de aprendizaje profundo PyTorch.

7. Aprendizaje profundo: El enfoque de un profesional

Autores: Josh Patterson y Adam Gibson
Año: 2017

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas cuando se ocupan del machine learning y el aprendizaje profundo es desarrollar e implementar modelos escalables y fáciles de mantener. Aprendizaje profundo: El enfoque de un profesional intenta abordar esta cuestión, lo que da como resultado una de las guías más prácticas sobre el tema. El libro combina la teoría del aprendizaje profundo, las mejores prácticas del sector y una serie de casos prácticos presentados de forma no académica. 

Es importante señalar que el libro incluye ejemplos de código implementados en DL4J, el marco de código abierto de los autores para desarrollar flujos de trabajo de aprendizaje profundo de clase de producción. Dado que DL4J se ejecuta en la máquina virtual Java, el libro ofrece una gran oportunidad para probar las posibilidades de Java para el aprendizaje profundo.

8. Aprendizaje profundo para programadores con fastai y PyTorch

Autores: Jeremy Howard y Sylvain Gugger
Año: 2020

El aprendizaje profundo no solo es un campo en rápida evolución, sino que también se está volviendo más accesible. Gracias al desarrollo de bibliotecas e interfaces intuitivas y fáciles de usar, ya no es necesario tener un doctorado en matemáticas o informática para trabajar en el aprendizaje profundo. 

Una de estas herramientas es fastai, la primera biblioteca que ofrece una interfaz coherente para las aplicaciones de aprendizaje profundo más utilizadas. Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch es una guía práctica para programadores que buscan desarrollar modelos de aprendizaje profundo con pocos conocimientos matemáticos, pequeñas cantidades de datos y un código mínimo. Además de los ejemplos de programación, el libro también aborda la teoría del aprendizaje profundo, que te ayudará a comprender la ciencia que hay detrás de las redes neuronales.

9. Ilustración del aprendizaje profundo

Autores: Jon Krohn, Grant Beyleveld, and Aglaé Bassens
Year: 2019

Una imagen vale más que mil palabras. Esa es la idea detrás de Deep Learning Illustrated, un recurso único para aprender las técnicas y aplicaciones del aprendizaje profundo mediante representaciones visuales intuitivas. 

Repleto de ilustraciones coloridas y narraciones centradas en los personajes, el libro abstrae gran parte de la complejidad de la disciplina, haciéndola accesible a un público más amplio. La jerga técnica es mínima y las aplicaciones están respaldadas por cuadernos Jupyter prácticos con código Python. El libro presenta algunos de los marcos de aprendizaje profundo más populares, entre ellos TensorFlow, Keras y PyTorch.

10. Machine learning práctico con Scikit-Learn, Keras y Tensorflow

Autor: Aurélien Géron
Year: Última edición 2019

El libro ofrece una guía práctica sobre el aprendizaje profundo para principiantes. Hands-on Machine Learning utiliza marcos de trabajo de Python como Scikit-Learn y TensorFlow para enseñarte a desarrollar programas de machine learning. Aprenderás diversas técnicas, desde la regresión lineal simple hasta las complejas redes neuronales profundas, con ejercicios prácticos en cada capítulo. Al terminar el libro, serás capaz de crear y escalar redes neuronales profundas.

Libros sobre aprendizaje profundo en R

También hay excelentes opciones para los programadores de R:

11. Aprendizaje profundo con R

Autores: François Chollet, Tomasz Kalinowski, and J. J. Allaire
. Año: 2018 (2.ª edición, 2022)

Aunque Python suele citarse como el lenguaje de referencia para el aprendizaje profundo, el lenguaje de programación R también ofrece capacidades para crear potentes redes neuronales. Deep Learning con R se basa en el éxito de ventas Deep Learning con Python, de François Chollet. El experto en aprendizaje profundo Tomasz Kalinowski ha realizado un excelente trabajo al traducir el código y los ejemplos al lenguaje R. Al igual que el libro sobre Python, Deep Learning with R es un excelente recurso de referencia tanto para principiantes como para profesionales con experiencia en machine learning. 

12. Aprendizaje profundo y computación científica con R torch

Más información sobre el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una parte importante del conjunto de herramientas de la ciencia de datos. Aprenderlo es una decisión inteligente para mejorar tus perspectivas profesionales y crear aplicaciones interesantes. Los libros son un recurso excelente para iniciarse o convertirse en un experto en aprendizaje profundo, pero también debes considerar otras formas de aprender. Echa un vistazo a los siguientes recursos para empezar tu viaje por el aprendizaje profundo. 

• Nuestro catálogo de cursos con más de 380 cursos de ciencia de datos que abarcan programación, machine learning, aprendizaje profundo y mucho más.
• Lee nuestro artículo con los mejores libros sobre machine learning.
• Echa un vistazo a nuestros tutoriales sobre machine learning. 
• Suscríbete al podcast DataFramed.
• Echa un vistazo a nuestra hoja de referencia sobre machine learning.