Curso Deep Learning SEPE 2026: Redes Neuronales Gratis

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📅 Última actualización: 13 de abril de 2026

El deep learning (aprendizaje profundo) es la tecnología que está detrás de los avances más espectaculares en inteligencia artificial de los últimos años: desde ChatGPT y los modelos de lenguaje hasta la conducción autónoma, el reconocimiento facial y la generación de imágenes con IA. Si quieres formarte en redes neuronales, TensorFlow y PyTorch de forma gratuita, el SEPE incluye esta materia en varias de sus especialidades formativas.

¿Qué es el deep learning?

El deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (de ahí lo de «deep», profundo) para aprender representaciones jerárquicas de los datos. Mientras que el machine learning tradicional requiere que un experto defina las características relevantes de los datos (feature engineering), las redes neuronales profundas son capaces de descubrirlas automáticamente.

Los principales tipos de redes neuronales que se estudian en los cursos del SEPE son las redes neuronales artificiales (ANN), que son la base de todo el campo. Las redes neuronales convolucionales (CNN), especializadas en procesar imágenes y datos con estructura espacial. Las redes neuronales recurrentes (RNN) y sus variantes LSTM, diseñadas para trabajar con secuencias temporales como texto o series de datos. Y los Transformers, la arquitectura detrás de modelos como GPT, BERT y Claude, que ha revolucionado el procesamiento de lenguaje natural.

¿Dónde se estudia deep learning en el SEPE?

El deep learning no tiene una especialidad formativa independiente en el catálogo SEPE, sino que forma parte de varias especialidades más amplias de inteligencia artificial:

IFCD107 — Especialista en Inteligencia Artificial (500 horas): es la formación que dedica más horas al deep learning. Incluye módulos específicos sobre redes convolucionales, recurrentes, transformers, redes neuronales bayesianas y redes neuronales gráficas. Además cubre clasificación de imágenes, transfer learning, detección de rostros y reconocimiento facial.

IFCT0019 — IA Aplicada a la Empresa (280 horas): incluye deep learning como parte del módulo de algoritmos de inteligencia artificial. Se trabaja con modelos profundos y herramientas prácticas como Weka y Orange.

IFCT135PO — Machine Learning y Deep Learning: especialidad que cubre ambos campos, con una parte significativa dedicada a redes neuronales y aprendizaje profundo.

IFCT173PO — Big Data: incluye módulos de deep learning aplicados al procesamiento de grandes volúmenes de datos.

«El deep learning ha dejado de ser una disciplina exclusiva de la investigación académica para convertirse en una herramienta práctica que cualquier profesional puede aprender. Los cursos públicos del SEPE democratizan el acceso a estas competencias clave.»

— Dr. Nuria Oliver, Comisionada de la Generalitat Valenciana para IA y Ciencia de Datos, cofundadora de ELLIS Alicante (Fuente: ELLIS Society, 2025)

Contenidos típicos de deep learning en los cursos del SEPE

Fundamentos de redes neuronales: el perceptrón, funciones de activación, propagación hacia adelante (forward pass), retropropagación (backpropagation), función de pérdida, optimizadores (SGD, Adam, RMSprop) y regularización (dropout, batch normalization).

Redes convolucionales (CNN): capas convolucionales, pooling, arquitecturas clásicas (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet), transfer learning con modelos preentrenados y aplicaciones en clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica.

Redes recurrentes (RNN/LSTM): procesamiento de secuencias, problemas de desvanecimiento y explosión de gradientes, celdas LSTM y GRU, aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural, traducción automática y predicción de series temporales.

Transformers y modelos de atención: mecanismo de autoatención, arquitectura encoder-decoder, modelos preentrenados como BERT y GPT, fine-tuning para tareas específicas y uso de bibliotecas como Hugging Face.

Herramientas y frameworks: TensorFlow y Keras como ecosistema principal, PyTorch como alternativa, Google Colab y Jupyter Notebooks como entornos de experimentación, y técnicas de despliegue de modelos.

Requisitos previos recomendados

El deep learning es una materia avanzada dentro de la inteligencia artificial. Aunque los cursos del SEPE parten de los fundamentos, aprovecharás mucho mejor la formación si cuentas con conocimientos previos de Python (manejo de variables, funciones, bucles, clases y uso de bibliotecas como NumPy y pandas), nociones básicas de álgebra lineal (vectores, matrices, operaciones básicas), conceptos básicos de estadística (media, varianza, distribuciones, probabilidad) y experiencia previa con machine learning (al menos los conceptos fundamentales de modelos supervisados y no supervisados).

Si no tienes estos conocimientos, te recomendamos empezar con un curso de Python del SEPE y una formación introductoria de IA antes de abordar el deep learning.

Salidas profesionales

El deep learning es una de las especializaciones con mayor demanda y mejores salarios del sector tecnológico español. Los perfiles profesionales más habituales para personas formadas en deep learning incluyen:

Deep Learning Engineer (aproximadamente 38.000–60.000 €/año según portales de empleo): diseña, entrena y optimiza modelos de redes neuronales para aplicaciones en producción.

Ingeniero de visión artificial (aproximadamente 35.000–58.000 €/año según portales de empleo): desarrolla sistemas de procesamiento de imágenes y vídeo con redes convolucionales.

Especialista en NLP (aproximadamente 36.000–55.000 €/año según portales de empleo): trabaja con modelos de lenguaje tipo Transformer para chatbots, traductores y análisis de texto.

Investigador en IA (aproximadamente 40.000–65.000 €/año según portales de empleo): investiga nuevas arquitecturas, algoritmos y aplicaciones del aprendizaje profundo.

* Los rangos salariales son estimaciones orientativas basadas en ofertas publicadas en portales de empleo (InfoJobs, LinkedIn, Indeed) en febrero de 2026. No constituyen garantía de retribución. Las condiciones varían según experiencia, empresa, ubicación y otros factores.

Cómo inscribirte

Para encontrar formaciones que incluyan deep learning, busca en el buscador del SEPE (sede.sepe.gob.es/buscadorcursos) los códigos IFCD107, IFCT0019 o IFCT135PO. También puedes buscar por palabras clave como «deep learning», «redes neuronales» o «inteligencia artificial».

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Datos verificados 2026

• El IPREM se establece en 600€/mes, lo que afecta directamente a las prestaciones y subsidios disponibles (fuente: sepe.es).
• El Salario Mínimo Interprofesional (SMI) se fija en 1.221€/mes, garantizando un ingreso mínimo para los trabajadores (fuente: BOE).
• Las prestaciones contributivas se calculan al 70%/60% de la base reguladora, con una duración de entre 4 y 24 meses (fuente: sepe.es).
• SEPE ofrece 5 tipos de subsidios, que alcanzan hasta el 80% del IPREM, lo que equivale a aproximadamente 480€ (fuente: sepe.es).
• El despido improcedente se indemniza con 33 días por año trabajado, con un tope de 24 mensualidades (fuente: ET RDL 2/2015).
• El plazo para presentar una solicitud de subsidio es de 15 días hábiles desde la finalización del contrato (fuente: sepe.es).
• La incapacidad total puede ser reconocida con un porcentaje del 55% o 75%, dependiendo de la situación del trabajador (fuente: LGSS RDL 8/2015).

Daniel Bellido Director Editorial y Especialista en Formacion Profesional

Daniel Bellido es divulgador especializado en cursos y formación relacionados con el SEPE, desde Córdoba (España).

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