How is deep learning different from AI?

Deep learning is a branch of AI in which AI systems learn much like humans. This process involves large language models (LLMs) and artificial neural networks. LLMs analyze large amounts of print and visual data, draw conclusions based on pattern recognition, and create new content based on minimal user input.

Should I learn deep learning or machine learning first?

Consider beginning your education with machine learning, as it is the academic foundation for deep learning. The AI fundamentals you learn in machine learning courses will prepare you to tackle the latest deep learning advances. Explore edX AI certificates to get started.

Is ChatGPT a deep learning model?

Yes, the LLMs that power ChatGPT can create original responses to user queries. Deep learning also lets ChatGPT write more lengthy, detailed, and accurate responses than earlier machine learning models could achieve. Other deep learning models include Gemini, Claude, and Perplexity.

Aprendizaje profundo vs. aprendizaje automático

Comprender el aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático puede ayudarle a mantenerse al día con los últimos avances en IA. Aprenda más sobre estos dos temas esenciales de IA.

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Por: Thomas Broderick, Editado por: Gabriela Pérez Jordán, Revisado por: Jeff Le

Última actualización: 25 de junio de 2025

En abril de 2025, los taxis autónomos transportan pasajeros en cuatro grandes ciudades estadounidenses. Esta tecnología, que parecía imposible hasta hace solo unos años, no existiría sin el aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático están revolucionando no solo cómo se mueven las personas, sino también cómo trabajan, compran, aprenden y viven.

Comprender el aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático comienza con saber que ambos son áreas importantes de investigación en IA. El aprendizaje automático también actúa como la base sobre la cual los investigadores de IA logran avances en el aprendizaje profundo.

Gráfico de áreas proporcionales anidadas que muestra el aprendizaje profundo en el círculo más interno, seguido por el aprendizaje automático y finalmente la IA. El gráfico muestra que el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es un subconjunto del campo de la IA.

Inteligencia artificial: La inteligencia artificial es un subcampo de la informática que tiene como objetivo construir sistemas informáticos que puedan actuar, razonar y aprender como los humanos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático utiliza algoritmos matemáticos para enseñar a las computadoras a reconocer patrones y hacer predicciones.

Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo se basa en el aprendizaje automático al proporcionar a los sistemas de IA redes neuronales artificiales. Estas redes y grandes conjuntos de datos permiten que la IA de aprendizaje automático produzca contenido original.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Los investigadores de IA que trabajan en aprendizaje automático enseñan a las computadoras a aprender y actuar de manera independiente. Los algoritmos matemáticos y el entrenamiento ayudan a los sistemas de IA a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos. Luego, los investigadores exponen la IA de aprendizaje automático a nuevos datos para ver si puede hacer predicciones precisas.

Probablemente se beneficie de las capacidades predictivas del aprendizaje automático todos los días. Los usos comunes incluyen:

Servicios de streaming que recomiendan nuevas películas
Asistentes virtuales que responden a sus preguntas
Servicios de correo electrónico que filtran el spam
Programas que traducen texto a un idioma extranjero

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Una rama del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales que se asemejan a las biológicas del cerebro humano. Este enfoque de diseño permite que la IA de aprendizaje profundo realice tareas que la IA de aprendizaje automático no puede, tales como:

Conducir un automóvil de forma autónoma
Traducir el habla natural a un idioma extranjero
Escribir código de computadora

El aprendizaje profundo también hace posible la IA generativa. Esta tecnología no solo puede reconocer patrones, sino también crear obras originales basadas en esos patrones. Siguiendo una simple indicación, la IA generativa puede producir un poema o una historia al estilo de un autor conocido o generar una imagen o visual.

Diferencias clave

Aprendizaje automático

Puede funcionar de manera autónoma en algunas aplicaciones
Utiliza algoritmos matemáticos y redes neuronales artificiales para funcionar
Puede generar nueva información analizando grandes cantidades de información preexistente
Puede interactuar con las personas a través del habla natural

Aprendizaje profundo

Requiere la intervención humana para funcionar
Utiliza algoritmos matemáticos para funcionar
Puede hacer sugerencias a partir de información preexistente
Puede interactuar con las personas a través de entradas basadas en texto

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Frequently asked questions about deep learning and machine learning

¿En qué se diferencia el aprendizaje profundo de la IA?

El aprendizaje profundo es una rama de la IA en la que los sistemas de IA aprenden de manera similar a los humanos. Este proceso involucra modelos de lenguaje extensos (LLMs) y redes neuronales artificiales. Los LLMs analizan grandes cantidades de datos impresos y visuales, extraen conclusiones basadas en el reconocimiento de patrones y crean nuevo contenido con un mínimo de entrada del usuario.

¿Debería aprender primero aprendizaje profundo o aprendizaje automático?

Considere comenzar su educación con el aprendizaje automático, ya que es la base académica para el aprendizaje profundo. Los fundamentos de IA que aprenda en los cursos de aprendizaje automático le prepararán para abordar los últimos avances en aprendizaje profundo. Explore los certificados de IA de edX para comenzar.

¿Es ChatGPT un modelo de aprendizaje profundo?

Sí, los LLM que impulsan ChatGPT pueden crear respuestas originales a las consultas de los usuarios. El aprendizaje profundo también permite que ChatGPT escriba respuestas más extensas, detalladas y precisas que los modelos de aprendizaje automático anteriores. Otros modelos de aprendizaje profundo incluyen Gemini, Claude y Perplexity.