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1665–1666 – Cálculo diferencial e integral

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1665–1666 – Cálculo diferencial e integral

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Descripción:

Isaac Newton y Gottfried Leibniz desarrollan el cálculo, herramienta fundamental para optimizar funciones y ajustar modelos en IA (por ejemplo, el gradiente descendente en redes neuronales).

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Descripción:

Blaise Pascal y Pierre de Fermat crean los fundamentos de la probabilidad, clave para que la IA maneje la incertidumbre y trabaje con modelos estadísticos como los clasificadores bayesianos.

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Cómo graficar una distribución normal en Excel

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Descripción:

George Boole desarrolla la lógica booleana, base para la programación, los algoritmos y el razonamiento automático en IA.

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Descripción:

El álgebra lineal se formaliza, permitiendo representar y manipular datos como vectores y matrices, esenciales para los cálculos en IA moderna.

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¿QUE SON LAS MATRICES? Super fácil - para principiantes

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1943 – Primer modelo de red neuronal artificial

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1943 – Primer modelo de red neuronal artificial

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Descripción:

McCulloch y Pitts presentan el primer modelo matemático de una neurona artificial, basado en sumas y umbrales.

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Calcular salida de una neurona artificial

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Descripción:

Alan Turing propone el Test de Turing para evaluar la inteligencia de las máquinas y sienta las bases de la IA teórica.

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El Test de Turing contado por Alan Turing. Ejemplo de video generado 100% con IA

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1960–1980 – Estadística y aprendizaje automático

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1960–1980 – Estadística y aprendizaje automático

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Descripción:

Se desarrollan modelos estadísticos y probabilísticos para aprender de los datos, base de los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

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1990–2000 – Optimización y redes profundas

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1990–2000 – Optimización y redes profundas

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Descripción:

Se perfeccionan los algoritmos de optimización y surge el aprendizaje profundo, gracias al uso del cálculo y la estadística para entrenar redes neuronales profundas.

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Redes Neuronales Profundas (Curso DL parte 25)

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2020–Actualidad – Nuevas matemáticas para IA

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2020–Actualidad – Nuevas matemáticas para IA

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Descripción:

Se integran áreas como teoría de grafos, geometría y álgebra abstracta para resolver problemas complejos de IA explicable, robusta y ética.

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Aplicaciones de las Redes Complejas en Ingeniería