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Leonhard Euler publicó su teoría de logaritmos de números complejos.

Así mismo fue una de las mentes más prolíficas, contribuyendo a casi todas las ramas de las matemáticas.

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Fibonacci (1170–1250) introdujo el sistema de numeración indo arábigo en Europa a través de su obra Liber Abaci. También es conocido por la secuencia de Fibonacci.

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Tales de Mileto es considerado el primer matemático en emplear la deducción lógica.

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Las matemáticas primitivas surgieron con la necesidad de contar y medir. Se han encontrado artefactos como el hueso de Ishango (20,000 a.C.), que muestran marcas que podrían haber sido usadas para contar.

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Pitágoras y la escuela pitagórica desarrollaron la teoría de los números y formularon el famoso teorema de Pitágoras.

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3000 a.C.: Uso de matemáticas en la antigua Mesopotamia

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3000 a.C.: Uso de matemáticas en la antigua Mesopotamia

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Las primeras civilizaciones como la sumeria y la babilónica desarrollaron sistemas numéricos y emplearon las matemáticas para gestionar la agricultura y la construcción.

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Utilizaban un sistema de numeración posicional avanzado.

El significado de un número cambiaba si estaba a la izquierda o a la derecha.

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1800 a.C.     Los Papiros Matemáticos utilizados alrededor del 

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1800 a.C.     Los Papiros Matemáticos utilizados alrededor del 

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Los egipcios usaron papiros para estudiar matemáticas. Por ejemplo, el Papiro de Moscú y el Papiro de Rhind, este contenía 84 problemas, sobre divisiones, multiplicaciones y cálculos de volúmenes. Incluso hay estimaciones de pi (3,16).

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600 a.C.       Matemáticas en la Antigua Grecia

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600 a.C.       Matemáticas en la Antigua Grecia

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Los filósofos griegos como Tales y Pitágoras realizaron contribuciones significativas al desarrollo de la geometría y la teoría de números.

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300 a.C.        Euclides y los Elementos

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300 a.C.        Euclides y los Elementos

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Euclides escribió 'Los Elementos', una recopilación de conocimientos matemáticos que se mantuvo como el libro de texto estándar para enseñar matemáticas durante siglos.

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Circa 250 a.C.       Arquímedes y sus descubrimientos

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Circa 250 a.C.       Arquímedes y sus descubrimientos

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Arquímedes hizo importantes contribuciones a la geometría, la física y la comprensión del cálculo, sentando las bases para futuros avances.

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499 a. C.          Aryabhata y las matemáticas indias

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499 a. C.          Aryabhata y las matemáticas indias

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El matemático indio Aryabhata desarrolló un sistema que revolucionó la aritmética y la astronomía, incluyendo avances en trigonometría y la introducción del concepto de cero.

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820 a. C.       Al-Khwarizmi y el álgebra

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820 a. C.       Al-Khwarizmi y el álgebra

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Al-Khwarizmi escribió uno de los primeros libros sobre álgebra, convirtiéndose en una figura clave en el desarrollo de las matemáticas islámicas y propagando el uso del sistema decimal.

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1637: René Descartes y la geometría analítica

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1637: René Descartes y la geometría analítica

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Descartes introdujo la geometría analítica, fusionando álgebra y geometría, lo que allanó el camino para el desarrollo del cálculo.

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Isaac Newton formuló las bases del cálculo, una herramienta matemática esencial para describir el movimiento y el cambio en la física y otras ciencias.

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1801: Carl Friedrich Gauss y la teoría de números

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1801: Carl Friedrich Gauss y la teoría de números

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Gauss fue un matemático prodigio que realizó contribuciones fundamentales a la teoría de números, la geometría y el análisis matemático.

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1874: Georg Cantor y la teoría de conjuntos

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1874: Georg Cantor y la teoría de conjuntos

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Cantor desarrolló la teoría de conjuntos, proporcionando un nuevo marco para entender el infinito y revolucionando la base de las matemáticas modernas.

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Apolonio de Perge conocido con el sobrenombre de el Gran Geómetra, sus extensos trabajos sobre geometría tratan de las secciones cónicas y de las curvas planas y la cuadratura de sus áreas. Acuñó los términos elipse, hipérbola y parábola.

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Entre los siglos VIII y XIII  Mundo islámico

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Entre los siglos VIII y XIII  Mundo islámico

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Los matemáticos musulmanes tradujeron obras griegas y las expandieron.

También trabajaron en trigonometría y desarrollaron métodos para resolver ecuaciones cuadráticas y cúbicas.

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Al-Juarismi, es conocido como el "padre del álgebra", y su obra dio origen a la palabra “álgebra”.

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Brahmagupta, quien desarrolló reglas para el uso del cero

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Bhaskara II, es probablemente el matemático indú de la antiguedad mejor conocido, realizo aportes importantes en el algebra y al calculo.

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Zhu Chongzhi calculó el valor de π con gran precisión, demostrando que ese valor se encontraba entre 3,141547 y 3,14166, y que su cifra significante era de 3,1.

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1846 y 1870: Évariste Galois y su teoria

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1846 y 1870: Évariste Galois y su teoria

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Fundó la teoría de grupos, que más tarde sería esencial para el desarrollo del álgebra moderna.

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David Hilbert formuló 23 problemas fundamentales para el avance de las matemáticas

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Es conocido por sus teoremas de incompletitud, que revolucionaron la lógica matemática.

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1936: Alan Turing, fundador de las bases informáticas

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1936: Alan Turing, fundador de las bases informáticas

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Alan Turing fundó la teoría de la computación, sentando las bases de la informática moderna.

Imaginaba una computadora que resolviera cualquier problema traducido a expresiones matemáticas y luego reducido a una cadena de operaciones lógicas con números binarios, en las que sólo cabían dos decisiones: verdadero o falso.

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Los mayas utilizaban las matemáticas para realizar su día a día, desde transacciones en el mercado o hacer cálculos sofisticados de calendario.

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1986:  El algoritmo de retropropagación (backpropagation) 

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1986:  El algoritmo de retropropagación (backpropagation) 

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Geoffrey Hinton, David Rumelhart y Ronald J. Williams desarrollan el algoritmo de retropropagación (backpropagation) basado en el cálculo diferencial, lo que hace posible el entrenamiento de redes neuronales multicapa.

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El algoritmo de retropropagación (backpropagation) 

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Publica su artículo "A Mathematical Theory of Communication", que establece las bases de la teoría de la información.

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1960s: Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón

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1960s: Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón

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El primer modelo de red neuronal, que utiliza la regla del descenso de gradiente para aprender de los datos, lo cual se basa en técnicas de optimización matemática y cálculo.

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1970: Thomas Bayes y su teorema de Bayes

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1970: Thomas Bayes y su teorema de Bayes

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Se consolidan como fundamentos para los algoritmos de inferencia probabilística, que influirán en modelos como las redes bayesianas.

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1980: Yann LeCun trabaja en las redes neuronales 

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1980: Yann LeCun trabaja en las redes neuronales 

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Comienzan a trabajar en redes neuronales convolucionales (CNNs), aplicando álgebra lineal para el procesamiento de imágenes.

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1990s: El descenso de gradiente estocástico (SGD)

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1990s: El descenso de gradiente estocástico (SGD)

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Se vuelve una técnica estándar para la optimización de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales y otros modelos con grandes volúmenes de datos.

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Se introducen, utilizando teoría de grafos para modelar relaciones entre nodos en datos de redes complejas.

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El aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), donde los agentes aprenden a tomar decisiones basadas en recompensas y penalizaciones.

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Un sistema basado en IA que utiliza la teoría de juegos en su enfoque para jugar al Go, uno de los juegos más complejos del mundo.

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El uso de herramientas como Khan Academy, DreamBox y Socratic utilizan algoritmos de IA para ajustar los ejercicios de matemáticas según el nivel de habilidad del estudiante

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los estudiantes pueden hacer preguntas matemáticas y recibir explicaciones claras con ayuda de asistentes virtuales como SIRI O GOOGLE ASSISTANT

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Usar plataformas como GeoGebra o Desmos para crear representaciones gráficas de funciones, fracciones o figuras geométricas, lo que permite a los estudiantes ver cómo cambian los valores a medida que modifican los parámetros.

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Plataformas como Prodigy o Kahoot! incorporan IA para crear juegos que se adaptan al nivel de habilidad del estudiante. A medida que los estudiantes avanzan, los juegos se vuelven más desafiantes, lo que fomenta el aprendizaje continuo y mejora la motivación.

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erramientas como Google Forms o Quizizz pueden integrarse con IA para proporcionar retroalimentación inmediata sobre los ejercicios de matemáticas. Además, pueden ofrecer recomendaciones personalizadas para mejorar el rendimiento, dependiendo de los errores más comunes cometidos por el estudiante.

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La IA puede ofrecer explicaciones tanto en texto como en video, y si un estudiante no entiende una explicación, puede pedir que se le dé de una forma diferente (por ejemplo, mostrando la resolución de un problema de distintas maneras).