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Siglo XVII - XVIII: Bases Matemáticas Fundamentales

1642: Invención de la primera calculadora mecánica
Blaise Pascal diseña una de las primeras máquinas de sumar, un precursor de los conceptos modernos de computación y cálculo.

1666: Isaac Newton y el Cálculo Diferencial e Integral
Newton (junto con Leibniz) desarrolla el cálculo, que más tarde se convierte en una herramienta esencial para la optimización de funciones en IA.

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Siglo XIX: Teoría de la Probabilidad y Álgebra Booleana

1854: George Boole y el Álgebra Booleana
George Boole introduce el álgebra booleana, un sistema binario fundamental para la lógica computacional y los circuitos digitales que forman la base de los algoritmos de IA.

1873: James Clerk Maxwell y la Teoría Estadística
Maxwell introduce conceptos estadísticos para analizar sistemas con muchas partículas, lo que más adelante influye en el uso de la estadística en IA para el modelado de datos.

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Siglo XX: Consolidación y Expansión

1943: Modelo de neuronas de McCulloch y Pitts
Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollan un modelo matemático de una neurona artificial usando álgebra booleana, lo que sienta las bases para las redes neuronales artificiales.

1948: Claude Shannon y la Teoría de la Información
Claude Shannon publica "A Mathematical Theory of Communication", introduciendo el concepto de entropía como una medida de la cantidad de información, clave en el aprendizaje automático y los modelos de IA.

1950: Alan Turing y el "Test de Turing"
Alan Turing, en su trabajo sobre máquinas computacionales, define el concepto de la máquina de Turing, y propone el "Test de Turing" como criterio para medir la inteligencia en máquinas.

1957: Perceptrón, por Frank Rosenblatt
Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, un algoritmo para el reconocimiento de patrones basado en modelos matemáticos de neuronas, precursor de las redes neuronales.

1964: Backpropagation y Optimización del Gradiente Descendente
Se empieza a utilizar el cálculo de derivadas parciales para ajustar los pesos de las redes neuronales mediante el algoritmo de retropropagación (backpropagation), optimizando así los modelos.

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Década de 1980: Optimización y Redes Neuronales

1986: Redescubrimiento del Algoritmo de Backpropagation
El algoritmo de retropropagación es popularizado por Geoffrey Hinton y sus colaboradores, lo que permite el entrenamiento efectivo de redes neuronales profundas.

1989: Redes de Crecimiento Lento (Slow Learning Networks)
Se introduce el concepto de redes neuronales profundas y modelos que requieren grandes cantidades de datos y computación, habilitado por avances en matemáticas y hardware.

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Década de 1990: Probabilidad y Modelos Gráficos

1995: Algoritmos de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
Se formaliza el uso de SVM, un método de aprendizaje supervisado basado en geometría y optimización convexa, útil para la clasificación y el reconocimiento de patrones.

1997: Algoritmos Genéticos y Optimización Evolutiva
Se aplican algoritmos genéticos (inspirados en la biología evolutiva) para optimizar funciones y resolver problemas complejos en IA.

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Siglo XXI: IA Avanzada y Deep Learning

2006: Renacimiento del Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Geoffrey Hinton introduce deep learning, donde se utilizan redes neuronales profundas para el procesamiento de grandes cantidades de datos, habilitado por avances en álgebra lineal y optimización.

2012: Grandes Avances en IA con Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las CNN, basadas en álgebra lineal y cálculo multivariable, logran avances impresionantes en reconocimiento de imágenes, como en el caso de AlexNet, un hito en la historia del deep learning.

2014: Redes Generativas Antagónicas (GANs)
Ian Goodfellow y sus colaboradores introducen las GANs, un avance clave en IA que se basa en teoría de juegos, optimización y álgebra lineal para generar imágenes y datos sintéticos.

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2020 en adelante: Avances en Modelos Fundamentales

2020: Modelos de Transformadores como GPT
Los transformers se basan en el uso intensivo de matemáticas como la teoría de grafos y el álgebra lineal para procesar secuencias largas de datos y avanzar en la generación de lenguaje natural.

2024: IA Cuántica
Las matemáticas detrás de la computación cuántica, como el álgebra matricial y la probabilidad cuántica, abren la puerta a nuevos enfoques de IA más poderosos y eficientes.

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CONTENIDOS QUE DEBERIA ABORDAR UN DOCENTE DE EDUCACION PREESCOLAR PARA TRABAJAR MATEMATICAS

Reconocimiento de números (del 1 al 10, ampliándose hasta el 20 o más según el avance del grupo).

Correspondencia uno a uno (relacionar un objeto con un número al contar).

Contar de manera ascendente y descendente.

Comparación de cantidades (más que, menos que, igual que).

econocimiento y nombramiento de figuras geométricas básicas (círculo, cuadrado, triángulo, rectángulo).

Descripción de características de las figuras (lados, vértices, etc.).

Clasificación y comparación de formas geométricas.

Composición y descomposición de figuras con bloques geométricos.

so de términos relacionados con la medición: largo, corto, alto, bajo, pesado, ligero, etc.

Comparación de longitudes, alturas y pesos con objetos concretos.

Introducción a la medición con unidades no convencionales (palitos, bloques, manos).

omprender y utilizar términos de ubicación espacial (arriba, abajo, dentro, fuera, cerca, lejos, entre, sobre).

Descripción y exploración del espacio a través de juegos o actividades como seguir rutas o dar instrucciones.

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¿Como se pueden abordar los contenidos matemáticos como docente del nivel PREESCOLAR?

1. Aprendizaje basado en el juego

2. Materiales manipulativos

3. Resolución de problemas a partir de la vida cotidiana

4. Uso de canciones, rimas y cuentos

5. Exploración del entorno

6. Historietas visuales o materiales audiovisuales

7. Estaciones de aprendizaje

8. Dinámicas grupales

9. Creación de un ambiente numérico y visual

10. Trabajo por proyectos