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Adrien-Marie Legendre y Carl Friedrich Gauss introducen el método de los mínimos cuadrados, fundamental para el ajuste de datos y el análisis estadístico, base de los modelos de aprendizaje automático como la regresión. Como docente, puedes usar este método para mostrar la importancia de la estadística y predicción en datos reales.

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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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Warren McCulloch y Walter Pitts publican el primer modelo matemático de una neurona artificial, una base esencial para la inteligencia artificial moderna. En clase, esto se puede conectar con funciones lógicas y álgebra booleana.

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1950: Test de Turing y lógica matemática

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1950: Test de Turing y lógica matemática

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Alan Turing propone el famoso 'Test de Turing', reflexionando sobre si las máquinas pueden pensar, usando conceptos de lógica formal. Puedes utilizar problemas lógicos para fomentar el pensamiento crítico en tus alumnos.

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Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón, un modelo de red neuronal basado en operaciones de álgebra lineal. Este concepto permite enseñar matrices y vectores de manera contextualizada y aplicada en la IA.

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1965: Lógica difusa para manejar incertidumbre

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1965: Lógica difusa para manejar incertidumbre

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Lotfi Zadeh introduce la lógica difusa, que permite a las máquinas razonar con información imprecisa. En el aula, puedes emplear tareas que trabajen con conjuntos difusos para modelar situaciones reales.

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1986: Retropropagación y cálculo diferencial

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1986: Retropropagación y cálculo diferencial

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams logran el entrenamiento eficiente de redes neuronales mediante retropropagación, que utiliza derivadas parciales. Un ejemplo para clases de cálculo y optimización.

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1997: Deep Blue vence al campeón mundial de ajedrez

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1997: Deep Blue vence al campeón mundial de ajedrez

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La supercomputadora Deep Blue de IBM derrota al campeón Garry Kasparov, demostrando la capacidad de algoritmos matemáticos avanzados como búsqueda y heurísticas. Relaciona esto con problemas de combinatoria en el aula.

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2012: Redes neuronales profundas y big data

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2012: Redes neuronales profundas y big data

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Avances en redes neuronales profundas (deep learning) y la existencia de grandes conjuntos de datos revolucionan la IA. Permite trabajar en clase con análisis de datos y visualización de información.

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El programa AlphaGo utiliza matemáticas avanzadas, como redes neuronales y teoría de juegos, para vencer al campeón humano en Go. Puedes vincular estrategias matemáticas y toma de decisiones en grupos.

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Actualidad: IA generativa y matemáticas en la docencia

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Actualidad: IA generativa y matemáticas en la docencia

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La IA generativa (como ChatGPT), basada en modelos matemáticos sofisticados, transforma el aprendizaje y la enseñanza. Puedes aplicar contenidos matemáticos para desarrollar competencias digitales y pensamiento computacional en tus estudiantes.