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Alan Turing conceptualizó la Máquina de Turing, un dispositivo teórico que describe los principios de las computadoras modernas, esencialmente fundando la ciencia de la computación.

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La IA comenzó a desarrollarse formalmente, con matemáticos como John McCarthy y Alan Turing sentando las bases teóricas.

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1956: El nacimiento de la Inteligencia Artificial

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1956: El nacimiento de la Inteligencia Artificial

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Se considera que la IA nació en una conferencia de verano en Dartmouth College, donde los científicos planearon crear máquinas que pudieran aprender y razonar como humanos.

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Se popularizó el uso de redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, para resolver problemas complejos mediante el aprendizaje.

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1987: La aparición de las Redes Neuronales

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1987: La aparición de las Redes Neuronales

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En los años 80, las redes neuronales se comenzaron a utilizar para que las computadoras aprendieran de forma similar al cerebro humano, marcando un avance significativo en la IA.

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Deep Blue, una supercomputadora de IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov, demostrando la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas.

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El aprendizaje automático se volvió más común con el uso de algoritmos como los árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales profundas.

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2010 en adelante: Deep Learning y Big Data

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2010 en adelante: Deep Learning y Big Data

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El deep learning, una rama del aprendizaje automático basada en redes neuronales profundas, revolucionó campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

- El manejo de grandes volúmenes de datos (big data) permitió mejorar la precisión de los modelos de IA.

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AlphaGo, un programa desarrollado por Google DeepMind, venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol, en un evento trascendental que mostró el avance del aprendizaje profundo en IA.

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Se implementan chatbots en plataformas de aprendizaje, brindando apoyo y respondiendo preguntas de estudiantes en tiempo real.

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Herramientas como Grammarly utilizan IA para corregir trabajos y proporcionar retroalimentación instantánea.

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La pandemia acelera la adopción de IA en plataformas de educación en línea, facilitando la enseñanza remota y la personalización del aprendizaje

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Se utilizan herramientas de IA generativa para crear contenido educativo, como exámenes y materiales interactivos.

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- Modelos como GPT y transformers han demostrado capacidades impresionantes para el procesamiento del lenguaje natural.

- La IA se usa para resolver problemas matemáticos complejos, optimización y simulaciones numéricas.

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