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El uso de redes neuronales profundas en la competencia de imagen ImageNet logra una mejora marcante en el reconocimiento visual, marcando el auge del aprendizaje profundo.

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1998: Nacimiento de las redes neuronales convolucionales

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1998: Nacimiento de las redes neuronales convolucionales

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Yann LeCun desarrolla las redes neuronales convolucionales (CNNs), avanzando significativamente en la visión por computadora.

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Paul Werbos introduce la retropropagación, un algoritmo crucial para el entrenamiento de redes neuronales profundas.

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1957: Perceptrón, el primer modelo gobernado por reglas

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1957: Perceptrón, el primer modelo gobernado por reglas

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Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón, considerado el primer algoritmo de aprendizaje automático supervisado.

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1950: Prueba de Turing para inteligencia

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1950: Prueba de Turing para inteligencia

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Alan Turing introduce la prueba de Turing, planteando preguntas sobre la capacidad de las máquinas para exhibir comportamiento inteligente.

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1943: Creación del primer modelo de red neuronal

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1943: Creación del primer modelo de red neuronal

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Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo computacional de una red neuronal, basándose en matemáticas lógicas.

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1936: Formalización de la máquina de Turing

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1936: Formalización de la máquina de Turing

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Alan Turing presenta la máquina de Turing, concepto crucial para conceptualizar algoritmos y computación en inteligencia artificial.

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Adrien-Marie Legendre y Carl Friedrich Gauss contribuyen al método de los mínimos cuadrados para ajustar modelos lineales, una técnica clave en el aprendizaje supervisado.

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1736: Introducción de la teoría de grafos

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1736: Introducción de la teoría de grafos

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Leonhard Euler resuelve el Problema de los Puentes de Königsberg, introduciendo la teoría de grafos, fundamental en el diseño de redes neuronales y algoritmos.

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1654: Fundación de la teoría de la probabilidad

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1654: Fundación de la teoría de la probabilidad

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Blaise Pascal y Pierre de Fermat establecen los fundamentos de la teoría de la probabilidad, un campo esencial para el desarrollo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.