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1943: McCulloch y Pitts - Modelo Matemático de Neurona Artificial

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1943: McCulloch y Pitts - Modelo Matemático de Neurona Artificial

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Warren McCulloch y Walter Pitts crearon el primer modelo matemático de la neurona artificial, utilizando lógica proposicional y álgebra booleana. Su idea sentó las bases para la simulación del pensamiento humano en las máquinas. En primaria, esto inspira actividades de lógica y razonamiento sencillo usando tablas de verdad.

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Alan Turing propuso un test matemático para determinar si una máquina podía demostrar inteligencia. Esto ayuda en primaria a explorar temas de lógica y pensamiento computacional, fomentando el debate sobre qué significa 'pensar'.

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Rosenblatt desarrolló el perceptrón, un modelo capaz de aprender a reconocer patrones usando álgebra lineal y geometría. En primaria, se pueden diseñar actividades para identificar patrones y clasificar objetos.

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Años 60-70: Teoría de Grafos y Algoritmos de Optimización

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Años 60-70: Teoría de Grafos y Algoritmos de Optimización

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Se desarrollaron algoritmos matemáticos para encontrar caminos óptimos y resolver problemas mediante grafos. Estas ideas pueden usarse en primaria con juegos y ejercicios de búsqueda de rutas o soluciones en mapas y laberintos.

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1986: Rumelhart, Hinton y Williams - Retropropagación

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1986: Rumelhart, Hinton y Williams - Retropropagación

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La retropropagación aplicó el cálculo diferencial a redes neuronales, permitiendo a las máquinas aprender más eficazmente. Esto inspira, en primaria, la enseñanza de estrategias de autoevaluación y mejora continua al resolver problemas matemáticos.

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Años 90: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)

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Años 90: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)

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Las SVM emplean geometría y optimización para clasificar datos. En el aula, se pueden enseñar conceptos básicos de clasificación y comparación para agrupar elementos por características.

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Las redes neuronales profundas utilizan álgebra, probabilidad y estadística para tareas complejas. En primaria, se motivan actividades de agrupamiento, análisis de datos y predicción sencilla (por ejemplo, ¿qué pasará después?).

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La IA generativa combina probabilidad, álgebra tensorial y estadística bayesiana para crear textos, imágenes y música. Los maestros pueden estimular la creatividad proponiendo a los alumnos inventar soluciones, historias o dibujos usando reglas matemáticas.

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Aplicación 1: Lógica y Juegos de Estrategia

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Aplicación 1: Lógica y Juegos de Estrategia

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Utilizar juegos de lógica y estrategia desarrolla habilidades de razonamiento similares a las que usan los modelos de IA. Por ejemplo: ajedrez, sudoku o puzzles.

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Aplicación 2: Clasificación y Agrupación en Matemáticas

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Aplicación 2: Clasificación y Agrupación en Matemáticas

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Pedir a los alumnos que clasifiquen figuras, números o patrones desarrolla el pensamiento lógico y es una base para entender cómo la IA divide y comprende datos complejos.