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1943. Primer modelo de neurona artificial (McCulloch y Pitts)

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1943. Primer modelo de neurona artificial (McCulloch y Pitts)

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McCulloch y Pitts desarrollaron el primer modelo de neurona artificial utilizando álgebra booleana. Utilizaron las matemáticas para describir como una red de neuronas podría implementar funciones lógicas básicas.

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Alan Turing matemático y pionero de la computación propuso el Test de Turing para determinar si una maquina podría exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano. Su trabajo en la teoría de la computabilidad y las máquinas de Turing fue fundamental para entender cómo una máquina podía procesar información y "aprender".

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1956. Conferencia de Dartmouth: nacimiento formal de la IA.

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1956. Conferencia de Dartmouth: nacimiento formal de la IA.

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En la conferencia de Dartmouth se acuñó el termino "Inteligencia Artificial" este fué el inicio de la IA como un campo de estudio formal. La lógica y la probabilídad fueron herramientas clave para el desarrollo inicial de algoritmos de IA.

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1960.  Primeros algoritmos de búsqueda y planificación.

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1960.  Primeros algoritmos de búsqueda y planificación.

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En esta década se desarrollaron algoritmos de búsqueda como el algoritmo A* que utiliza heurísticas para encontrar el camino más corto en un grafo. La teoría de grafos y las matemáticas discretas desempeñaron un papel esencial en estos avances. estos algoritmos sentaron las bases para la planificación y la toma de decisiones en IA.

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1970. Redes bayesianas y modelos probabilísticos.

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1970. Redes bayesianas y modelos probabilísticos.

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Judea Pearl desarrollo redes bayesianas, que aplican la teoría de probabilídad para representar y razonar sobre incertidumbre en sistemas de IA. Este enfoque probabilistico permitió que la IA manejara situaciones con información incompleta o incierta lo que es esencial para aplicaciones como el diagnostico médico o la predicción.

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1980. Renacimiento de las redes neuronales (backpropagation)

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1980. Renacimiento de las redes neuronales (backpropagation)

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El algoritmo de retropropagación (backpropagation) desarrollado por Geoffrey y Hinton y otros en los 80s utiliza el cálculo diferencial para ajustar los pesos de una red neuronal mediante el descenso por gradiente.

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1990. Algoritmos de máquinas de soporte vectorial. 

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1990. Algoritmos de máquinas de soporte vectorial. 

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Los SVM desarrollados por Vladimir Vapnik y otros, se basan en la geometría y el álgebra lineal para clasificar datos al encontrar el hiperplano que maximiza la separación entre clases.

este algoritmo se convirtió en uno de los más poderosos para tareas de clasificación y regresión, y se aplicó en reconocimiento de patrones y detección de fraudes.

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2000.  Crecimiento de los modelos de aprendizaje automático.

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2000.  Crecimiento de los modelos de aprendizaje automático.

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El aprendizaje automático comenzó a florecer apoyado en estadística, álgebra lineal y teoría de la optimización.

La optimización de funciones objetivo y la teoría estadística permitieron mejorar la precisión de las predicciones y clasificaciones en aplicaciones del mundo real.

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Presentación de Contenidos Matemáticos en Nivel Preescolar

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Presentación de Contenidos Matemáticos en Nivel Preescolar

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exploración del entorno

dibujo y manualidades

uso de tecnologia

Juegos de Conteo:

Usar objetos como bloques o juguetes para contar y clasificar.

Actividades que involucren sumar y restar de manera lúdica.

Formas y Colores:

Identificar y clasificar formas geométricas.

Crear collages con diferentes formas y colores para aprender sobre patrones.

Números en el Entorno:

Incorporar números en actividades cotidianas, como contar pasos al caminar o frutas al comprar.

Juegos de bingo o tarjetas con números.

Actividades de Medición:

Usar cucharas y tazas para medir ingredientes en recetas sencillas.

Comparar tamaños y longitudes de objetos.

Cuentos Matemáticos:

Leer cuentos que incorporen conceptos matemáticos básicos, como contar o clasificar.

Crear historias donde los personajes realicen operaciones matemáticas simples.

Juegos de Rol:

Simular situaciones de compra y venta para practicar el conteo y el manejo de dinero.

Crear una “tienda” en clase donde los niños puedan intercambiar objetos.

trabajo en grupo