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Desarrollo del cálculo diferencial que más tarde se utiliza en el backpropagation de redes neuronales

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Derivadas Regla de la cadena | Función compuesta | Ejemplo 1

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Método estadístico para ajustar datos, base para regresión y Machine Learning

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Adrien-Marie Legendre:ElMatemático queRevolucionó la Estadística y la Teoría de Números #matemáticas

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Fundamento de límites lógicos en sistemas formales, relevante para la teoría de la computación

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La paradoja en el corazón de las matemáticas: el Teorema de Incompletitud de Gödel

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Modelo matemático de neurona binaria — primera IA basada en redes

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The Roots of AI: McCulloch-Pitts Neuron (1943)

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Uso de álgebra booleana y entropía—base de procesamiento binario y comunicación en IA y redes

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1951	Minsky & Edmonds construyen SNARC (red neuromórfica)

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1951	Minsky & Edmonds construyen SNARC (red neuromórfica)

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Simula aprendizaje reforzado en hardware analógico

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Introduce la prueba de Turing, impulsando IA teórica

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1950	Alan Turing publica “Computing Machinery and Intelligence”

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1950	Alan Turing publica “Computing Machinery and Intelligence”

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Alan Turing and the Birth of Artificial Intelligence - Dermot Turing, at USI

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1949	Donald Hebb publica teoría de aprendizaje en redes neuronales

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1949	Donald Hebb publica teoría de aprendizaje en redes neuronales

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Primer acercamiento matemático al refuerzo en redes

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neuroplasticidad: ley de hebb y anclas pnl

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1952	Arthur Samuel programa “Checkers” autoaprendizaje

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1952	Arthur Samuel programa “Checkers” autoaprendizaje

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Primer ejemplo de programa que aprende, acuña “machine learning”

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Estándar en IA simbólica y manipulación matemática

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1957	Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón

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1957	Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón

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Primer clasificador aprendido linealmente

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Descubre el Perceptrón de Frank Rosenblatt

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Definición del campo y comienzo de la IA simbólica

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La conferencia de Dartmouth, que marcó el inicio de la IA

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1977	Douglas Lenat desarrolla Automated Mathematician

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1977	Douglas Lenat desarrolla Automated Mathematician

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Pionero en IA matemática y descubrimiento automático

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Computers with common sense | Doug Lenat | TEDxYouth@Austin

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1959	Pandemonium de Selfridge y experto DENDRAL

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1959	Pandemonium de Selfridge y experto DENDRAL

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Avances en reconocimiento de patrones y sistemas expertos

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Actividad Grupal COLLAB || Sistemas Expertos - DENDRAL

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Sienta bases para entrenamiento de redes profundas

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1965	Bryson & Ho presentan backpropagation para sistemas dinámicos

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1965	Bryson & Ho presentan backpropagation para sistemas dinámicos

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Forward Propagation and backpropagation in a neural network!

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1961	James Slagle creó SAINT (integrador simbólico)

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1961	James Slagle creó SAINT (integrador simbólico)

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Demuestra IA simbólica en cálculo integral

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James Robert Slagle | AI Pioneer #artificialintelligence

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2013	Álgebra lineal y métodos de optimización en redes profundas

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2013	Álgebra lineal y métodos de optimización en redes profundas

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Consolidación del aprendizaje profundo moderno

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ÁLGEBRA LINEAL PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL | #7 Aprende más sobre Inteligencia Artificial

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2006	Geoffrey Hinton revive el preentrenamiento profundo

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2006	Geoffrey Hinton revive el preentrenamiento profundo

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Renacimiento del deep learning con bases matemáticas sólidas

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¿Quien es Geoffrey Hinton? | Tecnología para todos

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Mejora algoritmos de búsqueda heurística y optimización

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1980	Radicada la teoría de programación dinámica y complejidad

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1980	Radicada la teoría de programación dinámica y complejidad

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Programación Dinámica | Memoización | Explicado Paso a Paso

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1990–2000	Algoritmos de soporte vectorial (SVM) y kernel methods

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1990–2000	Algoritmos de soporte vectorial (SVM) y kernel methods

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Clasificadores robustos en espacios de alta dimensión

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2017	Atención y Transformers (Vaswani et al.)

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2017	Atención y Transformers (Vaswani et al.)

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Nuevas arquitecturas basadas en productos escalar y proyecciones

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Discussion on Attention Is All You Need by Vaswani et al. (2017). Transformers Changed Deep Learning

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Schmidhuber, J. (2022). Annotated History of Modern AI and Deep Learning mine.h5mag.com

Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication en.wikipedia.org

McCulloch, W. S.; Pitts, W. (1943). A Logical Calculus... mazer.dev+

Werbos, P.; Rumelhart, D.; Hinton, G.; Williams, R. (1982–1986). Backpropagation developments en.wikipedia.org

Lenat, D. (1977/84). Automated Mathematician m.andrafarm.com

Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need (Transformers)

DeepMind (2022). AlphaTensor: faster matrix multiplication en.wikipedia.org

AP Guardian (2024). Nobel Prize in Physics a Hinton y Hopfield apnews.com

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2024	Nobel a Hinton & Hopfield por redes neuronales y backpropagation	

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2024	Nobel a Hinton & Hopfield por redes neuronales y backpropagation	

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Reconocimiento máximo a fundamentos matemáticos de IA

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Entregan el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton

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2022	AlphaTensor (DeepMind): optimización de algoritmos matriciales

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2022	AlphaTensor (DeepMind): optimización de algoritmos matriciales

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IA que descubre nuevos algoritmos matemático

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La IA de DeepMind que Descubrió NUEVOS ALGORITMOS! (AlphaTensor)