# data[].attributes.body
Aportaciones: Fundamental para el manejo de datos en forma de matrices y vectores. Se utiliza en algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y análisis de imágenes.

2. Cálculo

Aportaciones: Permite la optimización de funciones. En IA, se usa para calcular derivadas y encontrar mínimos y máximos en funciones de costo durante el entrenamiento de modelos.

3. Probabilidad y Estadística

Aportaciones: Ayuda a modelar la incertidumbre y hacer inferencias a partir de datos. Se aplica en la clasificación, predicción y análisis de datos.

4. Teoría de Grafos

Aportaciones: Utilizada para representar redes y relaciones. Es fundamental en algoritmos de búsqueda y en el diseño de redes neuronales.

5. Teoría de Juegos

Aportaciones: Ofrece herramientas para modelar interacciones entre agentes. Es útil en sistemas de IA que requieren estrategias de toma de decisiones en entornos competitivos.

6. Optimización

Aportaciones: Crucial para encontrar soluciones óptimas en problemas complejos. Se utiliza en algoritmos de entrenamiento de modelos y en la optimización de recursos.

7. Lógica Matemática

Aportaciones: Proporciona un marco para el razonamiento formal y la inferencia. Es esencial en sistemas expertos y en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje lógico.

8. Teoría de la Información

Aportaciones: Ayuda a entender y cuantificar la información, lo que es esencial para la compresión de datos y la transmisión de información en redes.

9. Análisis Numérico

Aportaciones: Proporciona métodos para aproximar soluciones a problemas matemáticos complejos que no se pueden resolver analíticamente. Se utiliza en simulaciones y optimización.

10. Geometría

Aportaciones: Fundamental en el procesamiento de imágenes y visión por computadora, donde se requieren transformaciones y análisis espaciales.

# data[].attributes.attachment_link.title
Las matemáticas y la inteligencia artificial.

# data[].attributes.body
1943: McCulloch y Pitts publican un artículo que describe las neuronas artificiales, sentando las bases para las redes neuronales.

1950: Alan Turing presenta el "Test de Turing", un criterio para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano.

1956: El Nacimiento de la IA

1956: En la Conferencia de Dartmouth, el término "inteligencia artificial" es acuñado. Se considera el nacimiento formal del campo de la IA.

1960-1970: Primeras Aplicaciones y Programas

1966: ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural, es creado por Joseph Weizenbaum, simula una conversación con un terapeuta.

1970: Se desarrollan sistemas de expertos, como DENDRAL, utilizado para el análisis químico.

1980-1990: Revolución en la IA

1980: La IA comienza a recibir más atención y financiación, especialmente en sistemas de expertos.

1987: La "IA invernal" comienza a caer, donde el interés y la financiación disminuyen debido a las limitaciones tecnológicas y expectativas no cumplidas.

1990-2000: Resurgimiento

1997: Deep Blue, de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un hito en la capacidad de la IA para superar a los humanos en tareas complejas.

2000-2010: Avances en Aprendizaje Automático

2006: El término "aprendizaje profundo" (deep learning) se populariza, y se comienzan a utilizar redes neuronales profundas en diversas aplicaciones.

2010-2020: IA en el Mundo Real

2011: IBM Watson gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, demostrando capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural.

2012: Un modelo de aprendizaje profundo gana el concurso de reconocimiento de imágenes ImageNet, estableciendo un nuevo estándar en visión por computadora.

2016: AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial de Go, Lee Sedol, un logro significativo en la IA.

2020-Presente: IA Generalizada y Ética

2020: Los modelos de lenguaje, como GPT-3, muestran capacidades avanzadas en generación de texto, atrayendo la atención global.

2023: Aumenta la discusión sobre la ética y la regulación de la IA, con un enfoque en la transparencia, sesgos y el impacto social.

# data[].attributes.attachment_link.title
Un recorrido por algunos de los grandes sucesos que cambiaron la historia de las Matemáticas

# data[].attributes.attachment_link.description
Anualmente, el 14 de marzo se celebra el Día Internacional de las Matemáticas, con el objetivo de destacar el papel fundamental que desempeñan estas ciencias formales en el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

# data[].attributes.body
Números naturales, enteros y decimales: Operaciones (suma, resta, multiplicación y división) con números naturales, enteros y decimales.

Fracciones: Sumar, restar, multiplicar y dividir fracciones, así como convertir entre fracciones y decimales.

2. Álgebra

Expresiones algebraicas: Introducción a variables y términos algebraicos. Evaluación de expresiones.

Ecuaciones: Resolución de ecuaciones simples de primer grado.

3. Geometría

Figuras geométricas: Propiedades de triángulos, cuadriláteros y círculos. Perímetros y áreas de diversas figuras.

Sólidos: Volumen y superficie de figuras tridimensionales como cubos, prismas y cilindros.

4. Medición

Unidades de medida: Conversión entre diferentes unidades de longitud, área, volumen y tiempo.

Instrumentos de medición: Uso de reglas, balanzas y otros instrumentos para medir.

5. Datos y Probabilidad

Estadística: Recolección, organización y representación de datos (gráficas de barras, pictogramas, histogramas).

Media, mediana y moda: Cálculo de medidas de tendencia central.

Probabilidad: Introducción a conceptos básicos de probabilidad y experimentos aleatorios.

6. Resolución de Problemas

Estrategias: Desarrollo de habilidades para resolver problemas matemáticos a través de diversas estrategias y enfoques.

7. Razonamiento Matemático

Lógica: Introducción a la lógica matemática y razonamientos deductivos.

# data[].attributes.headline
Las matemáticas son fundamentales para el desarrollo y funcionamiento de la inteligencia artificial (IA) por varias razones:

# data[].attributes.subject
Las matemáticas son fundamentales para el desarrollo y funcionamiento de la inteligencia artificial (IA) por varias razones:

# data[].attributes.body
1. Fundamentos Teóricos

Proporcionan el marco teórico para entender y formalizar los algoritmos que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones.

2. Modelado de Datos

Ayudan a representar datos en estructuras matemáticas (matrices, vectores) que facilitan su manipulación y análisis.

3. Optimización

Permiten la mejora continua de los modelos a través de técnicas de optimización que buscan minimizar errores y maximizar el rendimiento.

4. Análisis de Incertidumbre

A través de la probabilidad y la estadística, las matemáticas permiten modelar la incertidumbre y hacer inferencias sobre datos, lo que es crucial para la toma de decisiones en condiciones inciertas.

5. Eficiencia Computacional

Las técnicas matemáticas ayudan a desarrollar algoritmos más eficientes que pueden procesar grandes volúmenes de datos rápidamente.

6. Interacción entre Disciplinas

Facilitan la integración de la IA con otras áreas, como la biología, la economía y la ingeniería, permitiendo aplicaciones interdisciplinarias.

7. Validación y Prueba de Modelos

Proporcionan herramientas para evaluar y validar modelos, asegurando que funcionen correctamente y cumplan con las expectativas.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial para el aprendizaje de las matemáticas - Fund. Telefónica | I TECNOTIC 2023