# data[].attributes.body
Alan Turing presenta su "Máquina de Turing", un modelo abstracto para entender la computación. Establece los fundamentos matemáticos de la computación algorítmica, base para el desarrollo de la IA.

# data[].attributes.body
W. Grey Walter construye los primeros modelos de redes neuronales artificiales utilizando principios matemáticos basados en las sinapsis biológicas y redes de neuronas. Estos conceptos son la base para las redes neuronales modernas.

# data[].attributes.body
Alan Turing introduce el Test de Turing, que se convierte en un hito filosófico y matemático para determinar si una máquina puede pensar de manera inteligente.

# data[].attributes.body
Claude Shannon formula la teoría de la información, lo que contribuye al desarrollo de algoritmos para la transmisión y procesamiento de datos en IA, como la codificación, la compresión y la teoría de la probabilidad.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Colaboradores de los proyectos Wikimedia

# data[].attributes.attachment_link.title
Entropía - Wikipedia, la enciclopedia libre

# data[].attributes.body
Los avances en cálculo diferencial y optimización matemática facilitan la creación de algoritmos para resolver problemas complejos, como la minimización de funciones de coste en redes neuronales.

# data[].attributes.body
Bryson y Ho desarrollan un algoritmo que influiría en el posterior desarrollo del algoritmo de retropropagación (backpropagation), esencial para el entrenamiento de redes neuronales profundas.

# data[].attributes.headline
1980 - Teoría de Grafos y Algoritmos de Búsqueda

# data[].attributes.subject
1980 - Teoría de Grafos y Algoritmos de Búsqueda

# data[].attributes.body
Las teorías de grafos y los algoritmos de búsqueda (como el algoritmo A*) se integran en los sistemas de IA, utilizados en robótica, juegos y navegación autónoma.

# data[].attributes.body
Vladimir Vapnik y Alexey Chervonenkis desarrollan las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), un algoritmo matemático clave en la clasificación y regresión en el aprendizaje supervisado.

# data[].attributes.headline
2006 - Deep Learning (Redes neuronales profundas)

# data[].attributes.subject
2006 - Deep Learning (Redes neuronales profundas)

# data[].attributes.body
Geoffrey Hinton y otros contribuyen al renacimiento del aprendizaje profundo mediante el uso de redes neuronales profundas, aplicando principios matemáticos de optimización convexa y funciones de activación.

# data[].attributes.body
DeepMind crea AlphaGo, un algoritmo basado en redes neuronales profundas y teoría de árboles de decisión, que derrotó a campeones mundiales de Go, demostrando el potencial de las IA para resolver problemas de decisión complejos.

# data[].attributes.headline
2020 - Modelos de Lenguaje de Gran Escala

# data[].attributes.subject
2020 - Modelos de Lenguaje de Gran Escala

# data[].attributes.body
Se desarrollan modelos como GPT-3 que usan grandes redes neuronales para generar texto, basados en matemáticas de probabilidad, teoría de la información y algoritmos de optimización.

# data[].attributes.body
1. Números y operaciones

🧩 Actividad: “El número escondido”

Escribe una serie de pistas para adivinar un número (por ejemplo: "Es mayor que 40, menor que 60, y es múltiplo de 5").

Los niños deben adivinar el número con las pistas dadas.

# data[].attributes.body
2. Multiplicación y división

🧠 Actividad: “Corre y multiplica”

Coloca tarjetas con operaciones en un extremo del salón y los resultados en otro.

En equipos, los niños deben correr, emparejar y pegar los pares correctos.

# data[].attributes.body
3. Medición del tiempo

🕒 Actividad: “Reloj de papel”

Los alumnos construyen su propio reloj de cartón con manecillas móviles.

Practican leyendo horas: en punto, y media, y cuarto, menos cuarto.

# data[].attributes.body
4. Gráficas y datos

📝 Actividad: “Encuesta en clase”

Cada niño encuesta a sus compañeros sobre un tema (fruta favorita, color preferido).

Luego hacen una gráfica de barras con los resultados.