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Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollan el primer modelo matemático de una red neuronal, estableciendo las bases matemáticas para la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales. Este modelo demostró cómo las neuronas podían realizar operaciones lógicas.

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Alan Turing publica 'Computing Machinery and Intelligence', introduciendo la famosa Prueba de Turing y estableciendo fundamentos matemáticos para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente. Este trabajo sentó las bases para la evaluación de la IA.

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Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, el primer algoritmo de aprendizaje automático basado en una red neuronal artificial. Sus fórmulas matemáticas para el aprendizaje supervisado siguen siendo relevantes en la actualidad.

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Bernard Widrow y Ted Hoff desarrollan ADALINE (ADAptive LInear NEuron), introduciendo el algoritmo de mínimos cuadrados (LMS) para el entrenamiento de redes neuronales, una importante contribución matemática al aprendizaje automático.

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Lotfi Zadeh introduce la teoría de conjuntos difusos y la lógica difusa, proporcionando un marco matemático para manejar la incertidumbre en la IA. Esta teoría revolucionó el control automático y la toma de decisiones.

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams popularizan el algoritmo de retropropagación, una técnica matemática fundamental para entrenar redes neuronales profundas mediante el cálculo del gradiente.

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1995: Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

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1995: Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

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Vladimir Vapnik y Corinna Cortes desarrollan las Máquinas de Vectores de Soporte, un método matemático poderoso para clasificación y regresión que optimiza los márgenes de separación entre clases.

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Alex Krizhevsky desarrolla AlexNet, una red neuronal convolucional profunda que marca un hito en el reconocimiento de imágenes. Su arquitectura matemática revoluciona el campo del aprendizaje profundo.

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2014: GANs (Redes Generativas Adversarias)

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2014: GANs (Redes Generativas Adversarias)

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Ian Goodfellow y otros investigadores introducen las GANs, un marco matemático innovador donde dos redes neuronales compiten entre sí para generar datos sintéticos realistas.

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Vaswani et al. presentan la arquitectura Transformer, introduciendo el mecanismo de atención matemática que revoluciona el procesamiento del lenguaje natural. Esta arquitectura es la base de modelos como GPT y BERT.