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Esencial para el manejo y transformación de datos en la IA.

• Vectores y matrices: Representan datos, imágenes, textos y redes neuronales.

• Multiplicación matricial: Base de los cálculos en redes neuronales profundas (deep learning).

• Espacios vectoriales: Permiten comparar similitud entre textos, imágenes, etc

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Permite optimizar el aprendizaje de los modelos.

• Derivadas y gradientes: Se usan en el algoritmo de backpropagation para entrenar redes neuronales ajustando los pesos.

• Gradiente descendente: Algoritmo que minimiza el error del modelo buscando el mínimo de una función de coste

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Clave para modelos predictivos, clasificación y toma de decisiones.

• Modelado de incertidumbre: Permite a los modelos razonar sobre eventos inciertos.

• Bayes: Se usa en aprendizaje bayesiano y clasificación probabilística.

• Distribuciones estadísticas: Utilizadas para analizar datos y generar muestras sintéticas

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 Ejemplo: Chatbots como yo estimamos la probabilidad de la “mejor” respuesta posible

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Permite encontrar los mejores parámetros y soluciones.

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Permite encontrar los mejores parámetros y soluciones.

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• Programación lineal y no lineal: Para optimizar funciones objetivo.

• Funciones convexas: Más fáciles de minimizar; fundamentales en el diseño de algoritmos eficientes.

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Ayuda a medir la cantidad de información y la eficiencia del aprendizaje.

•Desarrollada inicialmente por Claude Shannon, se enfoca en cómo se transmite, codifica y decodifica la información. Aunque puede parecer muy técnica, puede aplicarse en la educación primaria para mejorar la comunicación, el aprendizaje y la comprensión del contenido

• Codificación eficiente: Importante en compresión y representación de datos

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Base formal de la inteligencia artificial simbólica.

• Lógica proposicional y de predicados: Útiles en IA basada en reglas y razonamiento automatizado.

• Teoría de conjuntos: Para clasificar y agrupar datos.

-Lógica: Es la habilidad de razonar, establecer relaciones y tomar decisiones basadas en reglas.

-Teoría de conjuntos: Es la agrupación y clasificación de elementos según características comunes.

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Teoría de Conjuntos. Parte 1. Definición, notación y determinación de conjuntos.

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 Ejemplo: Cada imagen se convierte en una matriz de píxeles, y el modelo procesa esas matrices para aprender patrones

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Ejemplo: En cada paso de entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros usando derivadas para aprender mejor

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Ejemplo: Chatbots como yo estimamos la probabilidad de la “mejor” respuesta posible

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Ejemplo: Un modelo de IA ajusta sus decisiones para maximizar precisión y minimizar errores.

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Ejemplo: Un modelo de IA ajusta sus decisiones para maximizar precisión y minimizar errores.

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• Los alumnos que agrupen los objetos por color, forma, tamaño o textura.

Juegos de lógica (“Si… entonces…”)

• Haz que los alumnos identifiquen si es verdadero o falso con ejemplos visuales.

• Crear conjuntos con una o varias características (ej. “figuras rojas y grandes”).

Juego “¿Pertenece o no pertenece?”

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• Recolección y análisis de datos simples

• Probabilidad básica: seguro, posible, imposible

• Gráficas y conteos

• Recolectar datos en clase (¿cuál es tu fruta favorita?) y hacer gráficas de barras o pictogramas.

• Juegos de dados y ruletas para hablar de eventos probables e improbables.

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• Concepto de filas y columnas.

• Coordenadas en el plano

• Tablas de datos y patrones visuales (cuadrículas)

• Actividades de pintado por número en cuadrículas (como píxeles).

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• Secuencias lógicas

• Identificación de patrones

• Juegos como “Simón dice” con reglas lógicas.

• Resolver retos de lógica como encontrar caminos en laberintos.

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• Probar diferentes soluciones.

• Buscar la mejor estrategia (pensamiento algorítmico).

• Juegos de optimización como Sudoku o Tangram.

• Minijuegos de “llegar del punto A al B con el menor número de pasos”.

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• Cómo convertir información en símbolos (códigos, colores, íconos)

• Usar códigos secretos o binarios para escribir nombres.

• Representar letras con bloques de colores o emojis.