# data[].attributes.headline
300 a. C. Euclides desarrolla la lógica deductiva.

# data[].attributes.subject
300 a. C. Euclides desarrolla la lógica deductiva.

# data[].attributes.body
Base del razonamiento lógico en IA

# data[].attributes.headline
Siglo XVII Leibniz y Pascal diseñan máquinas de cálculo

# data[].attributes.subject
Siglo XVII Leibniz y Pascal diseñan máquinas de cálculo

# data[].attributes.body
Primeros pasos hacia computación automática

# data[].attributes.body
Fundamental para programación y circuitos lógicos

# data[].attributes.headline
1943 	Modelo de Neurona Artificial de McCulloch y Pitts

# data[].attributes.subject
1943 	Modelo de Neurona Artificial de McCulloch y Pitts

# data[].attributes.body
Primer modelo matemático de neuronas, usando lógica booleana. Usaron lógica booleana para representar el funcionamiento del cerebro con operaciones como "y", "o" y "no", base de los sistemas neuronales actuales.

# data[].attributes.body
Introduce el concepto de inteligencia computacional. Alan Turing propuso un experimento para determinar si una máquina puede pensar. Esta prueba impulsó la creación de sistemas inteligentes. Las matemáticas que lo sustentan incluyen lógica, álgebra y probabilidad.

# data[].attributes.body
Primer algoritmo de aprendizaje automático. Usa álgebra lineal y cálculo. Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón, una red neuronal simple que aprende a clasificar datos. Se basa en álgebra lineal, vectores y funciones de activación.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
	Primer algoritmo de aprendizaje automático. Usa álgebra lineal y cálculo.

# data[].attributes.body
Se usa para tomar decisiones con incertidumbre.
Lotfi Zadeh introdujo la lógica difusa, útil para manejar incertidumbre. Permite que una máquina tome decisiones no absolutas, como “más o menos alto”, usando conjuntos y funciones.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
	Se usa para tomar decisiones con incertidumbre.

# data[].attributes.headline
1986 Backpropagation (Rumelhart, Hinton y Williams)

# data[].attributes.subject
1986 Backpropagation (Rumelhart, Hinton y Williams)

# data[].attributes.body
Técnica fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Se basa en cálculo diferencial. David Rumelhart y otros propusieron una técnica para entrenar redes neuronales profundas. Este método usa cálculo diferencial y optimización matemática.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Técnica fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Se basa en cálculo diferencial.

# data[].attributes.body
Uso de búsqueda algorítmica, probabilidad y teoría de juegos. La computadora de IBM venció al campeón mundial de ajedrez. Se utilizaron algoritmos, teoría de juegos, probabilidad y árboles de decisión: todo basado en modelos matemáticos.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Uso de búsqueda algorítmica, probabilidad y teoría de juegos.

# data[].attributes.headline
2012 Uso de búsqueda algorítmica, probabilidad y teoría de juegos.

# data[].attributes.subject
2012 Uso de búsqueda algorítmica, probabilidad y teoría de juegos.

# data[].attributes.body
Se generaliza el uso de redes convolucionales. Matemáticas usadas: álgebra lineal, cálculo y estadística. Con el modelo AlexNet, las redes neuronales profundas se volvieron populares. Se usaron grandes matrices, derivadas, funciones de activación y optimización.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Se generaliza el uso de redes convolucionales. Matemáticas usadas: álgebra lineal, cálculo y estadística

# data[].attributes.headline
2020-presente 	Modelos de lenguaje como GPT

# data[].attributes.subject
2020-presente 	Modelos de lenguaje como GPT

# data[].attributes.body
Usan teoría de probabilidad, estadística bayesiana, matrices, álgebra lineal y optimización matemática. Modelos como GPT usan estadística, álgebra lineal, cálculo y teoría de probabilidad para generar texto. Estas tecnologías se basan en procesamiento de datos masivos y aprendizaje automático.

# data[].attributes.headline
Fase 6 Relación de contenidos relacionados con la IA

# data[].attributes.subject
Fase 6 Relación de contenidos relacionados con la IA

# data[].attributes.body
Contenidos relacionados:

Extensión del significado de las operaciones.

Ecuaciones líneales y cuadráticas

Azar e incertidumbre en eventos cotidianos.

Regularidades y patrones.

Se pueden presentar como patrones numéricos y geométricos; relaciona la probabilidad con decisiones en IA; promueve el pensamiento crítico, análisis de resultados y toma de decisiones matemáticas.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
relacion de contenidos de la fase 6 relacionados con IA