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3000 a. C

Civilizaciones antiguas como la egipcia, mesopotámica e india usaban las matemáticas para medir tierras, construir templos y llevar cuentas.

Se desarrollan conceptos básicos como aritmética, geometría y álgebra rudimentaria.

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Matemáticos como Pitágoras, Euclides, Arquímedes y Apolonio transforman las matemáticas en una ciencia deductiva.

Se formalizan axiomas, teoremas y demostraciones, sentando las bases del pensamiento lóg

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Matemáticas árabes e indias (como el cero y el sistema decimal) llegan a Europa.

El álgebra se desarrolla con al-Khwarizmi (de cuyo nombre deriva "algoritmo").

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🔢  Revolución Científica (siglos XVII–XVIII)

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🔢  Revolución Científica (siglos XVII–XVIII)

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Matemáticos como Descartes, Newton y Leibniz crean el cálculo y sistemas de coordenadas.

Nacen las matemáticas aplicadas a la física y a la mecánica.

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Se desarrollan álgebra abstracta, teoría de números, lógica matemática y teoría de conjuntos (Cantor, Boole, Frege).

George Boole crea el álgebra booleana, esencial para la lógica computacional moderna.

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 Siglo XX: De la lógica a la computación

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 Siglo XX: De la lógica a la computación

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Alan Turing propone la máquina de Turing (1936), base teórica de las computadoras.

Norbert Wiener funda la cibernética.

John von Neumann diseña la arquitectura moderna de computadoras.

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Nacimiento de la Inteligencia Artificial (1950s–1970s)

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Nacimiento de la Inteligencia Artificial (1950s–1970s)

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En 1956 se acuña el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth.

Primeros programas capaces de resolver problemas lógicos o jugar ajedrez.

Se usan métodos matemáticos como teoría de grafos, lógica proposicional y álgebra lineal.

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IA moderna y aprendizaje automático (1980s–presente)

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IA moderna y aprendizaje automático (1980s–presente)

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Avances en estadística, álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad permiten entrenar redes neuronales.

Surgen algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning).

Matemáticas clave: cálculo vectorial, optimización, teoría de la información, álgebra matricial, estadística bayesiana.

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Modelos como GPT y DALL·E usan billones de parámetros y técnicas matemáticas complejas.

Se combinan matemáticas, computación y neurociencia para crear modelos cada vez más sofisticados.