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1943: Modelo de la Neurona de McCulloch y Pitts

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1943: Modelo de la Neurona de McCulloch y Pitts

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Walter Pitts y Warren McCulloch introducen el primer modelo matemático de una neurona artificial, sentando las bases del campo de las redes neuronales y la IA.

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Alan Turing propone un test basado en lógica y razonamiento matemático para determinar si una máquina puede exhibir inteligencia similar a la humana.

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Frank Rosenblatt desarrolla el primer algoritmo de red neuronal basado en matemáticas, capaz de aprender tareas simples. Es un paso fundamental hacia el aprendizaje automático moderno.

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Lotfi Zadeh introduce la lógica difusa, una extensión matemática de la lógica booleana que permite razonar con incertidumbre, crucial para la toma de decisiones en IA.

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Se introduce la retropropagación, un método matemático esencial para entrenar redes neuronales profundas. Este avance permite que la IA realice tareas complejas.

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1986: Aprendizaje profundo y redes multicapa

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1986: Aprendizaje profundo y redes multicapa

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Investigadores demuestran que las redes neuronales multicapa pueden resolver problemas no lineales gracias a técnicas matemáticas avanzadas, iniciando la era del 'deep learning'.

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1997: Optimización en el aprendizaje automático

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1997: Optimización en el aprendizaje automático

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Las matemáticas de la optimización, como el descenso de gradiente, se consolidan como herramientas clave para ajustar modelos de IA de manera eficiente.

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2001: El método de Support Vector Machines (SVM)

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2001: El método de Support Vector Machines (SVM)

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Las SVM, apoyadas en la geometría y el álgebra lineal, permiten clasificar datos de alta dimensión con alta precisión, contribuyendo notablemente al desarrollo de la IA.

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2012: Renacimiento del deep learning con redes convolucionales

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2012: Renacimiento del deep learning con redes convolucionales

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Las redes convolucionales, basadas en operaciones matemáticas de convolución, revolucionan el procesamiento de imágenes y el reconocimiento visual.

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2020: Avances en teoría de grafos y redes generativas

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2020: Avances en teoría de grafos y redes generativas

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Las matemáticas detrás de la teoría de grafos y las redes generativas adversariales (GANs) permiten avances en la simulación y creatividad artificial en IA moderna.