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Se inicia la teoría de la información, introducida por Claude Shannon, fundamental para la compresión y transmisión de datos.

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Desarrollo de redes neuronales artificiales, apoyadas en el álgebra lineal y el cálculo para su entrenamiento.

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Teoría de grafos aplicada en la representación de relaciones en datos complejos, utilizada en algoritmos de búsqueda.

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Consolidación del aprendizaje automático, integrando estadística y probabilidad para modelos predictivos.

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Avances en álgebra lineal, con la formalización de matrices y vectores, esenciales para el manejo de datos en IA.

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Explosión del Big Data y su análisis, donde la estadística juega un papel crucial en el desarrollo de algoritmos de IA.

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Desarrollo del cálculo por Newton y Leibniz, base para optimización de algoritmos.