Timeline Cuentos Clásicos

La Prueba de Turing Alan Turing propone la «Prueba de Turing» para evaluar la inteligencia de las máquinas. Esta prueba plantea un método para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano.

Modelo de Neurona McCulloch-Pitts Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una neurona artificial. Este modelo, conocido como la neurona McCulloch-Pitts, sentó las bases para el desarrollo de las redes neuronales artificiales y la computación neuronal.

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El Perceptrón de Rosenblatt Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, el primer modelo de red neuronal implementado en hardware. Este dispositivo podía aprender a clasificar patrones simples, marcando un hito importante en el desarrollo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático.

La Prueba de Turing Alan Turing propone la «Prueba de Turing» para evaluar la inteligencia de las máquinas. Esta prueba plantea un método para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano.

inteligencia artificial

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas.

ELIZA: El Primer Chatbot Joseph Weizenbaum crea ELIZA, considerado el primer programa de chat o chatbot. ELIZA fue diseñada para simular una conversación con un psicoterapeuta rogeriano, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural simples

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas.

El Stanford Cart se convierte en uno de los primeros robots móviles capaces de navegar de forma autónoma en entornos con obstáculos.

AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, gana la competición ImageNet por un margen significativo. Desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, AlexNet demostró la efectividad del aprendizaje profundo en tareas de visión por computadora. Su éxito en la clasificación de imágenes a gran escala marcó el inicio de la era moderna del aprendizaje profundo en la visión artificial

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas.

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