Biznes IT
Szefologika, czyli logika szefowania. Wydanie 2 rozszerzone
Paulina Polko, Roman Polko
Co sprawia, że zostajesz szefem? Kiedy naprawdę kierujesz innymi ludźmi? W którym momencie stajesz się ich liderem, przywódcą, za którym pójdą w ogień? Dlaczego nie dzieje się to w chwili przeprowadzki do nowego biura z napisem: kierownik, dyrektor, prezes, CEO? Jak to możliwe, że awans nie czyni cię automatycznie przywódcą, a jedynie daje ci szansę by nim zostać? Czemu w szefowaniu najmniej jest przywilejów, a najwięcej ciężkiej pracy? Z jakiego powodu niektórym bycie szefem się nigdy nie przydarzy? Ta książka nie jest zbiorem prostych recept i łatwych odpowiedzi. Nie obiecujemy, że po jej przeczytaniu w 30 dni staniesz się szefem doskonałym. Co więcej, możliwe, że nawet jeśli czujesz się już całkiem kompetentny na tym polu, po lekturze zdasz sobie sprawę, że Twoje samozadowolenie nie ma zbyt solidnych podstaw. Jest również wielce prawdopodobne, że odłożysz tę książkę skołowany. Jak to ― szef jest tak samo ważny jak wszyscy inni członkowie zespołu, choć przecież nikt nie ma wątpliwości, że to on podejmuje decyzje? Tak, logika szefowania jest mocno pokręcona. Lider myśli strategicznie, musi jednak umieć dostrzegać pozornie nieistotne detale. Ściągać do organizacji nowości technologiczne, a jednocześnie nie zrywać z tradycją. Dawać podwładnym swobodę w działaniu, ale nie uchylać się od osobistej, jednoosobowej odpowiedzialności za efekty pracy. W czasach zmiany pierwszy się z nią mierzyć i być wtedy dla swoich ludzi ostoją stabilności. Korzystając z własnych doświadczeń i badań prowadzonych na żywych organizmach organizacji na całym świecie, staramy się logikę szefowania nieco wyprostować. Będzie o terrorystach i himalaistach, Władysławie Jagielle i Smoku Wawelskim, Indianach, tupolewie, ścieleniu łóżka i covidzie. Zapraszamy do lektury!
Szefologika, czyli logika szefowania. Wydanie 2 rozszerzone
Paulina Polko, Roman Polko
Co sprawia, że zostajesz szefem? Kiedy naprawdę kierujesz innymi ludźmi? W którym momencie stajesz się ich liderem, przywódcą, za którym pójdą w ogień? Dlaczego nie dzieje się to w chwili przeprowadzki do nowego biura z napisem: kierownik, dyrektor, prezes, CEO? Jak to możliwe, że awans nie czyni cię automatycznie przywódcą, a jedynie daje ci szansę by nim zostać? Czemu w szefowaniu najmniej jest przywilejów, a najwięcej ciężkiej pracy? Z jakiego powodu niektórym bycie szefem się nigdy nie przydarzy? Ta książka nie jest zbiorem prostych recept i łatwych odpowiedzi. Nie obiecujemy, że po jej przeczytaniu w 30 dni staniesz się szefem doskonałym. Co więcej, możliwe, że nawet jeśli czujesz się już całkiem kompetentny na tym polu, po lekturze zdasz sobie sprawę, że Twoje samozadowolenie nie ma zbyt solidnych podstaw. Jest również wielce prawdopodobne, że odłożysz tę książkę skołowany. Jak to ― szef jest tak samo ważny jak wszyscy inni członkowie zespołu, choć przecież nikt nie ma wątpliwości, że to on podejmuje decyzje? Tak, logika szefowania jest mocno pokręcona. Lider myśli strategicznie, musi jednak umieć dostrzegać pozornie nieistotne detale. Ściągać do organizacji nowości technologiczne, a jednocześnie nie zrywać z tradycją. Dawać podwładnym swobodę w działaniu, ale nie uchylać się od osobistej, jednoosobowej odpowiedzialności za efekty pracy. W czasach zmiany pierwszy się z nią mierzyć i być wtedy dla swoich ludzi ostoją stabilności. Korzystając z własnych doświadczeń i badań prowadzonych na żywych organizmach organizacji na całym świecie, staramy się logikę szefowania nieco wyprostować. Będzie o terrorystach i himalaistach, Władysławie Jagielle i Smoku Wawelskim, Indianach, tupolewie, ścieleniu łóżka i covidzie. Zapraszamy do lektury!
Szefologika, czyli logika szefowania. Wydanie 2 rozszerzone
Paulina Polko, Roman Polko
Co sprawia, że zostajesz szefem? Kiedy naprawdę kierujesz innymi ludźmi? W którym momencie stajesz się ich liderem, przywódcą, za którym pójdą w ogień? Dlaczego nie dzieje się to w chwili przeprowadzki do nowego biura z napisem: kierownik, dyrektor, prezes, CEO? Jak to możliwe, że awans nie czyni cię automatycznie przywódcą, a jedynie daje ci szansę by nim zostać? Czemu w szefowaniu najmniej jest przywilejów, a najwięcej ciężkiej pracy? Z jakiego powodu niektórym bycie szefem się nigdy nie przydarzy? Ta książka nie jest zbiorem prostych recept i łatwych odpowiedzi. Nie obiecujemy, że po jej przeczytaniu w 30 dni staniesz się szefem doskonałym. Co więcej, możliwe, że nawet jeśli czujesz się już całkiem kompetentny na tym polu, po lekturze zdasz sobie sprawę, że Twoje samozadowolenie nie ma zbyt solidnych podstaw. Jest również wielce prawdopodobne, że odłożysz tę książkę skołowany. Jak to ― szef jest tak samo ważny jak wszyscy inni członkowie zespołu, choć przecież nikt nie ma wątpliwości, że to on podejmuje decyzje? Tak, logika szefowania jest mocno pokręcona. Lider myśli strategicznie, musi jednak umieć dostrzegać pozornie nieistotne detale. Ściągać do organizacji nowości technologiczne, a jednocześnie nie zrywać z tradycją. Dawać podwładnym swobodę w działaniu, ale nie uchylać się od osobistej, jednoosobowej odpowiedzialności za efekty pracy. W czasach zmiany pierwszy się z nią mierzyć i być wtedy dla swoich ludzi ostoją stabilności. Korzystając z własnych doświadczeń i badań prowadzonych na żywych organizmach organizacji na całym świecie, staramy się logikę szefowania nieco wyprostować. Będzie o terrorystach i himalaistach, Władysławie Jagielle i Smoku Wawelskim, Indianach, tupolewie, ścieleniu łóżka i covidzie. Zapraszamy do lektury!
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
Aileen Nielsen
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!
Hadelin de Ponteves
Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy danych, przedsiębiorcy i menedżerowie, a nawet politycy i ekonomiści. Jej możliwości wydają się dziś nieograniczone - aby je wykorzystać, wystarczy zdobyć gruntowną wiedzę i dobrze zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka nie są to trudne zadania. Choćby ze względu na dostęp do wielu artykułów, kursów czy książek o technologiach sztucznej inteligencji. Jednak w tym nadmiarze materiałów bardzo trudno dokonać właściwego dla siebie wyboru. To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców - dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania. Dzięki tej książce: opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych nauczysz się budować inteligentne roboty Oto Twoja świetlana przyszłość w świecie AI!
Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!
Sztuczna inteligencja. Inspiracje dla biznesu
Maciej Stanusch
Sztuczna inteligencja (AI) przestała być jedynie futurystycznym konceptem i stała się kluczowym narzędziem wspierającym rozwój biznesu. Firmy na całym świecie wykorzystują AI do optymalizacji procesów, automatyzacji pracy, personalizacji komunikacji z klientami oraz podejmowania trafniejszych decyzji opartych na danych. "Sztuczna inteligencja. Inspiracje dla biznesu" to książka dla tych, którzy chcą zrozumieć, jak AI może pomóc im w pracy, zwiększyć efektywność organizacji i przekształcić sposób zarządzania firmą. Autor, praktyk z ponad 20-letnim doświadczeniem w obszarze AI i automatyzacji, prowadzi czytelnika przez kluczowe zagadnienia związane z zastosowaniem sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Zrozumienie tej technologii nie wymaga już specjalistycznej wiedzy technicznej - książka pokazuje w prosty i przystępny sposób, jak wykorzystać AI do rozwiązywania realnych problemów biznesowych. Pierwsza część książki przedstawia historię rozwoju AI, wyjaśnia różnice między klasycznym podejściem regułowym a nowoczesnym uczeniem maszynowym oraz opisuje przełomowe technologie, takie jak modele transformacyjne (np. ChatGPT, BERT). Zrozumienie tych fundamentów pozwala lepiej zrozumieć, jak działają nowoczesne systemy AI i jakie mają ograniczenia. Następnie książka skupia się na praktycznych zastosowaniach AI w biznesie. Omówione zostają chatboty i voiceboty, które rewolucjonizują obsługę klienta, redukując koszty i poprawiając jakość komunikacji. Przedstawione są też systemy automatyzacji procesów (RPA), które eliminują żmudne, powtarzalne zadania i pozwalają pracownikom skupić się na bardziej strategicznych działaniach. Jednym z kluczowych aspektów książki jest temat przetwarzania języka naturalnego (NLP) i jego zastosowań w biznesie. Czytelnik dowie się, jak AI może analizować teksty, podsumowywać informacje, wykrywać nastroje klientów oraz generować treści - od raportów po posty na media społecznościowe. Opisane zostają również sposoby integracji AI z systemami CRM i ERP, co umożliwia lepsze zarządzanie relacjami z klientami i optymalizację procesów wewnętrznych firmy. Szczególna uwaga została poświęcona pisaniu skutecznych promptów dla narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Claude.AI. Dzięki praktycznym wskazówkom czytelnik nauczy się formułować precyzyjne zapytania, które pozwolą mu uzyskać lepsze wyniki i efektywniej korzystać z modeli językowych. Znajdzie tu konkretne przykłady promptów, które mogą wspierać różne działy firmy - od marketingu, przez sprzedaż, aż po HR. Książka porusza również kwestie etyczne i organizacyjne związane z wdrażaniem AI w biznesie. Czytelnik dowie się, jakie wyzwania stoją przed firmami wdrażającymi sztuczną inteligencję, jakie ryzyko wiąże się z automatyzacją oraz jakie są najlepsze praktyki zapewniające odpowiedzialne i bezpieczne wykorzystanie AI. Na koniec książka podsumowuje ewolucję AI, jej wpływ na codzienne życie i prognozy dotyczące przyszłości. Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, a firmy, które potrafią ją skutecznie wdrożyć, zyskują przewagę konkurencyjną. "Sztuczna inteligencja w biznesie - praktyczny przewodnik" to nie tylko zbiór informacji, ale przede wszystkim narzędzie dla tych, którzy chcą świadomie korzystać z AI, podejmować lepsze decyzje i dostosować swoje firmy do dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości cyfrowej. Bez względu na to, czy jesteś przedsiębiorcą, menedżerem, specjalistą ds. marketingu, analitykiem danych czy po prostu osobą zainteresowaną praktycznym wykorzystaniem AI - ta książka dostarczy Ci wiedzy i narzędzi, które pozwolą skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję do codziennej pracy i zwiększyć efektywność Twojej organizacji.
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
Stuart Russell, Peter Norvig
Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach!
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
Stuart Russell, Peter Norvig
Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia. To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach. W drugim tomie: różne modele i koncepcje uczenia maszynowego przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów roboty: percepcja, działanie, uczenie perspektywy sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?
Sztuczna inteligencja od podstaw
Feliks Kurp
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji