Biznes IT

AI Blueprints. How to build and deploy AI business projects

Dr. Joshua Eckroth

AI Blueprints gives you a working framework and the techniques to build your own successful AI business applications. You’ll learn across six business scenarios how AI can solve critical challenges with state-of-the-art AI software libraries and a well thought out workflow. Along the way you’ll discover the practical techniques to build AI business applications from first design to full coding and deployment.The AI blueprints in this book solve key business scenarios. The first blueprint uses AI to find solutions for building plans for cloud computing that are on-time and under budget. The second blueprint involves an AI system that continuously monitors social media to gauge public feeling about a topic of interest - such as self-driving cars. You’ll learn how to approach AI business problems and apply blueprints that can ensure success.The next AI scenario shows you how to approach the problem of creating a recommendation engine and monitoring how those recommendations perform. The fourth blueprint shows you how to use deep learning to find your business logo in social media photos and assess how people interact with your products. Learn the practical techniques involved and how to apply these blueprints intelligently. The fifth blueprint is about how to best design a ‘trending now’ section on your website, much like the one we know from Twitter. The sixth blueprint shows how to create helpful chatbots so that an AI system can understand customers’ questions and answer them with relevant responses.This book continuously demonstrates a working framework and strategy for building AI business applications. Along the way, you’ll also learn how to prepare for future advances in AI. You’ll gain a workflow and a toolbox of patterns and techniques so that you can create your own smart code.

AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie

Alex Castrounis

Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!

AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie

Alex Castrounis

Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!

AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie

Alex Castrounis

Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim - wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy. To praktyczny przewodnik dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI w przedsiębiorstwie. Wyjaśniono tu dokładnie, czym jest AI i jakie kluczowe koncepcje się z nią wiążą, pokazano, w jaki sposób należy identyfikować związane z nią szanse, a także przedstawiono innowacyjny model AIPB, prezentujący całościowe podejście do prowadzenia inicjatyw AI. Opisano zasady tworzenia udanych strategii AI, które przynoszą korzyści zarówno pojedynczym osobom, jak i firmie. Istotną częścią książki są wskazówki dotyczące ryzyka, kluczowych kwestii, kompromisów i ograniczeń związanych z projektami AI. Podkreślono również znaczenie kierownictwa wykonawczego w innowacyjnych przedsięwzięciach związanych ze sztuczną inteligencją. W tej książce: koncepcje sztucznej inteligencji oraz potencjał AI dla biznesu wprowadzenie do modelu AIPB i przykłady zastosowań pogłębiona dyskusja na temat celów wdrażania rozwiązań AI koncepcja dojrzałości wobec sztucznej inteligencji i otwieranie się na innowacje budowa skutecznej strategii wdrażania AI przyszłość AI dla przedsiębiorstw: oczekiwania i zagrożenia AI: zmaterializuj swoje marzenia i nadzieje!

AI w praktyce

Kar-Group

AI w praktyce - jak naprawdę wykorzystać sztuczną inteligencję na co dzień Praktyczny e-book dla osób, które chcą przestać "czytać o AI", a zacząć z niej korzystać. Zamiast teorii dostajesz gotowe przepisy na działania w biurze, marketingu, edukacji, HR, sprzedaży, analizie danych, a nawet w grafice i copywritingu. Każdy rozdział to: krótkie wyjaśnienie "co i po co", lista narzędzi, prawdziwe case study oraz proste ćwiczenie, dzięki któremu wdrożysz AI od razu. Co znajdziesz w środku? AI w pracy biurowej i produktywności - jak skracać żmudne zadania z godzin do minut (case: raport w 2 godziny zamiast 2 dni). AI w marketingu i social mediach - od pomysłu do kampanii w jeden dzień, z checklistą narzędzi krok po kroku. AI w edukacji i nauce języków - trzy różne osoby, trzy skuteczne ścieżki nauki dopasowane do celu. AI w biznesie i analizie danych - jak mała firma może zyskać "wewnętrznego analityka" bez zatrudniania zespołu. AI w tworzeniu treści i copywritingu - szybciej, lepiej, konsekwentnie z brand voice. AI w grafice i projektowaniu - zwiększ kreatywność i skróć procesy bez drogiego software'u. AI w obsłudze klienta i sprzedaży - więcej sprzedaży, mniej kosztów (case: e-commerce). AI w HR i rozwoju osobistym - rekrutacja, przygotowanie do rozmowy, plan rozwoju z pomocą AI. Dla kogo? przedsiębiorców i marketerów, specjalistów biurowych, sprzedawców i analityków, nauczycieli, lektorów i osób uczących się, HR-owców i wszystkich, którzy chcą realnie podnieść efektywność pracy. Dlaczego warto? Zero lania wody: konkretne przykłady, narzędzia "które działają" i zadania do wykonania. Szybkie wdrożenia: każde ćwiczenie zaprojektowane tak, by przynieść efekt w 30-60 minut. Uniwersalność: treści dla MŚP, zespołów i osób pracujących solo. Za darmo: pełny, praktyczny przewodnik bez opłat.

AI-Native LLM Security. Threats, defenses, and best practices for building safe and trustworthy AI

Vaibhav Malik, Ken Huang, Ads Dawson

Adversarial AI attacks present a unique set of security challenges, exploiting the very foundation of how AI learns. This book explores these threats in depth, equipping cybersecurity professionals with the tools needed to secure generative AI and LLM applications. Rather than skimming the surface of emerging risks, it focuses on practical strategies, industry standards, and recent research to build a robust defense framework.Structured around actionable insights, the chapters introduce a secure-by-design methodology, integrating threat modeling and MLSecOps practices to fortify AI systems. You’ll discover how to leverage established taxonomies from OWASP, NIST, and MITRE to identify and mitigate vulnerabilities. Through real-world examples, the book highlights best practices for incorporating security controls into AI development life cycles, covering key areas such as CI/CD, MLOps, and open-access LLMs.Built on the expertise of its co-authors—pioneers in the OWASP Top 10 for LLM applications—this guide also addresses the ethical implications of AI security, contributing to the broader conversation on trustworthy AI. By the end of this book, you’ll be able to develop, deploy, and secure AI technologies with confidence and clarity.*Email sign-up and proof of purchase required

Alfabet zarządzania projektami. Wydanie II

Michał Kopczewski

Zaprojektuj sukces! Jesteś kierownikiem projektu? Wiesz, czym to pachnie. Dostajesz do wykonania zadanie i określony czas. Masz zrobić coś wspólnie z grupą ludzi, którzy od dziś są Twoim zespołem projektowym. Te osoby często pracują w różnych działach firmy, mają odmienne kompetencje i nawyki zawodowe. Trudno im się ze sobą porozumieć. Twój projekt nie jest dla nich bynajmniej jedynym obowiązkiem. W dodatku wcale nie jesteś ich przełożonym. Jesteś (tylko i aż) szefem tego projektu. Za jego realizację odpowiadasz przed sponsorem. A problemy się piętrzą. Czujesz, że brak Ci czasu, ludzi, narzędzi... A może wcale nie jesteś kierownikiem projektu? Może jesteś członkiem zespołu projektowego. Albo właścicielem firmy lub członkiem zarządu. W każdym razie, jak wielu z nas, zdarza Ci się pracować projektowo, bo to często najefektywniejszy model realizacji skomplikowanych zadań. I chcesz wiedzieć, jak to dobrze robić. Na szczęście istnieją skuteczne sposoby rozwiązywania problemów zwykle pojawiających się w projektach. Michał Kopczewski od kilkunastu lat obserwuje z bliska i opisuje specyfikę życia projektowego. Wnioski płynące z tych obserwacji i praktyczne rady zebrał w formie alfabetycznej układanki, którą czyta się naprawdę lekko. A jednocześnie ten świetny podręcznik zawiera praktyczną wiedzę, przydatną każdemu szefowi i członkowi projektu.   Michał Kopczewski — ekspert w dziedzinie zarządzania projektami i doskonalenia procesów biznesowych. Od kilkunastu lat pracuje jako konsultant, trener, prelegent i mentor kierowników projektów. Wdraża standardy zarządzania projektami w firmach i uczy menedżerów dobrych praktyk. Jest założycielem firmy Processum, specjalizującej się w doradztwie z zakresu efektywności organizacji. Wcześniej pracował m.in. w Arthur Andersen, PwC i IBM, a także współpracował z ICAN Institute (wydawcą Harvard Business Review Polska). Jest autorem książki Praktyczne lekcje zarządzania projektami (Onepress 2013). Prywatnie jest miłośnikiem nietypowych wypraw i sportów. Od biznesu odpoczywa... w biegu. Uczestniczy w biegach na orientację i maratonach. W 2003 roku, jako drugi Polak w historii, ukończył Marathon des Sables na Saharze.     Zarządzanie projektami w dzisiejszych czasach jest bardzo istotną umiejętnością. Ta książka odkrywa wiele tajników tej ważnej sztuki. Pokazuje dobre praktyki i ciekawe przykłady. Lektura Alfabetu zarządzania projektami to dobra inwestycja dla każdego menedżera. dr Irena Eris Co mają wspólnego założyciel startupu, konsultant i menedżer w korporacji? Wszyscy trzej powinni z sukcesem zakończyć swoje projekty. To najważniejsza umiejętność w dzisiejszym biznesie. W tym kontekście Alfabet zarządzania projektami może okazać się prawdziwym skarbem. Dariusz Kraszewski – partner, Deloitte Consulting Często sięgam po Alfabet..., ponieważ mnie inspiruje, a także zwraca uwagę na kluczowe aspekty zarządzania projektami, które umykają w natłoku codziennych spraw. Praktyczny i użyteczny na każdym stanowisku zarządczym. Przemek Pohrybieniuk – dyrektor zarządzający, ACCA Polska To nie tylko książka o projektach, ale również syntetyczny zestaw dobrych praktyk i metod na uniknięcie pułapek w zarządzaniu. Ciekawa, poparta doświadczeniami autora i trafnymi przykładami, powinna znaleźć się w biblioteczce każdej nastawionej na efektywność firmy. Jacek Byliński – prezes zarządu, CUK Ubezpieczenia Przeczytałem Alfabet zarządzania projektami z wielką uwagą i ciekawością. Jest on dla mnie inspiracją do działania i usprawniania organizacji, w których pracuję. Dzięki niemu nie tylko ograniczyliśmy koszty, ale również uprościliśmy procesy w naszej firmie. Piotr Wilczyński – CFO, członek zarządu, PHZ Baltona W tej książce znalazłem praktyczne odpowiedzi na różne wątpliwości związane z zarządzaniem projektami. Łatwy i przystępny sposób przekazu informacji sprawia, że pozycję tę czyta się z dużą przyjemnością. Michał Mirosław Wikliński – prezes zarządu, City Parking Group Alfabet ... bardzo przejrzyście tłumaczy zawiłości zarządzania projektami. Autor daje wiele praktycznych wskazówek, przez co inspiruje do poszukiwania własnych pomysłów na skuteczniejsze prowadzenie projektów. Joanna Meyer – dyrektor ds. zarządzania zasobami ludzkimi, Żywiec Zdrój Prosty i skuteczny przekaz. Sięgam po tę książkę, gdy chcę znaleźć praktyczne porady dotyczące konkretnych problemów pojawiających się w moich projektach. Nigdy się nie zawiodłem. Marcin Łukasiewicz – dyrektor pionu inwestycji i rozwoju, Medicover

Algorithms and Data Structures with Python. A comprehensive guide to data structures & algorithms via an interactive learning experience

Cuantum Technologies LLC

Begin your journey with an introduction to Python and algorithms, laying the groundwork for more complex topics. You will start with the basics of Python programming, ensuring a solid foundation before diving into more advanced and sophisticated concepts. As you progress, you'll explore elementary data containers, gaining an understanding of their role in algorithm development.Midway through the course, you’ll delve into the art of sorting and searching, mastering techniques that are crucial for efficient data handling. You will then venture into hierarchical data structures, such as trees and graphs, which are essential for understanding complex data relationships. By mastering algorithmic techniques, you’ll learn how to implement solutions for a variety of computational challenges.The latter part of the course focuses on advanced topics, including network algorithms, string and pattern deciphering, and advanced computational problems. You'll apply your knowledge through practical case studies and optimizations, bridging the gap between theoretical concepts and real-world applications. This comprehensive approach ensures you are well-prepared to handle any programming challenge with confidence.

Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II

David Natingga

Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!

Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik

Rishal Hurbans

Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!