10 Machine Learning Blueprints You Should Know for Cybersecurity. Protect your systems and boost your defenses with cutting-edge AI techniques

Rajvardhan Oak

Machine learning in security is harder than other domains because of the changing nature and abilities of adversaries, high stakes, and a lack of ground-truth data. This book will prepare machine learning practitioners to effectively handle tasks in the challenging yet exciting cybersecurity space.The book begins by helping you understand how advanced ML algorithms work and shows you practical examples of how they can be applied to security-specific problems with Python – by using open source datasets or instructing you to create your own. In one exercise, you’ll also use GPT 3.5, the secret sauce behind ChatGPT, to generate an artificial dataset of fabricated news. Later, you’ll find out how to apply the expert knowledge and human-in-the-loop decision-making that is necessary in the cybersecurity space. This book is designed to address the lack of proper resources available for individuals interested in transitioning into a data scientist role in cybersecurity. It concludes with case studies, interview questions, and blueprints for four projects that you can use to enhance your portfolio.By the end of this book, you’ll be able to apply machine learning algorithms to detect malware, fake news, deep fakes, and more, along with implementing privacy-preserving machine learning techniques such as differentially private ML.

3D Deep Learning with Python. Design and develop your computer vision model with 3D data using PyTorch3D and more

Xudong Ma, Vishakh Hegde, Lilit Yolyan

With this hands-on guide to 3D deep learning, developers working with 3D computer vision will be able to put their knowledge to work and get up and running in no time.Complete with step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, this book lets you explore and gain a thorough understanding of state-of-the-art 3D deep learning. You’ll see how to use PyTorch3D for basic 3D mesh and point cloud data processing, including loading and saving ply and obj files, projecting 3D points into camera coordination using perspective camera models or orthographic camera models, rendering point clouds and meshes to images, and much more. As you implement some of the latest 3D deep learning algorithms, such as differential rendering, Nerf, synsin, and mesh RCNN, you’ll realize how coding for these deep learning models becomes easier using the PyTorch3D library.By the end of this deep learning book, you’ll be ready to implement your own 3D deep learning models confidently.

Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker

Vadim Dabravolski

Over the past 10 years, deep learning has grown from being an academic research field to seeing wide-scale adoption across multiple industries. Deep learning models demonstrate excellent results on a wide range of practical tasks, underpinning emerging fields such as virtual assistants, autonomous driving, and robotics. In this book, you will learn about the practical aspects of designing, building, and optimizing deep learning workloads on Amazon SageMaker. The book also provides end-to-end implementation examples for popular deep-learning tasks, such as computer vision and natural language processing. You will begin by exploring key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning. Then, you will explore in detail the theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker. You will learn how to train and serve deep learning models using popular open-source frameworks and understand the hardware and software options available for you on Amazon SageMaker. The book also covers various optimizations technique to improve the performance and cost characteristics of your deep learning workloads.By the end of this book, you will be fluent in the software and hardware aspects of running deep learning workloads using Amazon SageMaker.

AI - podejście pragmatyczne

Noah Gift

Opanuj skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania biznesowe dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego AI podejście pragmatyczne pomaga rozwiązywać praktyczne problemy przy użyciu nowoczesnego uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmurowych narzędzi obliczeniowych. Noah Gift demistyfikuje wszelkie koncepcje i narzędzia potrzebne do osiągnięcia wyników nawet jeśli Czytelnik nie ma solidnego przygotowania z matematyki lub data science. Autor wyjaśnia skuteczne, gotowe do użycia rozwiązania udostępniane przez Amazon, Google i Microsoft oraz demonstruje sprawdzone techniki wykorzystujące ekosystem analizy danych oparty na języku Python. Proponowane podejścia i przykłady pomagają ukierunkować i uprościć każdy krok od wdrożenia po produkcję i budować rozwiązania o niezwykłych możliwościach skalowania. W miarę poznawania działania rozwiązań Machine Language (ML) będziesz uzyskiwać coraz bardziej intuicyjne zrozumienie tego, co można dzięki nim osiągnąć i jak zmaksymalizować ich wartość. Na tych podstawach autor krok po kroku prezentuje budowanie chmurowych aplikacji AI/ML do rozwiązywania realistycznych problemów w dziedzinie marketingu, zarządzania projektami, wyceniania produktów, nieruchomości i dużo więcej. Bez względu na to, czy jesteś profesjonalistą biznesowym, osobą decyzyjną, studentem czy programistą, eksperckie wskazówki autora i rozbudowane analizy przypadków przygotują cię do rozwiązywania problemów data science w niemal dowolnym środowisku. Uzyskaj i skonfiguruj wszystkie potrzebne narzędzia Szybko przejrzyj wszystkie funkcjonalności Pythona, których potrzebujesz do budowania aplikacji uczenia maszynowego Opanuj narzędzia AI i ML oraz cykl życia projektu Korzystaj z narzędzi analitycznych Pythona, takich jak IPython, Pandas, Numpy, Juypter Notebook i Sklearn Dołącz pragmatyczną pętlę zwrotną, która pozwoli nieustannie poprawiać wydajność naszych procedur i systemów Projektuj chmurowe rozwiązania AI oparte na Google Cloud Platform, uwzględniając usługi TPU, Colaboratory i Datalab Definiuj chmurowe przepływy pracy w Amazon Web Services, w tym wystąpienia punktowe, potoki kodu i inne Pracuj z API sztucznej inteligencji w Microsoft Azure Poznaj budowanie sześciu rzeczywistych aplikacji AI od początku do końca

AI Crash Course. A fun and hands-on introduction to machine learning, reinforcement learning, deep learning, and artificial intelligence with Python

Hadelin de Ponteves

Welcome to the Robot World … and start building intelligent software now!Through his best-selling video courses, Hadelin de Ponteves has taught hundreds of thousands of people to write AI software. Now, for the first time, his hands-on, energetic approach is available as a book. Starting with the basics before easing you into more complicated formulas and notation, AI Crash Course gives you everything you need to build AI systems with reinforcement learning and deep learning. Five full working projects put the ideas into action, showing step-by-step how to build intelligent software using the best and easiest tools for AI programming, including Python, TensorFlow, Keras, and PyTorch.AI Crash Course teaches everyone to build an AI to work in their applications. Once you've read this book, you're only limited by your imagination.

AI Eksploracja

Andrzej Zybertowicz, Katarzyna Zybertowicz

"Andrzej Zybertowicz stworzył w tej książce przestrzeń dla rozmowy o AI, której wszyscy potrzebujemy. W dzisiejszym świecie przejrzystość w naszym dyskursie to kluczowe wymaganie. Ta książka powinna być lekturą dla każdego, kto pyta, czym AI jest dziś i czym może być w przyszłości. A must read." - Andrew A. Michta, Senior Fellow and Director, Scowcroft Strategy Initiative, The Atlantic Council of the United States "Książka AI Eksploracja zostawiła mnie z większą liczbą pytań niż miałam przed jej przeczytaniem. A mimo to właśnie dlatego warto po nią sięgnąć. Może stanowić ciekawy , inny punkt wyjścia, pretekst do dalszych rozważań na temat AI. Poznając bowiem lepiej tę technologię, paradoksalnie lepiej poznajemy samych siebie." - Natalia Hatalska, autorka książki Wiek paradoksów: Czy technologia nas ocali? "Komputery osobiste, Internet i smartfony, początkowo traktowane jako ciekawostka, głęboko zmieniły nasze życie. Brakuje nam wyobraźni socjologicznej, przewidywania skutków społecznych wprowadzania nowych technologii. Sztuczna inteligencja może mieć znacznie silniejszy wpływ niż rozwinięte wcześniej technologie. Rozważania prof. Zybertowicza na ten temat są kontrowersyjne, ale warto je krytycznie przemyśleć." - Prof. Włodzisław Duch, UMK

AI Explained. Uncovering the Reality, Risks, and Rewards of Artificial Intelligence

Nigel Poulton

This book leads readers on a comprehensive journey through artificial intelligence, beginning with an introduction to its foundational concepts. Early on, readers are guided through what AI is and why it’s becoming a transformative force in today’s world. They’ll then explore the technical processes behind AI creation, learning how data and algorithms power intelligent systems, making complex technology accessible and understandable.Further on, the book delves into practical applications and ethical considerations. Readers discover the positive ways AI is improving our lives, from breakthroughs in healthcare to innovations in everyday industries. Following this, it presents a balanced view of AI’s potential risks, discussing the ethical concerns and societal challenges that arise with misuse, encouraging thoughtful reflection on AI’s impact.Towards the end, the book tackles critical future challenges and solutions. It discusses the threat of rogue AI behaviors and highlights strategies to prevent AI from acting unpredictably. The final section offers an optimistic outlook on the responsible development of AI, encouraging readers to envision a future where AI can drive positive change. By journey’s end, readers will feel equipped with a nuanced understanding of AI, its real-world significance, and its ethical implications.

AI for Absolute Beginners: A Clear Guide to Tomorrow. Demystifying AI for Beginners and Paving the Path to Future Innovations

Oliver Theobald

The course begins with an engaging introduction to the world of Artificial Intelligence, making it approachable for absolute beginners. We unravel the mysteries of AI's evolution, from its historical roots to the cutting-edge technologies shaping our future. By explaining complex concepts in simple terms, this course aims to illuminate the path for those curious about how AI impacts our world.The course focuses on the core components of AI, including machine learning, deep learning, and natural language processing, before advancing to more specialized topics like generative AI and computer vision. Each module is designed to build a comprehensive understanding, emphasizing why these technologies are crucial for solving real-world problems and how they're transforming industries.The course wraps up by exploring the ethical considerations and privacy concerns associated with AI, along with a visionary look at the future of work in an AI-driven world. It offers a treasure trove of further resources, ensuring learners have everything they need to continue their exploration of AI.

AI Horizons. Shaping a Better Future Through Responsible Innovation and Human Collaboration

Mercury Learning and Information, Enamul Haque

As artificial intelligence continues to reshape industries and societies, understanding its broader implications is crucial. AI Horizons offers an in-depth exploration of the ethical challenges and social consequences associated with AI, such as privacy, bias, and the digital divide. The book underscores the importance of transparency, fairness, and accountability, stressing the need for a responsible approach to AI development.The book further examines how AI is being adopted across various sectors, including healthcare, education, and finance, providing real-world case studies that highlight its transformative power. However, it also considers the unique challenges emerging markets face and the potential of AI to address critical global issues like poverty and climate change.AI Horizons advocates for a collaborative partnership between humans and AI, promoting human-centric design and governance frameworks to ensure that AI enhances human intelligence rather than replacing it. Through a balanced approach, the book calls for informed dialogue, public literacy in AI, and robust policies to guide AI's development responsibly and equitably.

AI PRAKTYCZNE PODSTAWY CZĘŚĆ 1 WPROWADZENIE

Gołębiowski Dariusz

AI PRAKTYCZNE PODSTAWY - CZĘŚĆ 1: WPROWADZENIE 🤖📘 🔹 Słyszałeś/aś o sztucznej inteligencji, ale nie wiesz, od czego zacząć? 🔹 Myślisz, że AI to coś skomplikowanego i tylko dla specjalistów? 🔹 A może po prostu chcesz sprawdzić, jak może Ci ułatwić życie i pracę? Jeśli na którekolwiek z tych pytań odpowiedziałeś/aś TAK, to ten ebook jest dla Ciebie! Nie musisz być technologicznym guru, żeby skorzystać z dobrodziejstw AI. To pierwsza część praktycznego przewodnika, który w prosty i przystępny sposób pokaże Ci: ✅ Co to właściwie jest AI i jak działa? - bez zbędnego technobełkotu ✅ Jakie mity o sztucznej inteligencji warto obalić? - bo nie, AI nie chce przejąć świata! 😃 ✅ Jakie narzędzia AI są już dostępne i mogą Ci pomóc na co dzień? - w pracy, w domu, w życiu prywatnym ✅ Czy AI jest dla każdego, nawet jeśli technologia Cię onieśmiela? - podpowiedź: TAK! 🎯 Dla kogo jest ten ebook? 📌 Dla osób, które uważają, że "są za stare na AI" - to mit, który wspólnie obalimy! 📌 Dla każdego, kto chce zrozumieć AI bez skomplikowanej teorii i zacząć z niej korzystać od zaraz. 📌 Dla małych przedsiębiorców i freelancerów, którzy chcą pracować mądrzej, a nie ciężej. 📖 Napisany lekkim, przystępnym językiem, z humorem i kulinarnymi analogiami - bo AI to nie magia, a smaczny przepis na lepsze życie! ➡️ Nie czekaj! Otwórz ten ebook i zobacz, jak AI może stać się Twoim sprzymierzeńcem. 🚀 Cytat z recenzji zachwyconej Czytelniczki ⭐ "AI dla każdego! W końcu ktoś to wyjaśnił po ludzku!" ⭐ Nie sądziłam, że kiedykolwiek zrozumiem, co to właściwie jest ta cała sztuczna inteligencja... a już na pewno nie, że mogłabym jej używać! Zawsze myślałam, że AI to coś dla programistów i ludzi, którzy mówią dziwnym językiem pełnym kodów i algorytmów. Ten ebook kompletnie zmienił moje podejście! 📖 Co mi się najbardziej podobało? ✅ Prosty, przystępny język - żadnych niezrozumiałych technicznych pojęć! ✅ Humor! Autor porównuje AI do gotowania, a ja od razu to kupuję - w końcu każdy wie, że dobre przepisy są na wagę złota! 🍽️ ✅ Konkretne przykłady - teraz już wiem, jak AI może mi pomóc w codziennych sprawach i pracy. Nie ukrywam, bałam się, że to kolejna książka, w której po trzech stronach zacznę się gubić. A tu? Czytałam z przyjemnością i uśmiechem! Jeśli chcesz wreszcie przestać bać się sztucznej inteligencji i zacząć ją wykorzystywać na własnych zasadach - gorąco polecam! 💡

A.I. Revealed. Exploring AI foundations, advanced applications, and ethical considerations

Mercury Learning and Information, Erik Herman

Unlock the transformative power of artificial intelligence in this comprehensive journey through its foundational principles and practical applications. Start by grasping the essentials of AI and machine learning, progressing to advanced topics like deep learning, neural networks, and cutting-edge applications in natural language processing and computer vision. Each concept is delivered with real-world relevance, ensuring a clear understanding of the theory and its implementation.Dive deeper into the ethical dimensions of AI, exploring critical issues such as bias and fairness. Gain insights into how AI is revolutionizing industries through case studies, bridging the gap between theoretical knowledge and practical application. The course culminates with an exploration of emerging technologies and the future of AI, equipping you with foresight into its transformative potential.Whether you're taking your first steps in AI development or seeking to enhance your existing skills, this course offers a structured pathway to mastery. With hands-on guidance, you'll develop a robust foundation and confidence to contribute meaningfully in the rapidly evolving field of artificial intelligence.

AI w biznesie. Jak zarabiać więcej dzięki sztucznej inteligencji

Mirosław Skwarek

Biznesowa rewolucja na miarę internetu. Już tu jest! Pojęcie sztucznej inteligencji (SI, ang. AI) używane jest od lat pięćdziesiątych XX wieku. Jednak dopiero niedawno stało się gorącym, odmienianym przez wszystkie przypadki i możliwości terminem, który działa na wyobraźnię ludzi na całym świecie. Sprawcą zamieszania jest ChatGPT - chatbot opracowany przez firmę OpenIA, który służy do generowania odpowiedzi na dane wprowadzone przez użytkownika. Innymi słowy: super mózg z dostępem do wszystkich zasobów internetu pomyślany tak, by dzielić się nimi z człowiekiem w sposób, jakiego ten człowiek akurat sobie życzy. Możliwości ChataGPT są imponujące. Całą wiedzę, jaką zgromadziliśmy, mamy za jego pośrednictwem na wyciągnięcie ręki, dostępną w kilka sekund. Dysponuje także naszym doświadczeniem i umiejętnościami - zdolnością do researchu, umiejętnościami obliczeniowymi, kreatywnością na poziomie profesjonalnego copywritera. Analizuje i wyciąga wnioski, planuje, tłumaczy zagraniczne teksty, tworzy pisma, odpowiedzi na zapytania, oferty, wpisy na bloga i do mediów społecznościowych. Brzmi jak science fiction? Może. Jednak ChatGPT już tu jest i czeka, aż go zatrudnisz w swojej firmie i pozwolisz mu robić dla Ciebie rzeczy, które zrobić trzeba, a na których zrobienie nie masz czasu, chęci, albo pieniędzy - bo realizację niektórych zadań trzeba byłoby powierzyć zleceniobiorcy. Tymczasem elektroniczny super mózg zrobi je dla Ciebie za darmo. Ta książka podpowie Ci jak namówić Chata GPT, by dla Ciebie pracował.   Przedsiębiorca, marketingowiec, edukator oraz autor bestsellerów. Posłuchaj, co o swojej najnowszej książce mówi jej twórca – Mirosław Skwarek ⤵️

AI w edukacji Część 1 Praktyczny poradnik od podstaw 2025

Gołębiowski Dariusz

Czy sztuczna inteligencja nadaje się do szkoły? Sprawdziłem jak nauczyciel. A potem napisałem o tym książkę :). Witaj w świecie, w którym sztuczna inteligencja nie planuje (jeszcze) przejąć władzy nad światem, ale już całkiem sprawnie radzi sobie z... nauką, edukacją i kuchnią! Tak, dobrze przeczytałeś - kuchnią. Bo w tej książce AI wciela się nie tylko w pomocnika nauczyciela, ale i w Wielkiego Kucharza Cyfrowej Epoki. To poradnik dla wszystkich, którzy: ✅ Nie wiedzą, od czego zacząć przygodę z AI ✅ Chcą zrozumieć, co AI robi w szkole i dlaczego czasem... halucynuje ✅ Szukają pomysłów, które można wdrożyć na lekcji od ręki ✅ A przy okazji lubią, gdy edukacja jest podana z odrobiną humoru i szczyptą absurdu 🧠 Co znajdziesz w środku? 🍳 Sztuczna inteligencja jako kucharz cyfrowej epoki - bo przecież AI w edukacji to nie tylko sucha teoria! 🔍 Podstawy AI wyjaśnione z lekkim przymrużeniem oka - dowiesz się, czym (lub kim?) AI jest naprawdę. 🛠️ AI w praktyce - poznasz jej rodzaje, zastosowania i odpowiedź na pytanie: czy AI już istnieje!? 🤖 Wielka Trójka: AI, AGI i AI ogólnego zastosowania - zrozumiesz różnice, bez ziewania. 😨 Strach przed zmianami - czyli o lęku przed utratą pracy i nowym miejscu nauczyciela w świecie maszyn. 💼 Nowe zawody, nowe możliwości - np. zawód "prompt grafik", czyli ktoś, kto potrafi gadać z AI obrazami! 🧠 Skuteczne promptowanie i głębokie myślenie - jak zadawać pytania, żeby AI nie zaczęło filozofować o sensie życia. 🌈 Halucynacje AI - kiedy AI tworzy bzdury z taką pewnością, że prawie mu wierzysz. 📈 Jakość odpowiedzi i jak AI zachęcać, by nie zgasło w połowie pracy. 🧬 Świadomość AI i program edukacji - zderzenie teorii z praktyką. 🎓 Praktyczne wykorzystanie AI w edukacji - pomysły, które działają, bez piętnastu szkoleń z certyfikatem. To praktyczny przewodnik, który możesz potraktować jak edukacyjny GPS - zawsze z humorem, czasem z ironią, ale zawsze prosto do celu. Jeśli myślisz: "AI mnie przeraża", to po tej książce pomyślisz: "AI? To da się ogarnąć!" Kliknij. Przeczytaj. Wprowadź AI do swojej klasy. I niech się dzieje edukacyjna magia.

AI w edukacji Część 2 Praktyczne pomysły na kreatywną edukację

Dariusz Gołębiowski

AI w edukacji Część 2 Praktyczne pomysły na kreatywną edukację Witajcie w świecie, gdzie Wielki Mag Merlin bez wahania zamieniłby swoją różdżkę na algorytm, a uczniowie rozwiązują równania matematyczne przy pomocy sztucznej inteligencji. "AI W EDUKACJI Część 2 praktyczne pomysły na kreatywną naukę", to poradnik, który może nie nauczy Was kodowania, ale z pewnością pokaże, jak algorytmy sztucznej inteligencji mogą pomagać w nauce. Właśnie tutaj spróbuję zmienić Wasze podejście do nauki. Pomoże AI! Czy zdecydujesz się na szybki update? Zabiorę Was w podróż, gdzie sztuczna inteligencja i nauka tworzą tak naturalne połączenie, że Darwin by się nie powstydził. No, może trochę przesadziłem. Ale tylko nieco. Poznając ten poradnik, mam nadzieję, że poczujecie chemię do chemii, a miętę do mięty :). A fizyka? Oj, poczujecie przyciąganie, bo tutaj grawitacja, to nie tylko spadające jabłka, ale i intrygujące pomysły. Zanurzcie się w geografii, gdzie AI pomoże Wam zwiedzić świat bez wychodzenia z klasy, a na lekcjach języków obcych technologia pokaże ... język i to dosłownie! Ale bez obaw, wszystko może się obyć całkiem kulturalnie. Bo czy zastanawialiście się kiedyś, jak by to było, gdybyście mogli teleportować się w czasie i przestrzeni? Dzięki sztucznej inteligencji, geografia i historia mogą stać się naszymi prywatnymi wehikułami - właśnie: czasu oraz przestrzeni. Możemy eksplorować piramidy bez piasku w butach i przemierzać Wielki Mur Chiński, nie martwiąc się o kondycję. A wszystko to podczas jednej lekcji. Z małą przerwą na herbaciany detoks ;). A gdyby tak Twoi uczniowie mogliby "zobaczyć" dźwięki? Kreatywne pomysły na lekcje muzyki z AI pozwolą im wizualizować harmonię i zobaczyć, jak wygląda piękno symfonii. Może nawet odkryją, że Beethoven czy Chopin mieli swoje własne rodzaje playlist - tylko nieco mniej cyfrowe ;). Inne przedmioty? Proszę bardzo! Zajrzyj w głąb tego poradnika. Zobacz pozostałe propozycje na ciekawe, inspirujące i głęboko wciągające lekcje dla uczniów, ale także i dla wspaniałych nauczycielek oraz nauczycieli. Edukatorzy i edukatorki oraz Ty - szanowna Dyrekcjo! Wzmocnijcie swoje super moce dzięki narzędziom AI, które pomogą zarządzać Waszą klasą oraz nauką: skutecznie, efektownie i efektywnie. A zarządzanie placówką? AI to Wasz nowy, niezawodny doradca biznesowy, a może doradczyni do spraw promocji szkoły? Twój wybór! W każdym razie - na pewno nie poprosi Ciebie o urlop. A do tego zawsze ma czas i niesamowity poziom empatii oraz zrozumienia. Zawsze możesz liczyć na życzliwość w jego (i/lub jej) ... chciałbym powiedzieć - "ustach", ale to byłoby (jeszcze!) zwykłą przesadą. Choć zapewne już niedługo, w niedalekiej przyszłości ... hmm, no wiesz. Roboty, itd. Mam przyjemność przedstawić drugą część poradnika, który, jak zakładam, będzie dla Was inspirującym przewodnikiem po fascynującym świecie AI. Na kolejnych stronach tej książki znajdziesz przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w edukacji, choć nie zabraknie także odniesień do innych dziedzin życia. Współczesne technologie AI otwierają przed nami wszystkimi zupełnie nowe, nieznane dotychczas horyzonty kreatywności oraz możliwości dydaktycznych. Większość z nich jeszcze całkiem niedawno byłoby nawet trudnym do pomyślenia. A tym bardziej nie do zastosowania. Moja książka ma na celu nie tylko zainspirować Ciebie do wykorzystywania AI w nauczaniu różnych przedmiotów, ale również dostarczyć konkretne narzędzia i pomysły, jak można to zrobić efektywnie oraz bezpiecznie. Zagłębiając się w treść niniejszego poradnika, znajdziecie praktyczne propozycje zastosowań AI w biologii, chemii, matematyce, fizyce, językach obcych oraz wielu innych dziedzinach edukacji szkolnej. Wszystko po to, aby uatrakcyjnić proces nauczania celem uczynienia go bardziej interaktywnym, zrozumiałym i angażującym dla dzieci oraz młodzieży. W tej części poradnika dużo uwagi poświęcam także ciekawym narzędziom oraz metodologiom, które mogą wspierać nauczycieli w ich codziennej, szkolnej pracy. Spróbuje udowodnić Tobie, że sztuczna inteligencja może być zarówno codziennym pomocnikiem, jak i wielką inspiracją. Efektem Waszej współpracy, powinno być zwiększenie zainteresowania wśród uczniów danym przedmiotem nauczania. Ciekawsze, bardziej kreatywne zajęcia mogą się okazać drogą do lepszego przyswajania szkolnej wiedzy. Nie unikam w tym poradniku także trudnych tematów, jak potencjalne zagrożenia płynące z masowego wdrożenia sztucznej inteligencji, zarówno dla uczniów, nauczycieli, jak i całej społeczności edukacyjnej. Właściwe podejście do zastosowania AI, powinno uwzględniać między innymi kwestie etyczne oraz społeczne. Jest szansa, że właściwe wyważenie pomiędzy korzyściami i zagrożeniami da pozytywny efekt w rozwoju młodego człowieka oraz ludzkiej społeczności. Podsumowując: mam nadzieję, że ten poradnik stanie się dla Was: niezmiernie cennym źródłem fachowej wiedzy oraz pomysłów, które ożywią każdą szkolną lekcję, skuteczną pomocą w przygotowaniu uczniów do życia w świecie przyszłości, gdzie zapewne technologia AI odgrywać będzie kluczową rolę.  

AI w edukacji Część 2 Praktyczne pomysły na kreatywną naukę 2025

Gołębiowski Dariusz

📗 AI w edukacji - Część 2: Praktyczne pomysły na kreatywną naukę Kiedy nauczyciel spotyka sztuczną inteligencję - dzieje się magia. I trochę kodu. Ale bez paniki! Po sukcesie pierwszej części przyszedł czas na konkret, praktykę i inspirację w czystej postaci. Ten poradnik to nie wykład ani instrukcja obsługi sztucznej inteligencji. To skrzynka z narzędziami, pomysłami i gotowymi rozwiązaniami, które możesz wprowadzić do swojej klasy od zaraz - niezależnie, czy uczysz chemii, etyki, matematyki, WF-u czy... plastyki. 🎓 Co znajdziesz w środku? 💡 Kreatywne pomysły na wykorzystanie AI w edukacji szkolnej - podzielone na przedmioty: Biologia, geografia, historia, informatyka, język polski, języki obce, muzyka, przyroda, technika, matematyka, WOS, fizyka, wychowanie fizyczne... nawet etyka i zajęcia wychowawcze znajdą tu swoje miejsce w erze cyfrowej! 📌 Rzeczywiste wyzwania: Co z RODO? Jak chronić prywatność uczniów i nauczycieli? Czy AI może wyręczyć (lub zagrozić) nauczycielowi? Jakie są realne zagrożenia dla uczniów i społeczności szkolnej? Jak nie dać się wciągnąć w pułapkę automatyzacji wszystkiego? 🔐 Bezpieczeństwo przede wszystkim: Dowiesz się, jak zmniejszyć ryzyko, jak wdrażać AI z głową, gdzie są granice i jakie narzędzia warto znać. ⚙️ Przegląd narzędzi AI - od ogólnych (do każdego przedmiotu), po wąsko wyspecjalizowane narzędzia wspierające konkretne działania edukacyjne. 🏫 AI w zarządzaniu szkołą - bo nie tylko lekcje mogą skorzystać ze wsparcia algorytmu. Dyrektorze, to coś dla Ciebie! To książka, która łączy pedagogikę z przyszłością, bez oderwania od szkolnej rzeczywistości. Jeśli szukasz praktycznych porad, gotowych inspiracji i uczciwej refleksji nad miejscem AI w edukacji - właśnie ją znalazłeś. AI nie zastąpi nauczyciela. Ale może sprawić, że Twoja praca będzie mądrzejsza, lżejsza i... bardziej twórcza. Nie musisz być geekiem. Wystarczy być nauczycielem, który chce zrobić krok naprzód. Gotowy na tę podróż? Kliknij, przeczytaj, wypróbuj. Uczmy się razem - z głową, sercem i... AI. cytat z recenzji "To nie jest książka. To narzędzie wielofunkcyjne dla nauczyciela XXI wieku!" Jako nauczyciel z ponad 10-letnim stażem i sceptycznym podejściem do modnych technologii, muszę przyznać jedno: ta książka mnie zaskoczyła. Pozytywnie. I to bardzo. To nie jest teoretyczny elaborat o tym, że AI "zmieni edukację". To praktyczne kompendium, które pokazuje jak, gdzie i po co wprowadzić AI do każdego przedmiotu - od biologii po WF (!), i jeszcze zrobić to z głową. Autor nie tylko zna temat, ale umie tłumaczyć z języka technologii na język nauczyciela. Największe plusy? ✅ Konkretne przykłady zastosowań AI na lekcjach ✅ Gotowe inspiracje do każdego przedmiotu - naprawdę każdego ✅ Refleksje o zagrożeniach i granicach użycia AI - bez lukru ✅ Przegląd narzędzi, które naprawdę działają ✅ Rozdziały o RODO i bezpieczeństwie - bardzo potrzebne! Ta książka otwiera oczy, ale też daje narzędzia do działania. Dzięki niej nie tylko sam zainteresowałem się AI, ale też... moi uczniowie zaczęli traktować lekcje jak coś więcej niż "do odklepania". Jeśli uczysz i chcesz, żeby Twoje lekcje były nowoczesne, ciekawe i bezpieczne - sięgnij po tę książkę. Ja już czekam na część trzecią. - Michał, nauczyciel geografii i wychowawca, fan nowych rozwiązań, ale tylko tych sensownych

AI w rękach sprzedawcy. Jak zwiększyć efektywność sprzedaży i zdominować rynek

Jeb Blount, Anthony Iannarino

Oto czas przełomu. Należysz do pierwszego pokolenia, które ma dostęp do sztucznej inteligencji. Równocześnie żyjesz w czasach gwałtownych zmian. To oznacza, że nie możesz zachłysnąć się AI i w pełni zautomatyzować procesu sprzedaży. W erze sztucznej inteligencji relacje międzyludzkie przynoszą jeszcze większą przewagę konkurencyjną. Jeśli jednak nie wdrożysz potrzebnych narzędzi AI, szybko zostaniesz w tyle. Poznaj perspektywę prawdziwych liderów sprzedaży zarządzających najlepszymi zespołami na świecie! Will Frattini, dyrektor, ZoomInfo Dzięki tej praktycznej książce dowiesz się, w czym konkretnie może Ci pomóc AI. Nauczysz się automatyzować nudne, powtarzalne zadania, przeprowadzać rozległe analizy i badania, budować pipeline sprzedażowy, tworzyć skuteczne komunikaty, które wyróżnią się na tle konkurencji, a także skracać cykl sprzedaży. Poznasz również sprytne techniki generowania promptów, które pomogą Ci uzyskiwać najlepsze możliwe wyniki. Szybko się przekonasz, że w tym nowym świecie innowacji AI możesz budować głębsze relacje międzyludzkie, a to z kolei niezawodnie przełoży się na imponującą efektywność sprzedaży. Wiedza zawarta w książce ułatwi Ci zdobycie przewagi przy użyciu tej przełomowej technologii! Przełomowa książka dla specjalistów w dziedzinie sprzedaży, którzy chcą wyprzedzić konkurencję w dynamicznym świecie! Bernie Weiss, prezes oddziału iHeartMedia

AI w tłumaczeniach. Automatyzacja procesu przekładu w dobie sztucznej inteligencji

Łukasz Bogucki

Tłumaczenia technologicznie doładowane Branża tłumaczeniowa przeżywa w ostatnich kilku latach prawdziwą rewolucję. Jest ona związana z rozwojem technologii tłumaczeń wspomaganych komputerowo (CAT) i sztucznej inteligencji (AI). I choć wielu tłumaczy zerka z obawą szczególnie w stronę tej drugiej, obawiając się, że AI odbierze im pracę, znacznie lepiej (i efektywniej) jest potraktować oba narzędzia właśnie jako narzędzia - ułatwiające i usprawniające proces tłumaczenia tekstu. Jeśli chcesz się dowiedzieć, jak te dwie technologie mogą wspomóc lub zmienić Twoją pracę, sięgnij po tę książkę. Dowiesz się, na czym faktycznie polega rola tłumacza w pracy nad przekładem Poznasz historyczne początki tłumaczeń wspomaganych technologiami cyfrowymi Zrozumiesz zasadę działania narzędzi mogących przyspieszyć i usprawnić Twoją pracę Zastanowisz się nad tym, jaka przyszłość czeka branżę, którą właśnie opanowuje generatywna sztuczna inteligencja

AI. Наддержави штучного інтелекту

Кай Фу Лі

Чесно про те, кому загрожує втрата роботи через штучний інтелект та які економічні наслідки тягнуть за собою технологічні прориви. Що буде з людиною, коли штучний інтелект робитиме геть усе? Штучний інтелект змінює світ. Чи буде суперкомпютер правити світом? Що ми можемо зробити для того, щоб не лишитися позаду прогресу?

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!

Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji

Willi Weber, Tobias Zwingmann

Niepowodzenia biznesowe można różnie tłumaczyć, jeśli jednak od szukania wymówek wolisz zapewnić sukces swojej firmie, przemyśl sposób, w jaki korzystasz z analizy danych. Poprzez rozszerzenie możliwości i poprawę jakości analiz otworzysz sobie drzwi do podejmowania najbardziej racjonalnych decyzji - decyzji opartych na wnioskach. W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole. Najważniejsze zagadnienia: rozszerzona analityka, jej zalety i potencjalne ograniczenia najlepsze praktyki w dziedzinie implementacji rozszerzonej analityki w firmie role analityczne, przepływy pracy, potrzebne narzędzia i umiejętności korzystanie z danych, a także budowanie zaufania i dostępności analiza przypadków posłużenia się rozszerzoną analityką jako czynnikiem wspierającym Oto drogowskaz dla organizacji, która chce bazować na danych w erze sztucznej inteligencji! Donald Farmer, właściciel firmy TreeHive Strategy

Android: Game Programming. A Developer's Guide

Raul Portales, John Horton

Gaming has historically been a strong driver of technology, whether we’re talking about hardware or software performance, the variety of input methods, or graphics support and the Android game platform is no different. Android is a mature, yet still growing, platform that many game developers have embraced as it provides tools, APIs, and services to help bootstrap Android projects and ensure their success, many of which are specially designed to help game developers.Since Android uses one of the most popular programming languages, Java, as the primary language to build apps of all types, you will start this course by first obtaining a solid grasp of the Java language and its foundation APIs. This will improve your chances of succeeding as an Android app developer. We will show you how to get your Android development environment set up and you will soon have your first working game.The course covers all the aspects of game development through various engrossing and insightful game projects. You will learn all about frame-by-frame animations and resource animations using a space shooter game, create beautiful and responsive menus and dialogs, and explore the different options to play sound effects and music in Android. You will also learn the basics of creating a particle system and will see how to use the Leonids library. By the end of the course, you will be able to configure and use Google Play Services on the developer console and port your game to the big screen.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Learning Java by Building Android Games by John Horton? Android Game Programming by Example by John Horton? Mastering Android Game Development by Raul Portales

Angular and Deep Learning Pocket Primer. A Comprehensive Guide to AI and Expert Systems for Professionals

Mercury Learning and Information, Oswald Campesato

As part of the Pocket Primer series, this book introduces basic deep learning concepts and integrates them into Angular 10 applications. It offers a fast-paced introduction to deep learning features and popular classifiers. Covering Angular 10 functionality, deep learning concepts, and key classification algorithms, the book includes code samples and figures. Topics such as TensorFlow and Keras are also explored.The book begins with an introduction to AI and its applications, followed by state space search and heuristic search strategies. You will delve into expert systems, their development life cycle, knowledge acquisition, and representation. These topics lead to a deeper understanding of neural networks, the learning process, and fuzzy logic systems, ensuring a comprehensive grasp of AI and deep learning principles.Understanding these concepts is essential for developing sophisticated AI applications and enhancing Angular 10 projects. This book transitions you from a novice to a proficient developer, equipped with practical skills and knowledge. Advanced topics like fuzzy expert systems and logic programming are covered, culminating in advanced Prolog. Companion files with source code and color figures enhance the learning experience, making this book an invaluable resource for integrating deep learning with Angular 10.

Applied Machine Learning Explainability Techniques. Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more

Aditya Bhattacharya

Explainable AI (XAI) is an emerging field that brings artificial intelligence (AI) closer to non-technical end users. XAI makes machine learning (ML) models transparent and trustworthy along with promoting AI adoption for industrial and research use cases.Applied Machine Learning Explainability Techniques comes with a unique blend of industrial and academic research perspectives to help you acquire practical XAI skills. You'll begin by gaining a conceptual understanding of XAI and why it's so important in AI. Next, you'll get the practical experience needed to utilize XAI in AI/ML problem-solving processes using state-of-the-art methods and frameworks. Finally, you'll get the essential guidelines needed to take your XAI journey to the next level and bridge the existing gaps between AI and end users.By the end of this ML book, you'll be equipped with best practices in the AI/ML life cycle and will be able to implement XAI methods and approaches using Python to solve industrial problems, successfully addressing key pain points encountered.

Applied Machine Learning for Healthcare and Life Sciences Using AWS. Transformational AI implementations for biotech, clinical, and healthcare organizations

Ujjwal Ratan

While machine learning is not new, it's only now that we are beginning to uncover its true potential in the healthcare and life sciences industry. The availability of real-world datasets and access to better compute resources have helped researchers invent applications that utilize known AI techniques in every segment of this industry, such as providers, payers, drug discovery, and genomics.This book starts by summarizing the introductory concepts of machine learning and AWS machine learning services. You’ll then go through chapters dedicated to each segment of the healthcare and life sciences industry. Each of these chapters has three key purposes -- First, to introduce each segment of the industry, its challenges, and the applications of machine learning relevant to that segment. Second, to help you get to grips with the features of the services available in the AWS machine learning stack like Amazon SageMaker and Amazon Comprehend Medical. Third, to enable you to apply your new skills to create an ML-driven solution to solve problems particular to that segment. The concluding chapters outline future industry trends and applications.By the end of this book, you’ll be aware of key challenges faced in applying AI to healthcare and life sciences industry and learn how to address those challenges with confidence.