Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją. Lepsze planowanie, kodowanie, testowanie i wdrażanie

Tom Taulli

To już się dzieje! Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wykonują monotonne zadania i zajmują się złożonymi szczegółami kodu. W tym czasie programista może się skupić na rozwiązywaniu problemów i innowacjach. AI w takim tandemie ogrywa rolę zaufanego pomocnika, wyręczającego człowieka w zawiłych lub nużących aspektach kodowania. Efekt? Imponujący wzrost produktywności! Ta praktyczna książka ułatwi Ci optymalne używanie narzędzi AI na wszystkich etapach tworzenia oprogramowania. Niezależnie od Twojego doświadczenia nauczysz się korzystać z szerokiej gamy rozwiązań: od dużych modeli językowych ogólnego przeznaczenia (ChatGPT, Gemini i Claude) po systemy przeznaczone do kodowania (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor i Amazon CodeWhisperer). Poznasz również metodykę programowania modułowego, która efektywnie współgra z technikami pisania promptów do generowania kodu. W książce znajdziesz także najlepsze sposoby zastosowania uniwersalnych modeli LLM w nauce języka programowania, wyjaśnianiu kodu lub przekładaniu go na inny język programowania. Najciekawsze zagadnienia: możliwości narzędzi opartych na AI, przeznaczonych do tworzenia kodu zalety i wady popularnych systemów korzystanie z ogólnych modeli językowych podczas kodowania narzędzia oparte na AI w cyklu życia oprogramowania inżynieria promptów podczas tworzenia oprogramowania realizacja żmudnych zadań, takich jak pisanie wyrażeń regularnych Ta książka zaoszczędzi Ci wielu godzin prób i błędów! Jonathan Ellis, współzałożyciel firmy DataStax

Prompt engineering i ChatGPT. Poradnik skutecznej komunikacji ze sztuczną inteligencją

Andrzej Kacprzak

Twój przewodnik po świecie prompt engineeringu Wszystkie znaki na niebie i ziemi wskazują wyraźnie: wkraczamy w erę, w której sztuczna inteligencja (SI) będzie wszechobecna. Wygra na tym ten, kto szybciej nauczy się z nią skutecznie porozumiewać. Nie czekaj zatem i już dziś opanuj sztukę tworzenia precyzyjnych i trafnych promptów, czyli instrukcji dla modeli językowych, takich jak ChatGPT. Autor z zapałem dzieli się swoją fascynacją sztuczną inteligencją i prezentuje praktyczne metody jej zastosowania w różnych obszarach. Korzystając z własnego doświadczenia inżynierskiego, w przystępny sposób wyjaśnia zasady prompt engineeringu, pozwalające optymalnie formułować "podpowiedzi" dla SI. Pracując z tym praktycznym przewodnikiem, nauczysz się między innymi: Efektywnie komunikować się z SI Budować prompty, które przynoszą oczekiwane rezultaty Korzystać z prostych, a także bardziej zaawansowanych strategii i technik prompt engineeringu Zaprzęgać ChatGPT do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin życia zarówno prywatnego, jak i zawodowego Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji i poznaj możliwości, jakie otwiera przed Tobą dobrze skonstruowany prompt.

Prompt Engineering Using ChatGPT. Crafting Effective Interactions and Building GPT Apps

Mercury Learning and Information, Mehrzad Tabatabaian

This book is designed for mastering prompt engineering in artificial intelligence, focusing on ChatGPT, GPT-4, and GPT plug-ins. It explores fundamental principles, practical techniques, and real-world applications. Readers will learn the role of prompts in AI interactions, the anatomy of well-constructed prompts, and various prompt styles. The book also covers setting constraints to guide AI responses and ensure ethical interactions, making it ideal for both beginners and advanced users.The journey begins with the foundations of prompts and crafting contextual prompts. It progresses to asking specific questions, providing constraints, and creating diverse content prompts. Advanced chapters cover debugging, iterating prompts, and using GPT-4 with plug-ins. The book concludes with real-world applications, future trends, and ethical considerations, ensuring a comprehensive understanding of prompt engineering.Understanding these concepts is crucial for effective AI interactions. This book transitions readers from basic to advanced prompt engineering, blending theoretical knowledge with practical skills. It is an essential resource for mastering prompt engineering and building innovative GPT applications.

Prosto o AI. Jak działa i myśli sztuczna inteligencja?

Robert Trypuz

Książka Prosto o AI. Jak działa i myśli sztuczna inteligencja? Roberta Trypuza zdobyła III Nagrodę w konkursie na Najlepszą Polską Książkę Informatyczną 2025r. organizowanym przez Polskie Towarzystwo Informatyczne.   Wszystko, co chcesz wiedzieć o AI i czego dotąd nikt nie był w stanie Ci (prosto) wyjaśnić Sztuczna inteligencja jest na ustach wszystkich. Odkąd pojawił się ChatGPT, newsy ze świata informatyki trafiają na pierwsze strony gazet, pojawiają się w serwisach informacyjnych, programach radiowych i telewizyjnych. Na temat AI dyskutują już nie tylko programiści, ale także fizycy, filozofowie i specjaliści zajmujący się rynkiem pracy. Wojskowi i naukowcy odkrywają dla niej kolejne zastosowania w swoich dziedzinach, futurolodzy zaś na zmianę straszą wizjami rodem z Terminatora i Czarnego lustra i uspokajają, że to wszystko dla naszego dobra, a sztuczna inteligencja pozostaje przecież pod ludzką kontrolą. W tym nowym, wspaniałym świecie, w którym każdy ma na temat AI swoje zdanie, opinie te są często sprzeczne, a ich uzasadnienia niezrozumiałe dla większości z nas, łatwo się pogubić. Jak się odnaleźć? Chcemy, by Twoim przewodnikiem po świecie sztucznej inteligencji stała się ta książka. Napisana prostym, przystępnym językiem przez informatyka i filozofa w jednej osobie, przybliży Ci najważniejsze zagadnienia związane z AI: Czym jest AI i jak się buduje sztuczną inteligencję, w tym ChatGPT Na jakich zasadach funkcjonują duże modele językowe W jaki sposób AI odczytuje tekst, a jak rozpoznaje obiekty na zdjęciu Czy sztuczna inteligencja może mieć wolną wolę Jakie znaczenie AI będzie miała dla edukacji O książce w mediach: Bać się, czy oswajać? „Prosto o AI”. Rozmowa z Robertem Trypuzem [Radio WNET] Eksperyment Myślowy - recenzja książki Kopalnia Wiedzy - recenzja książki Pozwól, że wyjaśnię - recenzja książki  

Python 3 and Machine Learning Using ChatGPT / GPT-4. Harness the Power of Python, Machine Learning, and Generative AI

Mercury Learning and Information, Oswald Campesato

This book bridges the gap between theoretical knowledge and practical application in Python programming, machine learning, and using ChatGPT-4 in data science. It starts with an introduction to Pandas for data manipulation and analysis. The book then explores various machine learning classifiers, from kNN to SVMs. Later chapters cover GPT-4's capabilities, enhancing linear regression analysis, and using ChatGPT in data visualization, including AI apps, GANs, and DALL-E.The journey begins with mastering Pandas and machine learning fundamentals. It progresses to applying GPT-4 in linear regression and machine learning classifiers. The final chapters focus on using ChatGPT for data visualization, making complex results accessible and understandable.Understanding these concepts is crucial for modern data scientists. This book transitions readers from basic Python programming to advanced applications of ChatGPT-4 in data science. Companion files with source code, datasets, and figures enhance learning, making this an essential resource for mastering Python, machine learning, and AI-driven data visualization.

Python: Advanced Predictive Analytics. Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications

Ashish Kumar, Joseph Babcock

Social Media and the Internet of Things have resulted in an avalanche of data. Data is powerful but not in its raw form; it needs to be processed and modeled, and Python is one of the most robust tools out there to do so. It has an array of packages for predictive modeling and a suite of IDEs to choose from. Using the Python programming language, analysts can use these sophisticated methods to build scalable analytic applications. This book is your guide to getting started with predictive analytics using Python.You'll balance both statistical and mathematical concepts, and implement them in Python using libraries such as pandas, scikit-learn, and NumPy. Through case studies and code examples using popular open-source Python libraries, this book illustrates the complete development process for analytic applications. Covering a wide range of algorithms for classification, regression, clustering, as well as cutting-edge techniques such as deep learning, this book illustrates explains how these methods work. You will learn to choose the right approach for your problem and how to develop engaging visualizations to bring to life the insights of predictive modeling.Finally, you will learn best practices in predictive modeling, as well as the different applications of predictive modeling in the modern world. The course provides you with highly practical content from the following Packt books:1. Learning Predictive Analytics with Python2. Mastering Predictive Analytics with Python

Quantum Computing in Practice with Qiskit(R) and IBM Quantum Experience(R). Practical recipes for quantum computer coding at the gate and algorithm level with Python

Hassi Norlen

IBM Quantum Experience® is a leading platform for programming quantum computers and implementing quantum solutions directly on the cloud. This book will help you get up to speed with programming quantum computers and provide solutions to the most common problems and challenges.You’ll start with a high-level overview of IBM Quantum Experience® and Qiskit®, where you will perform the installation while writing some basic quantum programs. This introduction puts less emphasis on the theoretical framework and more emphasis on recent developments such as Shor’s algorithm and Grover’s algorithm. Next, you’ll delve into Qiskit®, a quantum information science toolkit, and its constituent packages such as Terra, Aer, Ignis, and Aqua. You’ll cover these packages in detail, exploring their benefits and use cases. Later, you’ll discover various quantum gates that Qiskit® offers and even deconstruct a quantum program with their help, before going on to compare Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) and Universal Fault-Tolerant quantum computing using simulators and actual hardware. Finally, you’ll explore quantum algorithms and understand how they differ from classical algorithms, along with learning how to use pre-packaged algorithms in Qiskit® Aqua.By the end of this quantum computing book, you’ll be able to build and execute your own quantum programs using IBM Quantum Experience® and Qiskit® with Python.

Rewolucja sztucznej inteligencji w medycynie. Jak GPT-4 może zmienić przyszłość

Peter Lee, Carey Goldberg, Isaac Kohane

Odkąd się pojawił, ChatGPT wzbudza ogromne zainteresowanie wśród ludzi różnych profesji. Szybko stało się jasne, że to jeden z największych przełomów technologicznych ostatnich kilkudziesięciu lat. Możemy oczekiwać, że modele językowe radykalnie wpłyną na to, jak ludzie będą pracować, komunikować się ze sobą i zdobywać wiedzę. Szczególnie dużo nadziei ― i obaw ― wiąże się z zastosowaniem GPT w medycynie. Niezależnie od tego, czy jesteś pracownikiem ochrony zdrowia, medykiem, czy pacjentem, powinieneś jak najszybciej zrozumieć możliwości tej technologii. W tej książce opisano różne zastosowania GPT-4 w medycynie: jako źródło informacji medycznej, wsparcie w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia czy też pomoc w tworzeniu dokumentacji, takiej jak podsumowanie wizyty pacjenta. Podczas lektury odkryjesz niezwykły potencjał tej technologii, przekonasz się także, jak bardzo może poprawić skuteczność diagnozowania i usprawnić niektóre procedury. Znajdziesz tu spostrzeżenia o potencjalnych wadach sztucznej inteligencji i najświeższe wnioski związane z jej zastosowaniem. Nie zabrakło również opisu zagrożeń związanych z tą technologią i wskazówek, do czego GPT nie można używać. Poszczególne zagadnienia zilustrowano prawdziwymi rozmowami z GPT-4. Są one w pełni spontaniczne i pozbawione poprawek, często błyskotliwe i czasami nietaktowne, wzbogacone o cenny kontekst i szczere komentarze. AI w medycynie: jutro zaczęło się wczoraj!