Sztuczna inteligencja
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?
AI-Assisted Coding. Enhancing Programming with AI Tools and Techniques
Rheinwerk Publishing, Inc, Michael Kofler, Bernd Öggl,...
This book takes programmers through the process of enhancing their workflow using AI tools. It begins by introducing the basics of coding with AI assistants, such as GitHub Copilot and ChatGPT, and shows how these tools can assist in writing and optimizing code. The next section focuses on using AI in debugging, refactoring, and generating software documentation, helping readers master techniques for coding with AI support. Pair programming with AI is explored in detail, with practical examples demonstrating its real-world applications. The book also dives into advanced tools like Ollama and Aider, giving readers the knowledge to build local language models and integrate them into their development workflows. The final chapters highlight how AI can be incorporated into projects, enabling more efficient, innovative coding processes. By the end of the book, readers will have the necessary skills to use AI-powered tools seamlessly, ultimately improving their programming productivity and broadening their AI integration capabilities.
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
Abhijit Dey, Srinivasan Shanmuganathan, David Roldán Martínez
In today’s FinTech landscape, AI is no longer optional, it’s non-negotiable. And it’s not here to replace product managers, but to enhance their skills and amplify their impact. This book is a comprehensive guide for product managers and FinTech innovators looking to harness generative AI and LLMs in financial services. As the industry moves beyond traditional apps into AI-driven platforms, this book offers a practical blueprint for building trust and driving innovation in a rapidly evolving landscape shaped by generative AI.Unlike other FinTech books that lean towards theory, this guide provides actionable, real-world insights. It covers foundational AI-first principles, offers deep dives into key FinTech verticals through success-and-failure case studies, and explores platform scaling and agentic AI. Each chapter centers on real scenarios including a FinTech startup case study to illustrate frameworks and best practices. You’ll learn to integrate AI responsibly, navigate regulatory hurdles, and design customer-centric, data-driven financial products. You’ll equip yourself with the practical tools and templates to confidently innovate within regulatory boundaries.By the end, you’ll be ready to design and scale AI-driven financial products, positioning yourself as a forward-thinking product leader in the AI-first FinTech era.
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
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.
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.
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.
Mercury Learning and Information, Paul Boudreau
Artificial intelligence is reshaping the way projects are managed, offering unprecedented opportunities to improve efficiency, accuracy, and outcomes. This course begins with an introduction to AI’s role in project management, exploring how machine learning, natural language processing, and predictive algorithms can transform traditional approaches. You’ll learn about the key components of AI-driven projects and how to develop a strong business case for adopting these innovations.As you progress, the course delves into practical applications of AI in automating project tasks, analyzing data, and predicting results. Participants will gain hands-on experience with tools that leverage machine learning to forecast project success, improve productivity, and resolve potential failures. Additionally, you’ll discover how generative AI and large language models can enhance communication, planning, and decision-making throughout the project lifecycle.Finally, the course examines the broader implications of integrating AI into project management. You’ll explore strategies for acquiring AI solutions, implementing them within teams, and navigating the ethical challenges they present. By the end of the course, participants will have a clear understanding of how to leverage AI to optimize projects and stay competitive in a rapidly evolving technological landscape.
Richard D Avila, Imran Ahmad
Architecting AI Software Systems provides a definitive guide to building AI-enabled systems, emphasizing the balance between AI’s capabilities and traditional software architecture principles.As AI technologies gain widespread acceptance and are increasingly expected in future applications, this book provides architects and developers with the essential knowledge to stay competitive. It introduces a structured approach to mastering the complexities of AI integration, covering key architectural concepts and processes critical to building scalable and robust AI systems while minimizing development and maintenance risks. The book guides readers on a progressive journey, using real-world examples and hands-on exercises to deepen comprehension. It also includes the architecture of a fictional AI-enabled system as a learning tool. You will engage with exercises designed to reinforce your understanding and apply practical insights, leading to the development of key architectural products that support AI systems. This is an essential resource for architects seeking to mitigate risks and master the complexities of AI-enabled system development.By the end of the book, readers will be equipped with patterns, strategies and concepts necessary to architect AI-enabled systems across various domains.
Lars Malmqvist
Written for Salesforce architects who want quickly implementable AI solutions for their business challenges, Architecting AI Solutions on Salesforce is a shortcut to understanding Salesforce Einstein’s full capabilities – and using them.To illustrate the full technical benefits of Salesforce’s own AI solutions and components, this book will take you through a case study of a fictional company beginning to adopt AI in its Salesforce ecosystem. As you progress, you'll learn how to configure and extend the out-of-the-box features on various Salesforce clouds, their pros, cons, and limitations. You'll also discover how to extend these features using on- and off-platform choices and how to make the best architectural choices when designing custom solutions. Later, you'll advance to integrating third-party AI services such as the Google Translation API, Microsoft Cognitive Services, and Amazon SageMaker on top of your existing solutions. This isn’t a beginners’ Salesforce book, but a comprehensive overview with practical examples that will also take you through key architectural decisions and trade-offs that may impact the design choices you make.By the end of this book, you'll be able to use Salesforce to design powerful tailor-made solutions for your customers with confidence.
Artificial Intelligence and Expert Systems. Techniques and Applications for Problem Solving
Mercury Learning and Information, I. Gupta, G....
This book covers current AI applications and techniques for solving problems and accomplishing tasks. It introduces branches of AI such as formal logic, reasoning, knowledge engineering, expert systems, neural networks, and fuzzy logic. It emphasizes expert systems, with sections on state space search, knowledge engineering, neural networks, fuzzy logic, and Prolog.It begins with an introduction to AI and its applications, setting the stage for foundational concepts. Readers are guided through state space search and heuristic search strategies, crucial for problem-solving in AI. The focus shifts to expert systems, covering their development life cycle, knowledge acquisition, and representation, providing a deep dive into emulating human decision-making.Later chapters cover neural networks and the learning process, essential for creating adaptive systems. Sections on fuzzy logic and fuzzy systems introduce methods for handling uncertainty in AI. Final chapters on programming in logic and advanced Prolog offer practical techniques for AI solutions. This approach equips readers with the skills to apply AI in various domains, enhancing their problem-solving abilities and understanding of intelligent systems.
Artificial Intelligence Basics. A Self-Teaching Introduction
Mercury Learning and Information, N. Gupta, R....
This book is designed as a self-teaching introduction to the fundamental concepts of artificial intelligence (AI). It begins with the history of AI, the Turing test, and early applications, providing a strong foundation. Later chapters cover the basics of searching, game playing, and knowledge representation. The journey continues with detailed explorations of expert systems and machine learning, equipping readers with essential AI techniques.As the course progresses, you will delve into separate programming chapters on Prolog and Python, learning how to implement AI concepts in these languages. These chapters offer practical coding experience, enhancing your understanding of AI programming. The book culminates with a comprehensive chapter on AI machines and robotics, showcasing numerous modern applications and providing a glimpse into the future of AI technology.Understanding these AI concepts is crucial as they form the basis of many modern technologies and applications. This book ensures a smooth transition from a beginner to a proficient AI practitioner, equipped with both theoretical knowledge and practical skills. By the end of the book, you will have a thorough understanding of AI's history, core principles, and practical implementations, ready to apply this knowledge to real-world problems and projects.
Artificial Intelligence Engines. A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
James V Stone
This book is a comprehensive guide to the mathematics behind artificial intelligence engines, taking readers from foundational concepts to advanced applications. It begins with an introduction to artificial neural networks, exploring topics like perceptrons, linear associative networks, and gradient descent. Practical examples accompany each chapter, making complex mathematical principles accessible, even for those with limited prior knowledge.The book's detailed structure covers key algorithms like backpropagation, Hopfield networks, and Boltzmann machines, advancing to deep restricted Boltzmann machines, variational autoencoders, and convolutional neural networks. Modern topics such as generative adversarial networks, reinforcement learning, and capsule networks are explored in depth. Each section connects theory to real-world AI applications, helping readers understand how these techniques are used in practice.Ideal for students, researchers, and AI enthusiasts, the book balances theoretical depth with practical insights. Basic mathematical knowledge or foundation is recommended, allowing readers to fully engage with the content. This book serves as an accessible yet thorough resource for anyone eager to dive deeper into artificial intelligence and machine learning.
Artificial Intelligence. Ethical, social, and security impacts for the present and the future
IT Governance Publishing, Dr. Julie E. Mehan
This book offers an in-depth exploration of Artificial Intelligence (AI), from its origins to the ethical and societal challenges it presents today. It provides a comprehensive understanding of AI’s impact on human interaction, collaboration, privacy, and security. Through analyzing both opportunities and risks, the book emphasizes the ethical concerns surrounding AI, such as bias, privacy violations, and security threats.Chapters explore AI’s transformative role in cybersecurity, misinformation, and human-machine collaboration, highlighting its implications for job markets and human relationships. Real-world examples illustrate how AI can drive progress or cause harm. The ethical dilemmas around AI, including its use in surveillance and decision-making, are thoroughly examined, presenting challenges central to modern technology.Looking ahead, the book offers a forward-thinking perspective on AI’s future, discussing emerging trends and the need for responsible policy-making. It concludes by addressing how society can prepare for AI’s continued growth, offering strategies for navigating the evolving landscape. With practical insights and deep analysis, this book helps readers grasp AI’s profound implications for our future.