Sztuczna inteligencja
Jarrod Anderson
Nowoczesne organizacje muszą używać sztucznej inteligencji, aby realizować cele strategiczne i wprowadzać innowacje. W świecie napędzanym przez AI przetrwanie i rozwój wymagają inteligentnych systemów, modeli wspierających kluczowe decyzje i przełomowych aplikacji. Wizjonerskie przywództwo jednak powinno się harmonijnie łączyć z praktyką codziennego działania firmy. Ten podręcznik na nowo definiuje rolę lidera do spraw sztucznej inteligencji w środowisku, w którym używa się predykcyjnej, deterministycznej, generatywnej i agentowej AI do rozwiązywania złożonych problemów i wspierania innowacyjności. Autor przedstawia strategie realizacji transformacyjnych inicjatyw z obszaru AI, budowania skutecznych zespołów i zarządzania nimi. Dużo miejsca poświęca odpowiedzialnemu wdrażaniu AI i zachowaniu zgodności z regulacjami. Książka spełnia rolę mapy drogowej od projektowania przełomowych rozwiązań po osiąganie wymiernych rezultatów biznesowych. W książce: rozwój i realizacja strategii AI w zgodzie z regulacjami zarządzanie projektami z wykorzystaniem metodyk zwinnych przykłady zastosowania deterministycznej i probabilistycznej AI optymalizacja działania systemów autonomicznych zasady projektowania systemów AI skoncentrowanych na człowieku mechanizmy ochrony danych i prywatności modeli AI nie jest wyborem. To paradygmat przywództwa!
LLM Design Patterns. A Practical Guide to Building Robust and Efficient AI Systems
Ken Huang
This practical guide for AI professionals enables you to build on the power of design patterns to develop robust, scalable, and efficient large language models (LLMs). Written by a global AI expert and popular author driving standards and innovation in Generative AI, security, and strategy, this book covers the end-to-end lifecycle of LLM development and introduces reusable architectural and engineering solutions to common challenges in data handling, model training, evaluation, and deployment.You’ll learn to clean, augment, and annotate large-scale datasets, architect modular training pipelines, and optimize models using hyperparameter tuning, pruning, and quantization. The chapters help you explore regularization, checkpointing, fine-tuning, and advanced prompting methods, such as reason-and-act, as well as implement reflection, multi-step reasoning, and tool use for intelligent task completion. The book also highlights Retrieval-Augmented Generation (RAG), graph-based retrieval, interpretability, fairness, and RLHF, culminating in the creation of agentic LLM systems.By the end of this book, you’ll be equipped with the knowledge and tools to build next-generation LLMs that are adaptable, efficient, safe, and aligned with human values.*Email sign-up and proof of purchase required
Valentina Alto
Duże modele językowe (LLM) stały się technologicznym przełomem. Ich wszechstronność i funkcjonalność sprawiły, że coraz częściej mówi się o nowej erze inteligentnie działających urządzeń i aplikacji. Umiejętność zastosowania LLM we własnych projektach już dziś jest koniecznością dla wielu projektantów i programistów. Dzięki tej książce opanujesz podstawowe koncepcje związane z użyciem LLM. Poznasz unikatowe cechy i mocne strony kilku najważniejszych modeli (w tym GPT, Gemini, Falcon). Następnie dowiesz się, w jaki sposób LangChain, lekki framework Pythona, pozwala na projektowanie inteligentnych agentów do przetwarzania danych o nieuporządkowanej strukturze. Znajdziesz tu również informacje dotyczące dużych modeli podstawowych, które wykraczają poza obsługę języka i potrafią wykonywać różne zadania związane na przykład z grafiką i dźwiękiem. Na koniec zgłębisz zagadnienia dotyczące ryzyka związanego z LLM, a także poznasz techniki uniemożliwiania tym modelom potencjalnie szkodliwych działań w aplikacji. Najciekawsze zagadnienia: architektura dużych modeli językowych unikatowe funkcje LLM komponenty służące do koordynacji sztucznej inteligencji, w tym tworzenia frontendu użycie wiedzy nieparametrycznej i wektorowych baz danych dostrajanie dużych modeli językowych do własnych potrzeb odpowiedzialność i etyka w systemach korzystających z LLM Odkryj, jak łatwo model generatywnej AI zintegruje się z Twoją aplikacją! O książce w mediach: Eksperyment Myślowy - recenzja książki
Oliver Theobald
Starting with Python syntax and data types, this guide builds toward implementing key machine learning models. Learn about loops, functions, OOP, and data cleaning, then transition into algorithms like regression, KNN, and neural networks. A final section walks you through model optimization and building projects in Python.The book is split into two major sections—foundational Python programming and introductory machine learning. Readers are guided through essential concepts such as data types, variables, control flow, object-oriented programming, and using libraries like pandas for data manipulation.In the machine learning section, topics like model selection, supervised vs unsupervised learning, bias-variance, and common algorithms are demystified with practical coding examples. It’s a structured, clear roadmap to mastering both programming and applied ML from zero knowledge.
Oliver Theobald
This book is an ideal starting point for anyone interested in Artificial Intelligence and Machine Learning. It begins with the foundational principles of AI, offering a deep dive into its history, building blocks, and the stages of development. Readers will explore key AI concepts and gradually transition to practical applications, starting with machine learning algorithms such as linear regression and k-nearest neighbors. Through step-by-step Python tutorials, the book helps readers build and implement models with hands-on experience.As the book progresses, readers will dive into advanced AI topics like deep learning, natural language processing (NLP), and generative AI. Topics such as recommender systems and computer vision demonstrate the real-world applications of AI technologies. Ethical considerations and privacy concerns are also addressed, providing insight into the societal impact of these technologies.By the end of the book, readers will have a solid understanding of both the theory and practice of AI and Machine Learning. The final chapters provide resources for continued learning, ensuring that readers can continue to grow their AI expertise beyond the book.
Uday Kamath, Krishna Choppella
Machine Learning is one of the core area of Artificial Intelligence where computers are trained to self-learn, grow, change, and develop on their own without being explicitly programmed. In this course, we cover how Java is employed to build powerful machine learning models to address the problems being faced in the world of Data Science. The course demonstrates complex data extraction and statistical analysis techniques supported by Java, applying various machine learning methods, exploring machine learning sub-domains, and exploring real-world use cases such as recommendation systems, fraud detection, natural language processing, and more, using Java programming. The course begins with an introduction to data science and basic data science tasks such as data collection, data cleaning, data analysis, and data visualization. The next section has a detailed overview of statistical techniques, covering machine learning, neural networks, and deep learning. The next couple of sections cover applying machine learning methods using Java to a variety of chores including classifying, predicting, forecasting, market basket analysis, clustering stream learning, active learning, semi-supervised learning, probabilistic graph modeling, text mining, and deep learning.The last section highlights real-world test cases such as performing activity recognition, developing image recognition, text classification, and anomaly detection. The course includes premium content from three of our most popular books:[*]Java for Data Science[*]Machine Learning in Java [*]Mastering Java Machine LearningOn completion of this course, you will understand various machine learning techniques, different machine learning java algorithms you can use to gain data insights, building data models to analyze larger complex data sets, and incubating applications using Java and machine learning algorithms in the field of artificial intelligence.
Joshua Arvin Lat
Modern AI systems increasingly leverage large language models, retrieval-augmented generation, and AI agents to power generative AI applications in the cloud. As organizations operationalize these systems at scale, there is a growing need for engineers with strong machine learning engineering expertise. To stay ahead in this rapidly evolving field, you need a deep understanding of AI and ML concepts as well as, practical, hands-on experience with the platforms and tools used to build and operate production-grade AI systems.Machine Learning Engineering on AWS is a practical guide that shows you how to use AWS services such as Amazon Bedrock and Amazon SageMaker AI to fine-tune, evaluate, and deploy LLMs and generative AI systems. You'll learn how to develop RAG-powered systems, build and deploy AI agents using Bedrock AgentCore and Strands Agents, evaluate models using LLM-as-a-judge techniques, and automate LLMOps pipelines using SageMaker Pipelines. The book also covers best practices for building scalable, secure, and production-ready GenAI systems.AWS AI hero Joshua Arvin Lat equips you with the skills and practical knowledge to handle a wide variety of ML engineering requirements, helping you design, operationalize, and secure generative AI systems and AI agents on AWS with confidence.*Email sign-up and proof of purchase required
Joos Korstanje
Streaming data is the new top technology to watch out for in the field of data science and machine learning. As business needs become more demanding, many use cases require real-time analysis as well as real-time machine learning. This book will help you to get up to speed with data analytics for streaming data and focus strongly on adapting machine learning and other analytics to the case of streaming data.You will first learn about the architecture for streaming and real-time machine learning. Next, you will look at the state-of-the-art frameworks for streaming data like River. Later chapters will focus on various industrial use cases for streaming data like Online Anomaly Detection and others. As you progress, you will discover various challenges and learn how to mitigate them. In addition to this, you will learn best practices that will help you use streaming data to generate real-time insights.By the end of this book, you will have gained the confidence you need to stream data in your machine learning models.