Sztuczna inteligencja
Lior Gazit, Meysam Ghaffari
Keeping up with the rapid advancements in NLP can be challenging. Mastering NLP from Foundations to Agents, Second Edition is a complete guide to navigating this evolving landscape. Written by NLP experts, this updated edition not only reinforces core NLP and Machine Learning (ML) fundamentals but also teaches you the latest techniques to build cutting-edge language applications. It offers fully revised content with new chapters on Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), agent architectures, model evaluation, and AI safety—ensuring you stay at the forefront of modern NLP. You'll begin with essential math and ML foundations, then move on to text preprocessing and classic NLP tasks. With these fundamentals in place, the book delves into advanced topics: you’ll learn to integrate large language models (LLMs) into your applications, implement RAGS, and even orchestrate multiple AI agents using frameworks like LangChain. This edition includes updated Python examples (provided as Jupyter notebooks on GitHub) that leverage the latest libraries, including techniques like LoRA for efficient LLM fine-tuning. By the end of the book, you’ll be able to confidently build advanced NLP solutions that combine solid fundamentals with the power of LLMs and AI agents
Mastering QuickBooks 2020. The ultimate guide to bookkeeping and QuickBooks Online
Crystalynn Shelton
Intuit QuickBooks is an accounting software package that helps small business owners to manage all their bookkeeping tasks. Its complete range of accounting capabilities, such as tracking income and expenses, managing payroll, simplifying taxes, and accepting online payments, makes QuickBooks software a must-have for business owners and aspiring bookkeepers.This book is a handy guide to using QuickBooks Online to manage accounting tasks and drawing business insights by generating reports easily. Using a fictitious company, the book demonstrates how to create a QuickBooks Online account; customize key settings for a business; manage customers, vendors, and products and services; generate reports; and close the books at the end of the period. QuickBooks records your debits and credits, so you don't need to learn accounting. However, you will find out what happens under the hood and understand how your financial statements are impacted by what you do in QuickBooks. You'll also discover tips, shortcuts, and best practices that will help you save time and become a QuickBooks pro.By the end of this book, you'll have become well-versed with the features of QuickBooks and be able to set up your business and manage all bookkeeping tasks with ease.
Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON
Stanisław Osowski, Robert Szmurło
Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; sieci RBF; sieci SVM do klasyfikacji i regresji; sieci głębokie (CNN, autoenkoder, LSTM, transformer); zagadnienia zdolności generalizacyjnych modeli, w tym zespoły klasyfikatorów i systemów regresyjnych; transformacje i metody redukcji wymiaru danych wielowymiarowych; metody grupowania danych wielowymiarowych; wybrane metody generacji i selekcji cech diagnostycznych; metody oceny jakości rozwiązań; podstawowe rozwiązania adaptacyjnych systemów rozmytych. W przedstawieniu poszczególnych rozwiązań modelowych zaprezentowano zarówno strukturę pod-stawowych modeli, jak i algorytmy uczące dostosowane do konkretnego modelu. Ponieważ z punktu widzenia aktualnego stanu wiedzy do najważniejszych rozwiązań sztucznej inteligencji należą sztuczne sieci neuronowe. Tym zagadnieniom poświęcono najwięcej uwagi, wprowadzając różne rozwiązania sieciowe, w tym perceptron wielowarstwowy (MLP), sieć o radialnej funkcji bazowej (RBF), maszynę wektorów nośnych (SVM) czy różne rozwiązania głębokich sieci neuronowych wielowarstwowych, takich jak sieć konwolucyjna (CNN), autoenkoder (AE) czy sieć LSTM. Teoretyczne podstawy algorytmów uczących zostały zilustrowane przykładowymi programami implementującymi je przy użyciu oprogramowania Matlab i Python. Prezentowane w podręczniku skrypty z przykładami w Matlabie i Pythonie zostały udostępnione na platformie Github pod adresem: https://github.com/szmurlor/mmum. Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów, doktorantów i ludzi zainteresowanych metodami uczenia maszynowego, podstawowego narzędzia sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w informatyce, inżynierii biomedycznej, jak i innych naukach technicznych. Wprowadzenie zarówno podstawowych jak i zaawansowanych pojęć uczenia maszynowego powoduje, że może być użyteczny dla osób początkujących i zaawansowanych w tej tematyce.
Hala Nelson
Sztuczna inteligencja i technologie oparte na danych są coraz częściej integrowane z istniejącymi systemami i operacjami. Ta tendencja dotyczy licznych branż. Dziś przy budowaniu systemów SI można korzystać z gotowych bibliotek, jeżeli jednak zależy Ci na w pełni świadomym tworzeniu doskonalszych aplikacji, musisz dobrze opanować matematykę leżącą u podstaw sztucznej inteligencji. Nawet jeśli nie darzysz królowej nauk płomiennym uczuciem, dzięki temu kompleksowemu opracowaniu z łatwością poradzisz sobie z jej lepszym poznaniem. Nie znajdziesz tu skomplikowanych teorii naukowych, tylko przystępnie podane koncepcje matematyczne niezbędne do rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności do praktycznego stosowania najnowocześniejszych modeli. Poznasz takie zagadnienia jak regresja, sieci neuronowe, sieci konwolucyjne, optymalizacja, prawdopodobieństwo, procesy Markowa, równania różniczkowe i wiele innych w ekskluzywnym kontekście sztucznej inteligencji. Książkę docenią pasjonaci nowych technologii, twórcy aplikacji, inżynierowie i analitycy danych, a także matematycy i naukowcy. W książce: wyjaśnienie pojęć z zakresu uczenia maszynowego, inżynierii danych i matematyki ujednolicanie modeli w ramach jednej struktury matematycznej grafy i dane sieciowe eksploracja rzeczywistych danych, zmniejszanie liczby wymiarów i przetwarzanie obrazów korzystanie z modeli w różnych projektach opartych na danych implikacje i ograniczenia sztucznej inteligencji Ta książka w zachwycający sposób sprawia, że matematyka staje się zabawą dla licznych uczestników przyszłości opartej na sztucznej inteligencji! Adri Purkayastha, analityk oceny ryzyka, BNP Paribas O książce w mediach: Eksperyment Myślowy – recenzja książki
Aaron Guilmette, Steve Miles, Peter De Tender
The AI-900 exam helps you take your first step into an AI-shaped future. Regardless of your technical background, this book will help you test your understanding of the key AI-related topics and tools used to develop AI solutions in Azure cloud.This exam guide focuses on AI workloads, including natural language processing (NLP) and large language models (LLMs). You’ll explore Microsoft’s responsible AI principles like safety and accountability. Then, you’ll cover the basics of machine learning (ML), including classification and deep learning, and learn how to use training and validation datasets with Azure ML. Using Azure AI Vision, face detection, and Video Indexer services, you’ll get up to speed with computer vision-related topics like image classification, object detection, and facial detection. Later chapters cover NLP features such as key phrase extraction, sentiment analysis, and speech processing using Azure AI Language, speech, and translator services. The book also guides you through identifying GenAI models and leveraging Azure OpenAI Service for content generation. At the end of each chapter, you’ll find chapter review questions with answers, provided as an online resource.By the end of this exam guide, you’ll be able to work with AI solutions in Azure and pass the AI-900 exam using the online exam prep resources.
Midjourney. Leverage The Future Of Creativity
Adrian Twarog
Unleash the full potential of Midjourney by mastering the essentials of prompt creation. The book begins with an in-depth exploration of prompt anatomy, teaching you the key components that make up an effective input. From there, you'll move on to crafting your first Midjourney prompt, gaining confidence as you bring your creative ideas to life.As you progress, you'll delve into the vital commands and the parameter list that enable you to fine-tune your results. Each concept is broken down into actionable insights, ensuring you fully understand how to control Midjourney’s output. By learning the interplay of these elements, you’ll start crafting outputs tailored to your vision.Finally, advanced techniques take center stage, showing you how to push the boundaries of your creativity. Whether you're creating stunning visuals, refining complex ideas, or exploring new ways to express yourself, this course equips you with the tools and knowledge to excel in the world of Midjourney.
Mit sztucznej inteligencji. Dlaczego komputery nie potrafią myśleć jak my
Erik J. Larson
Czy superinteligencja naprawdę jest tuż za rogiem? Czy sztuczna inteligencja wkrótce przewyższy możliwości ludzkiego umysłu? Czy jesteśmy na drodze do stworzenia świadomych, rozumujących maszyn? Erik Larson, przedsiębiorca z branży technologicznej i pionier badań nad przetwarzaniem języka naturalnego, zabiera czytelnika w podróż po współczesnym krajobrazie AI, pokazując, jak daleko wciąż jesteśmy od stworzenia superinteligencji i co musiałoby się wydarzyć, by to osiągnąć. Od czasów Alana Turinga wielu entuzjastów AI utożsamia sztuczną inteligencję z ludzkim myśleniem. To poważne nieporozumienie. Obecne systemy AI bazują na rozumowaniu indukcyjnym - analizują dane i przewidują wyniki. Tymczasem ludzie nie porównują danych - formułują przypuszczenia, czerpiąc z kontekstu i doświadczenia. Nasza inteligencja to sieć domysłów opartych na wiedzy o świecie. Tego typu intuicyjnego rozumowania - nazywanego abdukcją - nie potrafimy jak dotąd zaprogramować. A to właśnie ono stanowi sedno ludzkiego rozumu i zdrowego rozsądku. Larson ostrzega, że mit nieuchronnej superinteligencji nie tylko zaciemnia obraz rzeczywistego postępu, ale też hamuje innowacje. Zamiast badać to, czego jeszcze nie rozumiemy, skupiamy się na przereklamowanych rozwiązaniach. AI będzie dalej doskonalić się w wyspecjalizowanych zadaniach, ale jeśli naprawdę chcemy zrobić krok naprzód, musimy lepiej poznać i docenić jedyną inteligencję, którą znamy - naszą własną. Erik J. Larson jest informatykiem, przedsiębiorcą w branży technologicznej i założycielem dwóch start-upów AI finansowanych przez DARPA. Obecnie zajmuje się podstawowymi zagadnieniami przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego. Publikował na łamach "The Atlantic" oraz w czasopismach naukowych, a także badał techniczne granice sztucznej inteligencji w ramach współpracy z inkubatorem technologicznym IC2 na Uniwersytecie Teksańskim w Austin.
Mehul Gupta, Niladri Sen
This book offers a detailed introduction to the groundbreaking field of AI agents and Model Context Protocol (MCP). The first section delves into generative AI and large language models (LLMs), exploring how these technologies power modern AI systems. From there, the book introduces the concept of AI agents—autonomous systems capable of executing tasks with varying levels of complexity. Moving into practical applications, the book focuses on Model Context Protocol, explaining its key components and how it enables effective interaction between AI and various software tools. Each chapter offers step-by-step instructions for setting up MCP servers for popular tools like Gmail, YouTube, GitHub, and more, empowering readers to automate tasks and streamline workflows. The book concludes by addressing the future of MCP, its potential risks, and how to stay safe while using these advanced technologies. Whether you're a beginner or experienced practitioner, this guide will deepen your understanding of AI and enhance your ability to leverage cutting-edge automation in daily operations.