Sztuczna inteligencja
Gilbert Mizrahi, Daniel Serfaty
Unlocking the Secrets of Prompt Engineering is your key to mastering the art of AI-driven writing. This book propels you into the world of large language models (LLMs), empowering you to create and apply prompts effectively for diverse applications, from revolutionizing content creation and chatbots to coding assistance.Starting with the fundamentals of prompt engineering, this guide provides a solid foundation in LLM prompts, their components, and applications. Through practical examples and use cases, you'll discover how LLMs can be used for generating product descriptions, personalized emails, social media posts, and even creative writing projects like fiction and poetry. The book covers advanced use cases such as creating and promoting podcasts, integrating LLMs with other tools, and using AI for chatbot development. But that’s not all. You'll also delve into the ethical considerations, best practices, and limitations of using LLM prompts as you experiment and optimize your approach for best results.By the end of this book, you'll have unlocked the full potential of AI in writing and content creation to generate ideas, overcome writer's block, boost productivity, and improve communication skills.
Jie Feng, Peter Newton
Unreal Engine is a powerful game development engine that provides rich functionalities to create 2D and 3D games. Developers have the opportunity to build cross-platform mobile and desktop games from scratch. This book will show you how to apply artificial intelligence (AI) techniques to your Unreal project using blueprints as your scripting language. You will start with an introduction to AI, and learn how it is applied to gaming. Then you'll jump right in and create a simple AI bot and apply basic behaviors to allow it to move randomly. As you progress, you'll find out how to implement randomness and probability traits. Using NavMesh, you will impart navigation components such as character movement, MoveTo nodes, settings, and world objects, and implement Behavior Trees. At the end of the book, you will troubleshoot any issues that might crop up while building the game.
Andrew Zhu (Shudong Zhu), Matthew Fisher
Stable Diffusion is a game-changing AI tool that enables you to create stunning images with code. The author, a seasoned Microsoft applied data scientist and contributor to the Hugging Face Diffusers library, leverages his 15+ years of experience to help you master Stable Diffusion by understanding the underlying concepts and techniques.You’ll be introduced to Stable Diffusion, grasp the theory behind diffusion models, set up your environment, and generate your first image using diffusers. You'll optimize performance, leverage custom models, and integrate community-shared resources like LoRAs, textual inversion, and ControlNet to enhance your creations. Covering techniques such as face restoration, image upscaling, and image restoration, you’ll focus on unlocking prompt limitations, scheduled prompt parsing, and weighted prompts to create a fully customized and industry-level Stable Diffusion app. This book also looks into real-world applications in medical imaging, remote sensing, and photo enhancement. Finally, you'll gain insights into extracting generation data, ensuring data persistence, and leveraging AI models like BLIP for image description extraction.By the end of this book, you'll be able to use Python to generate and edit images and leverage solutions to build Stable Diffusion apps for your business and users.
UX for Enterprise ChatGPT Solutions. A practical guide to designing enterprise-grade LLMs
Richard H. Miller, Jeff Johnson
Many enterprises grapple with new technology, often hopping on the bandwagon only to abandon it when challenges emerge. This book is your guide to seamlessly integrating ChatGPT into enterprise solutions with a UX-centered approach.UX for Enterprise ChatGPT Solutions empowers you to master effective use case design and adapt UX guidelines through an engaging learning experience. Discover how to prepare your content for success by tailoring interactions to match your audience’s voice, style, and tone using prompt-engineering and fine-tuning. For UX professionals, this book is the key to anchoring your expertise in this evolving field. Writers, researchers, product managers, and linguists will learn to make insightful design decisions. You’ll explore use cases like ChatGPT-powered chat and recommendation engines, while uncovering the AI magic behind the scenes. The book introduces a and feeding model, enabling you to leverage feedback and monitoring to iterate and refine any Large Language Model solution. Packed with hundreds of tips and tricks, this guide will help you build a continuous improvement cycle suited for AI solutions.By the end, you’ll know how to craft powerful, accurate, responsive, and brand-consistent generative AI experiences, revolutionizing your organization’s use of ChatGPT.
Greg Lim
Software development is evolving rapidly, and working effectively with AI is becoming a core skill. Vibe Coding with Cursor, Windsurf & Lovable introduces a practical, AI-first approach to building applications by guiding intelligent coding agents instead of writing every line of code manually.Through hands-on examples, you’ll learn how to create applications from scratch using Cursor, structure projects with specifications and to-do lists, manage code with Git, and add automated tests. You’ll then explore Lovable’s no-code and low-code workflows to build and deploy full-stack apps, before moving on to Windsurf to analyze and extend existing codebases.By the end of this book, you’ll have a repeatable, professional workflow for building and shipping real-world applications faster, combining the speed of AI with sound engineering practices.
Сумісний з людиною. Штучний інтелект і проблема контролю
Стюарт Рассел
У цій книзі провідний дослідник Стюарт Рассел стверджує, що цього сценарію можна уникнути, однак ми маємо переосмислити штучний інтелект. Автор описує короткострокові вигоди, які можна очікувати, і відкриття, які ще потрібно здійснити. Рассел припускає, що ми можемо перебудувати штучний інтелект на новій основі, відповідно до якої машини будуть стриманими, альтруїстичними й прагнутимуть досягати наших цілей, а не власних.
Lior Gazit, Meysam Ghaffari
Uczenie maszynowe i duże modele językowe rewolucjonizują biznes i nasze codzienne życie. Potencjał tych innowacji jest trudny do oszacowania: modele LLM stały się wiodącym trendem w tworzeniu aplikacji i analizie danych. Integrowanie zaawansowanych modeli z systemami produkcyjnymi bywa jednak często wymagającym, a nawet niewdzięcznym zadaniem. Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie ― przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP. W książce: podstawy matematyczne uczenia maszynowego i NLP zaawansowane techniki przetwarzania wstępnego i analizy danych tekstowych projektowanie systemów ML i NLP w Pythonie przetwarzanie tekstu z użyciem metod uczenia głębokiego modele LLM i ich implementacja w różnych aplikacjach AI trendy w NLP i potencjał tej technologii Odkryj przyszłe trendy w NLP widziane oczami ekspertów!
Zaufanie do systemów sztucznej inteligencji
Marek Jakubiak, Paweł Stacewicz
W prezentowanym wyborze tekstów zagadnienie zaufania podjęto w sposób możliwie aktualny i wszechstronny. Odnosi się to zarówno do kwestii ogólnych, wręcz filozoficznych, związanych z narzuceniem na sposób działania maszyn pewnych norm, które od wieków postulują etycy (np. Arystoteles); jak również do kwestii bardzo szczegółowych, osadzonych w kontekście bieżących zastosowań. W obszarze zastosowań uwypuklono kwestie tak różnorodne, jak zaufanie do systemów SI wspomagających edukację, projektowanie bezpiecznych miast przyszłości (tzw. smart cities) czy zaufanie do programów i systemów usprawniających funkcjonowanie różnego rodzaju organizacji. Spośród wielu czynników wzmacniających zaufanie do sztucznej inteligencji szczególny nacisk położono na dwa - skuteczność systemu połączoną z bezpieczeństwem użytkowników oraz jego poznawczą przejrzystość połączoną z umiejętnością zrozumiałego dla człowieka wyjaśniania podejmowanych przez system decyzji. Konkluzje autorów nie są jednolite. Niektórzy są optymistami, przekonując, że nawet najbardziej rozwinięta sztuczna inteligencja pozostanie czymś na kształt kontrolowanej przez człowieka "mechanicznej lalki". Inni są bardziej sceptyczni, licząc się z możliwością zaistnienia systemów sztucznych, które przypominają bardziej "mroczne widmo" - czyli skrajnie niebezpieczny dla człowieka artefakt, zdolny do przejęcia nad nim fizycznej i psychicznej kontroli.