Informatyka

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 praktyce

Kar-Group

AI w praktyce - jak naprawdę wykorzystać sztuczną inteligencję na co dzień Praktyczny e-book dla osób, które chcą przestać "czytać o AI", a zacząć z niej korzystać. Zamiast teorii dostajesz gotowe przepisy na działania w biurze, marketingu, edukacji, HR, sprzedaży, analizie danych, a nawet w grafice i copywritingu. Każdy rozdział to: krótkie wyjaśnienie "co i po co", lista narzędzi, prawdziwe case study oraz proste ćwiczenie, dzięki któremu wdrożysz AI od razu. Co znajdziesz w środku? AI w pracy biurowej i produktywności - jak skracać żmudne zadania z godzin do minut (case: raport w 2 godziny zamiast 2 dni). AI w marketingu i social mediach - od pomysłu do kampanii w jeden dzień, z checklistą narzędzi krok po kroku. AI w edukacji i nauce języków - trzy różne osoby, trzy skuteczne ścieżki nauki dopasowane do celu. AI w biznesie i analizie danych - jak mała firma może zyskać "wewnętrznego analityka" bez zatrudniania zespołu. AI w tworzeniu treści i copywritingu - szybciej, lepiej, konsekwentnie z brand voice. AI w grafice i projektowaniu - zwiększ kreatywność i skróć procesy bez drogiego software'u. AI w obsłudze klienta i sprzedaży - więcej sprzedaży, mniej kosztów (case: e-commerce). AI w HR i rozwoju osobistym - rekrutacja, przygotowanie do rozmowy, plan rozwoju z pomocą AI. Dla kogo? przedsiębiorców i marketerów, specjalistów biurowych, sprzedawców i analityków, nauczycieli, lektorów i osób uczących się, HR-owców i wszystkich, którzy chcą realnie podnieść efektywność pracy. Dlaczego warto? Zero lania wody: konkretne przykłady, narzędzia "które działają" i zadania do wykonania. Szybkie wdrożenia: każde ćwiczenie zaprojektowane tak, by przynieść efekt w 30-60 minut. Uniwersalność: treści dla MŚP, zespołów i osób pracujących solo. Za darmo: pełny, praktyczny przewodnik bez opłat.

AI w praktyce

Kar-Group

Świat zmienia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej - a sztuczna inteligencja (AI) jest dziś jednym z najważniejszych narzędzi, które kształtują przyszłość pracy, edukacji i biznesu. 📘 "AI w praktyce" to przewodnik dla każdego, kto chce nie tylko zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja, ale przede wszystkim - jak realnie może z niej korzystać na co dzień. W eBooku znajdziesz konkretne przykłady zastosowań AI w różnych dziedzinach: od pracy biurowej, marketingu i sprzedaży, przez edukację i HR, aż po projektowanie graficzne i analizę danych. Każdy rozdział zawiera: praktyczne narzędzia, które możesz wdrożyć od razu, studia przypadków pokazujące realne efekty, ćwiczenia, które pomogą Ci zastosować zdobytą wiedzę w praktyce. Dowiesz się, jak dzięki AI: zaoszczędzić godziny pracy biurowej, stworzyć skuteczną kampanię marketingową w jeden dzień, uczyć się języków szybciej, analizować dane i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe, tworzyć treści i grafiki w rekordowym czasie. To nie jest teoria. To praktyczny przewodnik po narzędziach przyszłości, które już dziś zmieniają sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i rozwijamy.

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 Programming for Web and Machine Learning. Improve your development workflow with ChatGPT and GitHub Copilot

Christoffer Noring, Anjali Jain, Marina Fernandez, Ayşe...

AI-Assisted Programming for Web and Machine Learning shows you how to build applications and machine learning models and automate repetitive tasks.Part 1 focuses on coding, from building a user interface to the backend. You’ll use prompts to create the appearance of an app using HTML, styling with CSS, adding behavior with JavaScript, and working with multiple viewports. Next, you’ll build a web API with Python and Flask and refactor the code to improve code readability. Part 1 ends with using GitHub Copilot to improve the maintainability and performance of existing code. Part 2 provides a prompting toolkit for data science from data checking (inspecting data and creating distribution graphs and correlation matrices) to building and optimizing a neural network. You’ll use different prompt strategies for data preprocessing, feature engineering, model selection, training, hyperparameter optimization, and model evaluation for various machine learning models and use cases. The book closes with chapters on advanced techniques on GitHub Copilot and software agents. There are tips on code generation, debugging, and troubleshooting code. You’ll see how simpler and AI-powered agents work and discover tool calling.

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

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