Suchergebnisse
Produkty oparte na sztucznej inteligencji. Projektowanie, budowa i rozwijanie rozwiązań z AI i GenAI
Dr. Marily Nika
Liczba zastosowań generatywnej AI rośnie lawinowo - od automatyzacji procesów, przez personalizację treści, po nowatorskie formy interakcji z użytkownikami. Niemal każda firma technologiczna stara się wkomponować elementy sztucznej inteligencji w swoje produkty. Wprowadzenie dużych modeli językowych stworzyło możliwości, które jeszcze niedawno wydawały się nieosiągalne. Sztuczna inteligencja może nadać naszej pracy większy sens i zmienić jej charakter. Deb Liu, prezes i dyrektor generalny Ancestry.com Ta książka jest niezbędnikiem dla liderów produktowych, którzy chcą projektować i wdrażać produkty oparte na AI i GenAI, a także skutecznie zarządzać zespołami zaangażowanymi w ich rozwój. Znajdziesz tu sprawdzone strategie, praktyczne narzędzia i konkretne przykłady, dzięki którym łatwiej przekujesz potencjał najnowszych technologii w realne korzyści dla użytkowników. Bez względu na to, czy już zarządzasz produktem, czy dopiero chcesz wejść do świata produktów AI - ten przewodnik ułatwi Ci pewne poruszanie się po każdym etapie cyklu życia produktu. W książce między innymi: zarządzanie rozwojem produktów AI za pomocą narzędzi Google, Meta, OpenAI i innych rozwiązywanie problemów za pomocą agentowej i generatywnej sztucznej inteligencji zasady pracy z modelami AI i LLM koordynowanie zespołów produktowych i technicznych podejmowanie trafnych decyzji w obliczu kompromisów strategicznych Ta książka oferuje kombinację ramowych zasad, studiów przypadków i praktycznych porad. Lenny Rachitsky, autor Lenny's Newsletter i gospodarz podcastu
Michał Jaworski, Tarek Ziadé
Python cechuje się dużą prostotą, a przy tym jest wszechstronny. Ma bardzo szeroki zakres zastosowania, przez co coraz więcej osób podejmuje naukę programowania w tym języku. Python należy do języków najczęściej używanych przez programistów, którzy tworzą w nim gry i aplikacje webowe. Świetnie sprawdza się ponadto w pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Tym, co programiści doceniają w Pythonie, jest też obiektywność. Ucząc się, przyswajamy bowiem również zasady programowania obiektywnego, a więc koncepcji dla wielu innych języków. Oto książka, którą docenią i osoby rozpoczynające przygodę z programowaniem, i programiści znający już inne języki. Znajdziesz tu zarówno podstawowe informacje o Pythonie, jak i wskazówki dotyczące pisania rozszerzeń, dzięki którym będziesz w stanie korzystać z atutów kilku języków. Przydatnym uzupełnieniem są liczne przykłady, pokazujące, jak rozwiązywać częste problemy. To już czwarte wydanie tego praktycznego podręcznika ? docenianego za to, że pozwala dobrze poznać Pythona i uczy, jak pisać wydajny i czytelny kod. Z książki dowiesz się: jakie są najważniejsze usprawnienia w Pythonie jak przeprowadzić izolację środowiska jak używać najnowszych funkcji w Pythonie czym Python się różni od innych języków co to jest współbieżność i wielowątkowość na czym polega programowanie sterowane zdarzeniami jakie są elementy metaprogramowania jak przeprowadzić automatyzację kontroli jakości jak optymalizować kod Koduj wszystko w Pythonie. Obiektywnie, strukturalnie i funkcjonalnie!
Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją. Lepsze planowanie, kodowanie, testowanie i wdrażanie
Tom Taulli
To już się dzieje! Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wykonują monotonne zadania i zajmują się złożonymi szczegółami kodu. W tym czasie programista może się skupić na rozwiązywaniu problemów i innowacjach. AI w takim tandemie ogrywa rolę zaufanego pomocnika, wyręczającego człowieka w zawiłych lub nużących aspektach kodowania. Efekt? Imponujący wzrost produktywności! Ta praktyczna książka ułatwi Ci optymalne używanie narzędzi AI na wszystkich etapach tworzenia oprogramowania. Niezależnie od Twojego doświadczenia nauczysz się korzystać z szerokiej gamy rozwiązań: od dużych modeli językowych ogólnego przeznaczenia (ChatGPT, Gemini i Claude) po systemy przeznaczone do kodowania (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor i Amazon CodeWhisperer). Poznasz również metodykę programowania modułowego, która efektywnie współgra z technikami pisania promptów do generowania kodu. W książce znajdziesz także najlepsze sposoby zastosowania uniwersalnych modeli LLM w nauce języka programowania, wyjaśnianiu kodu lub przekładaniu go na inny język programowania. Najciekawsze zagadnienia: możliwości narzędzi opartych na AI, przeznaczonych do tworzenia kodu zalety i wady popularnych systemów korzystanie z ogólnych modeli językowych podczas kodowania narzędzia oparte na AI w cyklu życia oprogramowania inżynieria promptów podczas tworzenia oprogramowania realizacja żmudnych zadań, takich jak pisanie wyrażeń regularnych Ta książka zaoszczędzi Ci wielu godzin prób i błędów! Jonathan Ellis, współzałożyciel firmy DataStax
Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
Modele transformacyjne zmieniły sposób przetwarzania języka naturalnego. Rewolucja rozpoczęła się w 2017 roku, kiedy zaprezentowano światu tę architekturę sieci neuronowej. Kolejnym przełomem okazały się repozytoria modeli, takie jak biblioteka Transformers zespołu Hugging Face, która umożliwia łatwe pobranie wstępnie wytrenowanego modelu, jego konfigurację i użytkowanie. Poznaj niesamowite możliwości: wszędzie tam, gdzie jest mowa lub tekst, istnieją zastosowania NLP. Niezwykle przejrzysty i wnikliwy przewodnik po najważniejszej bibliotece współczesnego NLP. Polecam! Christopher Manning, profesor Uniwersytetu Stanforda Tę książkę docenią praktycy: inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych, poszukujący sposobu praktycznego zaadaptowania modeli transformacyjnych do swoich potrzeb. Autorzy skupili się na praktycznej stronie tworzenia aplikacji językowych, a w poszczególnych rozdziałach ujęto wszystkie najważniejsze zastosowania transformerów w NLP. Zaczniesz od łatwych w użyciu potoków, następnie przystąpisz do pracy z tokenizatorami, klasami modeli i interfejsu Trainer API, pozwalającymi na trenowanie modeli do konkretnych zastosowań. Dowiesz się również, jak zastąpić interfejs Trainer biblioteką Accelerate, która zapewnia pełną kontrolę nad pętlą treningową i umożliwia trenowanie dużych transformerów od zera! W książce: tworzenie modeli transformacyjnych przeznaczonych do typowych zadań NLP stosowanie transformerów do międzyjęzykowego uczenia transferowego używanie transformerów w rzeczywistych scenariuszach optymalizacja modeli technikami: destylacji, przycinania i kwantyzacji trenowanie modeli transformacyjnych z wykorzystaniem wielu procesorów graficznych w środowisku rozproszonym Autorzy książki są współtwórcami platformy Hugging Face. Wybitna książka poświęcona wybitnej bibliotece - wzór przejrzystości! Jeremy Howard, profesor Uniwersytetu Queensland
Python. Leksykon kieszonkowy. Wydanie V
Mark Lutz
Język Python obecny jest na rynku od ponad 20 lat. Opracowany został na początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku i błyskawicznie zaczął zdobywać uznanie programistów na całym świecie. Python sprawdza się doskonale w pisaniu skryptów oraz narzędzi, a w dużym projekcie także nie zawiedzie oczekiwań. Język ten korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz umożliwia obiektowe i funkcyjne podejście do tworzonego programu. Jednym z jego najważniejszych atutów jest bardzo silna społeczność programistów, wymieniająca się na bieżąco informacjami na temat praktycznych zastosowań tego języka. Dzięki temu uzyskanie odpowiedzi na trapiące Cię pytania nie powinno stanowić problemu. Jeżeli jednak chcesz mieć zawsze pod ręką sprawdzone źródło informacji, które pozwoli Ci w każdej sytuacji rozwiać wątpliwości, to trafiłeś na doskonałą pozycję. Należy ona do serii Leksykon kieszonkowy i charakteryzuje się niezwykle zwięzłym, przejrzystym układem najważniejszych treści oraz poręczną formą. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat typów wbudowanych, wyjątków, programowania obiektowego oraz przetwarzania nazw i reguł zasięgu. Kolejne wydanie tej książki zostało ulepszone i zaktualizowane o mnóstwo nowych informacji, takich jak wykorzystanie Python Launcher w systemie Windows czy formalne reguły dziedziczenia. To doskonałe źródło informacji na temat języka Python! Dzięki tej książce: poznasz podstawy Pythona zapoznasz się z zasadami programowania w tym języku poznasz typy wbudowane wykorzystasz standardowe moduły będziesz mieć zawsze pod ręką solidne źródło informacji o Pythonie Najlepsze rozwiązania typowych problemów!
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną. Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). W książce między innymi: platformy, modele i techniki uczenia maszynowego wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow sieci neuronowe, sieci GAN i inne przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego ocena i strojenie modeli analizy: regresyjna, skupień i sentymentów Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!
Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych
Roland Zimek
Matura z Pythonem to nic trudnego! Ucz się! Analizuj! Programuj! Nauka programowania na dobre zadomowiła się w szkołach, a umiejętności informatyczne są od lat sprawdzane na egzaminach maturalnych. Jej adepci zapewne zdają sobie sprawę, jakim wzięciem na rynku cieszą się osoby, które mogą się pochwalić znajomością Pythona. To język, który dzięki swoim możliwościom i wszechstronności znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach nauki, przemysłu i biznesu. Książka Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych pozwoli Ci zapoznać się z prawdziwymi zadaniami maturalnymi z kilku ostatnich lat. Będziesz mógł je przeanalizować, a także opracować prawidłowe rozwiązania w języku Python. W efekcie nie tylko zdobędziesz i utrwalisz umiejętności programistyczne, lecz również - co nie mniej ważne - rozwiniesz zdolności w zakresie analizy problemów i wyboru właściwych rozwiązań. Treść zadań maturalnych Analiza problemów Praktyczne rozwiązania Uzasadnienie wybranych technik Typowe pułapki w zadaniach Składnia i instrukcje Pythona Zastosowanie języka w praktyce Naucz się Pythona i zdaj maturę jak prymus!
Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania
Mirosław J. Kubiak
Programuj imperatywnie w Pythonie! Poznaj język Python od strony praktycznej Naucz się czytać i analizować kod Pythona Rozwiązuj problemy programistyczne Python to obecnie jeden z najpopularniejszych języków programowania, a jego znajomość zapewnia zatrudnienie w największych firmach i przy najciekawszych projektach w branży informatycznej. Szerokie możliwości, duża elastyczność i wszechstronność, przejrzystość i zwięzłość składni, czytelność i klarowność kodu, rozbudowany pakiet bibliotek standardowych, niemal nieograniczone zastosowanie w różnych dziedzinach nauki i biznesu - wszystko to sprawia, że język ten z pewnością utrzyma swoją pozycję, a programujące w nim osoby jeszcze długo będą należały do najbardziej pożądanych specjalistów na rynku IT. Jedną z niewątpliwych zalet Pythona jest to, że wspiera różne paradygmaty programowania, w tym programowanie imperatywne. Jeśli chcesz poznać język od podstaw i dowiedzieć się, jak wykorzystać jego możliwości w podejściu imperatywnym i obiektowym, sięgnij po książkę Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania. Dzięki zamieszczonym w niej zadaniom o różnym poziomie trudności oraz ich rozwiązaniom szybko i gruntownie nauczysz się programować w Pythonie i czytać kod napisany w tym języku, a praktyczne wskazówki pomogą Ci zrozumieć bardziej zawiłe zagadnienia. Podstawowe operacje wejścia-wyjścia w języku Python Konstrukcje warunkowe, operatory logiczne i pętle Definiowanie i wywoływanie funkcji oraz rekurencja Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie Odczytywanie i zapisywanie plików tekstowych i binarnych Obsługa wyjątków, dekoratory i menedżery kontekstu Iteratory, generatory, funkcje wyższego rzędu Przekonaj się, jak prosty może być język Python! Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę i interesuje Cię programowanie funkcyjne w języku Python, sięgnij również po inną książkę tego autora: Python. Zadania z programowania. Przykładowe funkcyjne rozwiązania.