5 artykułów
Artykuł wyjaśnia, z czego AI uczy się podejmować decyzje: jakie dane trafiają do modeli, jak są zamieniane na liczby, czym są cechy i przykłady treningowe oraz jak z danych powstają wzorce i przewidywania.
Artykuł pokazuje, jak pisać skuteczne prompty do AI, traktując je jak brief produkcyjny. Dowiesz się, co musi zawierać dobry prompt, kiedy warto użyć JSON dla lepszej struktury oraz jak tworzyć powtarzalne szablony i ograniczenia.
Narodziny sztucznej inteligencji od warsztatu Dartmouth w 1956 roku, kluczowych badaczy i pierwsze systemy. Podział na podejście symboliczne i koneksjonistyczne oraz jego wpływ na rozwój AI.
Czy DeepSeek V4 pojawi się w połowie lutego 2026? W sieci latają liczby typu 1M tokenów kontekstu i 700B+ parametrów, ale część z tego to marketing i domysły. W tym artykule zbieram dostępne źródła, pokazuję, co da się potwierdzić, a co jest plotką, i tłumaczę po ludzku: tokeny, okno kontekstu, reasoning, MoE, monorepo i RAG. Na koniec dostajesz praktyczną checklistę testów, żeby ocenić nowy model pod realne automatyzacje w n8n, Make i Pythonie.
Google udostępnia paczkę 10 krótkich kursów o sztucznej inteligencji na Google Skills / Cloud Skills Boost. Są tu podstawy generatywnej AI i LLM, etyka i Responsible AI, projektowanie promptów w Vertex AI, a także tematy bardziej techniczne jak encoder-decoder, attention, transformery i BERT. W artykule znajdziesz linki, krótki opis każdego kursu oraz wskazówki, jak sprawdzić język kursu i ewentualne wymagania subskrypcji lub kredytów do laboratoriów.
