AI
4 minuty czytania
Sztuczna inteligencja (AI) to nauka tworząca programy komputerowe, naśladujące ludzkie myślenie i zachowanie, popularna w naszym języku.
Sztuczna inteligencja, termin, który jeszcze kilkadziesiąt lat temu wydawał się być zarezerwowany dla literatury science-fiction, dzisiaj stanowi jedną z najbardziej dynamicznych i transformatywnych sfer technologicznych naszych czasów. W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej istocie sztucznej inteligencji, próbując odpowiedzieć na pytanie, czym ona właściwie jest oraz w jakim zakresie znajduje swoje zastosowanie w codziennym życiu i specjalistycznych dziedzinach.
Historia sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja to nic innego jak symulacja procesów ludzkiej inteligencji przez maszyny. Czyli chodzi o zaprogramowanie maszyny w taki sposób, aby naśladowała ludzkie zachowania, dzieje się to przy użyciu obszernych danych. Już w roku 1637 filozof i naukowiec, Rene Descartes, przewidział, że pewnego dnia maszyny będą w stanie podejmować decyzje i działać w inteligentny sposób. Pierwszym przełomem sztucznej inteligencji był Alan Turing, który rozszyfrował kod Enigmy. Turing twierdził, że maszyny, podobnie jak ludzie będą w stanie wyciągać logiczne wnioski w celu rozwiązania problemów. Niestety w tamtych latach ciężko było pracować nad sztuczną technologią ponieważ komputery ówczesne miały spore ograniczenia. Wraz z postępem technologicznym zwiększyła się moc obliczeniowa, a prace nad sztuczną inteligencją zostały zwiększone. W 1997 roku program komputerowy o nazwie Deep Blue pokonał mistrza świata. Kolejne zwycięstwo maszyny nad człowiekiem nastąpiło w 2016 roku, kiedy to program AlphaGo pokonał 18-krotnego mistrza świata w grze GO. Warto tutaj wspomnieć, że w szachach liczba kombinacji wynosi 10 do potęgi 120, natomiast GO ma o wiele większą plansze i liczba kombinacji to 10 do potęgi 761.
Co to jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI, od ang. Artificial Intelligence) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Obejmuje to rozpoznawanie obrazów i mowy, analizę danych, podejmowanie decyzji czy uczenie się na podstawie doświadczeń. AI wykorzystuje różne techniki, takie jak algorytmy uczenia maszynowego (Machine Learning), sieci neuronowe oraz przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing).
W przeciwieństwie do tradycyjnych programów komputerowych, które działają według sztywnych reguł, sztuczna inteligencja potrafi dostosowywać swoje działanie i optymalizować wyniki na podstawie przetworzonych informacji. Dzięki temu AI znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach – od medycyny i finansów po przemysł, handel i rozrywkę. Jej rozwój budzi zarówno entuzjazm, jak i obawy, ponieważ coraz bardziej zbliża się do naśladowania ludzkiego myślenia i podejmowania decyzji.
Rodzaje sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja dzieli się na kilka kategorii, zależnie od stopnia zaawansowania i zdolności do naśladowania ludzkiej inteligencji. Podstawowy podział obejmuje:
- ANI (Artificial Narrow Intelligence) – Wąska AI
To najbardziej rozpowszechniona forma sztucznej inteligencji, wyspecjalizowana w konkretnych zadaniach. Przykłady to systemy rekomendacyjne w serwisach streamingowych, chatboty obsługujące klientów oraz algorytmy analizujące dane medyczne. - AGI (Artificial General Intelligence) – Ogólna AI
Jest to poziom sztucznej inteligencji, który mógłby dorównać człowiekowi w różnych dziedzinach. AGI miałaby zdolność samodzielnego uczenia się i adaptacji do nowych sytuacji. Choć istnieją zaawansowane modele AI, takie jak GPT czy systemy rozpoznawania obrazu, prawdziwa AGI pozostaje w sferze teorii. - ASI (Artificial Superintelligence) – Superinteligencja
To najbardziej futurystyczna koncepcja AI, która przewyższałaby ludzką inteligencję pod każdym względem. ASI miałaby zdolność do samodzielnego rozwijania siebie, rozwiązywania problemów na poziomie niedostępnym dla ludzi i przewidywania przyszłych wydarzeń na podstawie ogromnych ilości danych. Choć ASI istnieje na razie tylko w teoriach i spekulacjach, jej potencjalne konsekwencje budzą zarówno entuzjazm, jak i obawy.
Podział ten pomaga zrozumieć, na jakim etapie rozwoju znajduje się obecnie AI i jakie mogą być jej przyszłe możliwości. Wraz z postępem technologicznym sztuczna inteligencja będzie ewoluować, przesuwając granice tego, co jest możliwe.
Zastosowanie sztucznej inteligencji
Zastosowanie sztucznej inteligencji jest ogromny tak samo jak jej postęp. Sztuczna inteligencja jest stosowana coraz częściej w produkcji oraz przemyśle. Nie musimy szukać zastosowań sztucznej inteligencji tak daleko, wystarczy spojrzeć na auta autonomiczne, gdzie sztuczna inteligencja sprawdza się znakomicie, czy też na roboty sprzątające. Sztuczną inteligencję znajdziemy również w swoich smartfonach, czy w wyszukiwarce Google. Z pewnością sztuczna inteligencja to ciekawy temat i będzie ona w najbliższych latach z pewnością interesującym tematem do rozmów.
Główne gałęzie AI: Uczenie Maszynowe i Deep Learning
Sztuczna inteligencja jest szerokim polem, które obejmuje wiele różnych technologii i metod. Dwie fundamentalne gałęzie, które napędzają obecne przełomy i innowacje w tej dziedzinie to uczenie maszynowe (machine learning, ML) i głębokie uczenie (deep learning, DL). Uczenie maszynowe to technika, która pozwala komputerom uczyć się z doświadczenia i danych, automatyzując proces analitycznego modelowania. To właśnie ML stoi za większością aplikacji AI, od systemów rekomendacyjnych po autonomiczne pojazdy. Głębokie uczenie, poddziedzina uczenia maszynowego, inspirowane strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, polega na wykorzystaniu sieci neuronowych o wielu warstwach, które są zdolne do identyfikacji skomplikowanych wzorców w danych. Dzięki DL, maszyny mogą teraz rozpoznawać obrazy, rozumieć język naturalny i generować odpowiedzi, które wydają się być coraz bardziej ludzkie.
AI i bezpieczeństwo cyfrowe
W dobie cyfrowej transformacji, gdzie dane stały się nowym złotem, sztuczna inteligencja wyłania się jako kluczowy sojusznik w walce z cyberzagrożeniami. Może wykorzystywać swoje zdolności do analizowania ogromnych ilości danych w celu identyfikacji i przeciwdziałania cyberatakowi zanim ten zdąży wyrządzić szkody. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie wykrywać nieznane wcześniej wzorce i anomalie w ruchu sieciowym, co pozwala na szybsze reagowanie na niekonwencjonalne ataki, takie jak zero-day exploits, które mogą umknąć tradycyjnym systemom zabezpieczeń.
Z drugiej strony, wykorzystanie AI przez cyberprzestępców do prowadzenia bardziej zaawansowanych ataków stanowi nowe wyzwanie dla bezpieczeństwa cyfrowego. AI może być używana do automatyzacji ataków na dużą skalę lub do tworzenia bardziej przekonujących phishingowych e-maili poprzez analizowanie zachowań i nawyków konkretnych użytkowników.
Bezpieczeństwo wspomagane przez AI to także ciągłe uczenie się i adaptacja. W przeciwieństwie do statycznych systemów bezpieczeństwa, inteligentne systemy mogą na bieżąco rozwijać swoje algorytmy w odpowiedzi na nowo odkryte zagrożenia, ciągle doskonaląc swoje metody obrony. Współczesne rozwiązania w dziedzinie bezpieczeństwa wykorzystujące AI obejmują zaawansowane systemy wykrywania intruzów (IDS), systemy zapobiegania intruzom (IPS), a także inteligentne systemy zarządzania tożsamością i dostępem (IAM).
Nasza oferta
Web development
Dowiedz się więcejMobile development
Dowiedz się więcejE-commerce
Dowiedz się więcejProjektowanie UX/UI
Dowiedz się więcejOutsourcing
Dowiedz się więcejPowiązane artykuły
Czym jest LaMDA? Wprowadzenie do modelu językowego od Google
12 lut 2025
LaMDA - model językowy opracowany przez giganta branży technologicznej, Google, zrewolucjonizował sposób, w jaki maszyny interpretują język naturalny. Zapewnia on nowy poziom interakcji człowieka z komputerem, wykraczający daleko poza dotychczasowe granice. Nasz przewodnik pomoże Ci zrozumieć, na czym polega ta innowacja.
DeepSeek, chińska alternatywa dla ChatGPT
27 sty 2025
DeepSeek to firma zajmująca się sztuczną inteligencją, specjalizująca się w tworzeniu otwartoźródłowych modeli językowych i systemów AI o wysokiej wydajności. Wprowadziła na rynek zaawansowane modele, takie jak DeepSeek LLM i DeepSeek R1, które konkurują z rozwiązaniami OpenAI i Google, oferując lepszą optymalizację oraz obsługę wielu języków. Dzięki szybkiemu rozwojowi i rosnącej popularności, DeepSeek staje się kluczowym graczem na globalnym rynku AI.
Text to Speech (TTS): Jak działa technologia zamiany tekstu na mowę?
12 sty 2025
Technologia Text to Speech (TTS), zwana również syntezą mowy, to proces konwersji tekstu na mowę. Wykorzystanie możliwości tej technologii, pozwala na stworzenie interaktywnych systemów umożliwiających komunikację z użytkownikiem. W artykule omówimy zasadę działania tej innowacyjnej techniki.
SpaCy: Potężna biblioteka NLP dla aplikacji przetwarzania języka naturalnego
8 sty 2025
Komputery przyswoiły sobie moc zrozumienia miejscowego żargonu dzięki bibliotece SpaCy. To osobliwa rewolucja w obszarze przetwarzania języka naturalnego (NLP), przekształcająca sposób interakcji człowieka z maszyną. SpaCy nie tylko umożliwia komputerom zrozumienie i interpretację języka ludzkiego, ale również przetwarza i analizuje dane na niespotykaną dotąd skalę.
DVC: Jak zarządzać danymi w projektach uczenia maszynowego dzięki Data Version Control
7 sty 2025
W dzisiejszych czasach, gdzie nauka o danych gwałtownie rozwija się i generuje coraz to więcej informacji, kluczowe jest efektywne zarządzanie nimi. DVC, czyli Data Version Control, to narzędzie, które pozwoli Ci na skuteczną kontrolę wersji danych w projektach związanych z uczeniem maszynowym. W tym artykule poznasz podstawy DVC, dowiesz się jak je dobrze wykorzystać i jak to narzędzie może przyspieszyć Twoją pracę.
Proxy Learning: Wprowadzenie do koncepcji i jej zastosowania
3 sty 2025
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak efektywnie wykorzystać technologię Proxy Learning? Proxy Learning otwiera nowe możliwości w nauczaniu, zarówno w klasycznym, jak i cyfrowym. Oto przewodnik, który nie tylko wyjaśni Ci zasady tej metody, ale także przedstawi jej najciekawsze zastosowania.
Neural Architecture Search (NAS): Jak automatyzacja projektowania sieci kształtuje przyszłość deep learningu
2 sty 2025
Neural Architecture Search (NAS) zdobywa coraz większą popularność, stając się prawdziwą rewolucją w dziedzinie deep learningu. Pozwala na automatyzację, strukturalizację i optymalizację zaawansowanych procesów projektowania sieci neuronowych. Przyspiesza rozwój algorytmów uczenia maszynowego i otwiera nowe możliwości dla AI.
NLTK w Pythonie: Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego
31 gru 2024
NLTK, czyli Natural Language Toolkit, to potężna biblioteka w Pythonie, która służy do przetwarzania języka naturalnego. Ta dziedzina informatyki ma na celu wykonywanie operacji na tekstach napisanych w języku zrozumiałym dla człowieka. W naszym wprowadzeniu pokonamy początek drogi od prostej analizy tekstu po bardziej zaawansowane techniki. NLTK jest narzędziem, które ułatwia ten proces na każdym kroku.
Co to jest Metaversum?
25 gru 2024
Metaversum to wirtualna przestrzeń, która łączy elementy rzeczywistości rozszerzonej (AR), rzeczywistości wirtualnej (VR) oraz tradycyjnego internetu w jedną, interaktywną platformę. To cyfrowy świat, w którym użytkownicy mogą tworzyć awatary, eksplorować trójwymiarowe środowiska, a nawet prowadzić biznesy i nawiązywać relacje społeczne.
Duże modele językowe (LLM): Mechanizm działania i znaczenie dla przełomu w dziedzinie sztucznej inteligencji
12 gru 2024
W świecie AI, duże modele językowe (LLM) stają się kluczowym elementem ewolucji. Pozwalają maszynom na naturalne 'rozumienie' i generowanie języka ludzkiego. Na czym jednak polega ich działanie? Jak wpłynęły na przełom w sztucznej inteligencji? Sprawdźmy to!
Czym jest Artificial General Intelligence (AGI)? Wszystko, co powinieneś wiedzieć
11 gru 2024
Artificial General Intelligence (AGI), nazywane również silną sztuczną inteligencją, to zdolność maszyn do pełnego zrozumienia, uczenia się i wykonywania dowolnego intelektualnego zadania, które człowiek może wykonać. AGI była tematem licznych debat naukowych i filozoficznych. Odkryjmy razem, co naprawdę oznacza Artificial General Intelligence.
JAX - Framework do obliczeń numerycznych od Google
9 gru 2024
JAX to rozwijany przez Google framework służący do wysoce wydajnych obliczeń numerycznych. Został zaprojektowany, aby wspierać badania naukowe, niezależnie od skali. Ta technologia to innowacyjne połączenie NumPy, Autograd i XLA. W tym artykule przybliżymy jego funkcjonalności i zalety.
Multilayer Perceptron (MLP): Zrozumienie działania sztucznej inteligencji
6 gru 2024
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w naszym codziennym życiu, a jednym z kluczowych jej elementów są sieci neuronowe. Multilayer Perceptron (MLP), czyli wielowarstwowy perceptron, to podstawowy model, który pozwala na tworzenie zaawansowanych systemów uczenia maszynowego.
Geotagging: Wstęp do lokalizacji cyfrowej - rozumienie jej znaczenia i działania
13 lis 2024
Geotagging to technologia, która pozwala na przypisanie informacji o lokalizacji do cyfrowych zasobów, takich jak zdjęcia, filmy czy posty w mediach społecznościowych. Dzięki niej możliwe jest precyzyjne określenie miejsca, w którym zostały zarejestrowane dane materiały, co ma ogromne znaczenie w różnych dziedzinach, od turystyki po analizy marketingowe.
Wykorzystanie biblioteki Theano w nowoczesnych rzeczywistościach uczenia maszynowego
2 lis 2024
W dzisiejszym świecie, gdzie uczenie maszynowe zdobywa na znaczeniu, biblioteka Theano stanowi istotne narzędzie. Theano to potężna biblioteka Pythona, dedykowana do skomplikowanych obliczeń matematycznych, które są kluczowe dla uczenia maszynowego. W artykule prezentujemy jak wykorzystać jej potencjał na przykładach praktycznych aplikacji.
Wprowadzenie do Haiku: Jak uprościć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą JAX.
29 paź 2024
W dobie eksplozji danych, uczenie maszynowe stanowi klucz do analizy i wnioskowania informacji z wyjątkowym stopniem precyzji. W tym artykule, na przykładzie bibliotek Haiku i JAX, pokażemy, jak proste i efektywne może być tworzenie modeli uczenia maszynowego.
Flax: Nowoczesna biblioteka do trenowania modeli ML w JAX.
25 paź 2024
Czy kiedykolwiek zastanawialiście się, jak podnieść efektywność trenowania modeli ML? Przedstawiam Flax – najnowszy framework bazujący na JAX, który rewolucjonizuje proces tworzenia i optymalizacji modeli. Ta biblioteka ma ogromny potencjał do przyspieszenia pracy naukowców i inżynierów.
MLflow: Przewodnik po funkcjach i możliwościach kluczowego narzędzia do zarządzania uczeniem maszynowym
24 paź 2024
MLflow stanowi istotny element w zarządzaniu procesem uczenia maszynowego. Znajomość jego funkcji i możliwości to klucz do efektywnej pracy. W swojej wszechstronności, narzędzie to umożliwia śledzenie eksperymentów, zarządzanie modelami, a także pakowanie kodu, co znacznie usprawnia realizację zadań AI.
AI Regression: Jak maszyny uczą się z przeszłości
2 sie 2024
Technologie AI ewoluują, a kluczowym aspektem tego procesu jest regresja AI - unikalny mechanizm, który pozwala komputerom uczyć się z otaczających ich danych, analizując historyczne wzorce. Przyszłość AI jest mocno zakorzeniona w przeszłości - zapraszam do artykułu, który przedstawia ten fascynujący proces.
Deepfake: Technologia manipulacji obrazem i dźwiękiem
30 lip 2024
Nowa era cyberprzestępczości nadejść może z kierunku, którego się nie spodziewaliśmy. Technologia Deepfake, wykorzystująca zaawansowane algorytmy AI do modyfikacji obrazu i dźwięku, zyskuje na sile. Otwiera ona niesłychane możliwości, ale za sobą niesie również prawdziwe zagrożenia. Czy jesteśmy na tę technologię gotowi?
Facial biometric: Co to jest i jak działa
26 lip 2024
Technologia szybkość pędzi ku przyszłości, a biometria twarzy jest jednym z jej przełomowych wynalazków. Zapewnia nowoczesne, niezawodne rozwiązania z zakresu bezpieczeństwa, ale jak precyzyjnie działa? W tym artykule przyjrzymy się bliżej tej fascynującej technologii, która jest już powszechnie wykorzystywana, mimo że nie wielu z nas ma świadomość jej funkcjonowania.
LLMO - Czym jest optymalizacja pod duże modele językowe
24 lip 2024
W świecie technologii, gdzie język staje się kluczem do interakcji między człowiekiem a maszyną, modelowanie językowe odgrywa kluczową rolę. Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak optymalizować duże modele językowe? Poznaj LLMO - rewolucyjny krok w dziedzinie modelowania językowego. Optymalizacja pod duże modele językowe otwiera nowe możliwości i perspektywy.
Ewolucja i wykorzystanie inteligencji obliczeniowej: Jak technologia zmienia świat?
14 maj 2024
Ewolucja inteligencji obliczeniowej przyczyniła się do rzeczywistych zmian, które obserwujemy na co dzień. Odnosi to zarówno do sektora finansowego, medycznego, jak i technologii informacyjnych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanego algorytmu, który przekracza tradycyjne obliczenia, technologia przekształciła nasz świat w nieznany wcześniej sposób.
Copilot - Nowoczesne narzędzie zwiększające efektywność tworzenia kodu
10 kwi 2024
Copilot to innowacyjna technologia zwiększająca efektywność procesu tworzenia kodu. Mając charakter kreatywnego asystenta, wzbogaca codzienną pracę programisty, pomagając w automatyzacji często powtarzalnych działań i podpowiadając optymalne rozwiązania. Jego zastosowanie może się okazać przełomowe w świecie IT.
RNN, LSTM i GRU: Porównawcza analiza architektur sieci neuronowych
29 mar 2024
Artykuł porusza temat analizy porównawczej trzech popularnych architektur sieci neuronowych: RNN, LSTM oraz GRU. Wchodząc głębiej w struktury tych modeli, zrozumiecie ich kluczowe cechy, silne strony i potencjalne ograniczenia. Pokażemy, jak mogą wpływać na wydajność procesów uczenia maszynowego.
Zagadnienia typów rekurencyjnych sieci neuronowych: Podstawy i przykłady stosowania
28 mar 2024
Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN) to kluczowy element uczenia maszynowego. To potężne narzędzie pozwalające systemom na analizę sekwencji danych, taką jak język naturalny czy sygnały audio. W artykule przedstawione zostaną podstawy działania RNN oraz przykładowe zastosowania.
Prompt Engineering: Jak skutecznie komunikować się z modelami AI
11 mar 2024
Komunikacja z modelami sztucznej inteligencji staje się nieodłączna w nowoczesnym świecie. Efektywna wymiana informacji między człowiekiem a AI to nie tylko zdolność do zrozumienia się nawzajem, ale także osiągnięcie wspólnego celu. Jak optymalizować ten proces? Odkryjmy razem sekrety efektywnej komunikacji z AI.
Co to jest Natural Language Understanding?
19 lut 2024
Natural Language Understanding (NLU) to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom zrozumienie, interpretować i generować język ludzki. Jest to kluczowy komponent w technologiach takich jak asystenci głosowi, chatboty i narzędzia do analizy sentymentu. W tym artykule przenikniemy w głąb procesów NLU, aby lepiej zrozumieć, jak maszyny 'rozumieją' nasz język.
Algorytmy mrówkowe: Niewidzialna siła stojąca za nowoczesnymi rozwiązaniami technologicznymi
17 lut 2024
Algorytmy mrówkowe, zwane też metodami mrówkowymi, są niezwykle fascynującym elementem sztucznej inteligencji. Wymyślone na podstawie obserwacji naturalnego świata, te potężne narzędzia programistyczne wykorzystywane są we współczesnych rozwiązaniach technologicznych, choć często przeocza się ich rolę. Ta niewidzialna siła jest u podstaw wielu innowacji IT, tworząc m.in. efektywne sieci dostaw oraz optymalizując różnorodne procesy biznesowe.
Intelligent Assistance (IA) - przyszłość technologii
8 lut 2024
Rozwój technologiczny nabrał niewiarygodnego tempa, a jednym z najjaśniejszych przejawów tego progresu jest Intelligent Assistance (IA). W epoce cyfryzacji, IA jest nie tylko przyszłością, ale też teraźniejszością. Pojawiły się zastosowania, które przekształcają nasze życie w podstawowych aspektach. Przyjrzyjmy się bliżej tej rewolucyjnej technologii.
Multitask Unified Model (MUM): Rewolucja w wyszukiwaniu informacji
31 sty 2024
Era sztucznej inteligencji nieustannie przynosi innowacje. Jedną z nich jest MUM (Multitask Unified Model), technologia rozwijana przez Google, mająca zrewolucjonizować sposób wyszukiwania informacji. Wykorzystując zaawansowane algorytmy, MUM ma możliwość przetwarzania treści z różnych formatów i kontekstów, co stanowi prawdziwe przełomowe podejście do informacji.
Code Llama: AI jako narzędzie do kodowania
25 sty 2024
W erze cyfrowej, gdzie technologia ewoluuje w błyskawicznym tempie, sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe znaczenie w wielu aspektach życia codziennego, w tym także w programowaniu. Code Llama, AI, stanowi przełomowe narzędzie, które rewolucjonizuje sposób, w jaki deweloperzy podchodzą do kodowania.
Tworzenie inteligentnych chatbotów przy użyciu ChatGPT API
19 sty 2024
W dobie technologicznej rewolucji, inteligentne chatboty zyskują na znaczeniu wśród firm pragnących automatyzować swoją obsługę klienta. Narzędziem, które zrewolucjonizowało tę dziedzinę jest ChatGPT API. W tym artykule przeprowadzę Cię przez proces wdrożenia tego potężnego narzędzia.
Co to jest Transfer Learning?
22 gru 2023
Transfer zrewolucjonizowało uczenie maszynowe, otwierając nowe możliwości. Technika ta polega na wykorzystaniu wiedzy zdobytej podczas rozwiązania jednego problemu do rozwiązania innego, ale powiązanego problemu. Jest niezwykle skuteczna, szczególnie gdy dostępne dane do nauki są ograniczone.
Computer Vision: Rewolucja w postrzeganiu świata dzięki sztucznej inteligencji
18 gru 2023
Computer Vision, czyli 'komputerowe widzenie', to technologia, która zrewolucjonizowała sposób, w jaki maszyny postrzegają i rozumieją nasz świat. Wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, umożliwia komputerom 'widzenie' i interpretowanie obrazów i scen w sposób porównywalny z ludzkim percepcją. Powoduje to, że otwierają się przed nami nowe, niezwykłe możliwości.
Generative Adversarial Networks (GANs) - ewolucja w uczeniu maszynowym
14 gru 2023
Generative Adversarial Networks (GANs) to jedna z najbardziej fascynujących koncepcji w dziedzinie uczenia maszynowego. Niosąc ze sobą rewolucję w generowaniu syntetycznych, lecz realistycznie wyglądających danych, GANs otwierają nową erę w rozwoju AI. Ten artykuł zagłębia się w ten innowacyjny temat, próbując zrozumieć jak działają GANs i jak wpływają na ewolucję uczenia maszynowego.
Co to jest Natural Language Processing (NLP)?
13 gru 2023
Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) staje się coraz bardziej kluczowe w dynamicznie rozwijającym się świecie technologii. Sięgając od asystentów głosowych, przez tłumaczenia online, aż po zaawansowane analizy sentymentu, NLP rewolucjonizuje sposób, w jaki komunikujemy się z maszynami.
Intelligent Automation: Przyszłość technologii
12 gru 2023
Intelligent Automation, niewidzialny pomocnik przyszłości technologicznej, jest dziedziną rozwijającą się w szalonym tempie. Współczesny świat IT nie wyobraża sobie funkcjonowania bez niej. Posiada ona zdolność przekształcania procesów biznesowych, pozwalając na osiągniecie niebywałej efektywności. Jakie jeszcze korzyści niesie ze sobą ta technologia? O tym w dalszej części artykułu.
Sieć konwolucyjna - klucz do zrozumienia głębokiego uczenia
1 lis 2023
Sieci konwolucyjne (Convolutional Neural Networks, CNN) to fundament technologii głębokiego uczenia. Ich zdolność do przetwarzania i interpretacji skomplikowanych zestawów danych bezpośrednio przyczyniła się do rozwoju koncepcji sztucznej inteligencji. W tym artykule przeanalizujemy funkcje, charakterystykę i zastosowania CNN, rozjaśniając, jak te algorytmy uczą się rozpoznawać i interpretować człowieczy świat.
PyTorch w praktyce: eksploracja możliwości tej biblioteki dla uczenia maszynowego
26 paź 2023
PyTorch to dynamiczna biblioteka do uczenia maszynowego, która zdobywa szerokie uznanie w świecie sztucznej inteligencji. Ta potężna platforma oferuje nie tylko intuicyjne API, ale także różnorodne narzędzia pozwalające na efektywną eksplorację i interpretację modeli. W tym artykule przyjrzymy się praktycznym zastosowaniom PyTorch, odkrywając jego pełen potencjał.
Co to jest Reinforcement Learning?
28 wrz 2023
Kiedy słyszymy termin 'uczenie maszynowe', często myślimy o złożonych algorytmach i trudnych do zrozumienia koncepcjach. Jednak kluczem do zrozumienia jego podstaw jest Reinforcement Learning. To podejście do uczenia maszynowego, bazujące na zdobyciu doświadczenia poprzez próby i błędy, otwiera nowe horyzonty w świecie AI.
Czym jest Extended Reality (XR)?
27 wrz 2023
Rozwój technologii cyfrowych stwarza ciągle nowe możliwości doświadczania rzeczywistości. Jednym z największych trendów ostatnich lat jest Extended Reality (XR), łącząca technologie wirtualnej (VR), rozszerzonej (AR) i mieszanej rzeczywistości (MR). XR przenosi nasze doświadczenia do całkowicie nowego wymiaru.
ChatGPT – Sekret zaawansowanego AI: Zrozumieć i efektywnie wykorzystać
2 wrz 2023
ChatGPT, nasz najnowszy rozwiązanie technologiczne, to sztuczna inteligencja zaskakująca zaawansowaniem. Napędzane przez algorytmy machine learning, cieszy się rosnącym zainteresowaniem. Jednak, sekret tej technologii zasadza się nie tylko na jej inteligentnych funkcjach, ale także na umiejętności zrozumienia i efektywnego wykorzystania jej potencjału. W tym artykule przedstawiamy kluczowe aspekty ChatGPT, aby pomóc Ci odkryć jej pełnię możliwości.
AR kontra VR: Różnicowanie i porównanie dwóch technologii
23 sie 2023
W świecie technologii AR (rzeczywistość rozszerzona) i VR (rzeczywistość wirtualna) stanowią dwie dominujące formy interakcji z rzeczywistością. Przez ich podobieństwa są często mylone, jednak różnią się podstawowymi koncepcjami. W tym artykule postaramy się omówić te różnice oraz porównać zastosowania i możliwości oferowane przez obie technologie.
Edge Computing: Przetwarzanie danych w nowej erze
30 cze 2023
Edge Computing to nowa era przetwarzania danych, która pozwala na wykonywanie obliczeń i przetwarzanie danych na urządzeniach znajdujących się na samym skraju sieci, zamiast przesyłać je do chmury. Ten rozwój technologii staje się szczególnie istotny w kontekście rosnącej liczby urządzeń IoT i potrzeby szybszej i bardziej efektywnej analizy danych.
Sieć rozproszona - przyszłość komunikacji
28 cze 2023
W świecie dzisiejszej technologii sieci rozproszone są nieodłącznym elementem przyszłości komunikacji. Ta dynamiczna i wysoce skalowalna struktura sieciowa pozwala na efektywną transmisję danych, zapewniając niezawodność i odporność na awarie. Dzięki sieciom rozproszonym możliwe jest tworzenie innowacyjnych rozwiązań, takich jak blockchain oraz systemy rozproszonego przetwarzania danych. Przyszłość komunikacji leży w rozwoju i wykorzystaniu tych zaawansowanych technologii, które w znaczący sposób transformują sposób, w jaki ludzie, urządzenia i systemy ze sobą komunikują się.
Rozszerzona rzeczywistość: jak działa i co można dzięki niej zrobić?
27 cze 2023
Rozszerzona rzeczywistość to technologia, która radykalnie zmienia sposób, w jaki postrzegamy otaczający nas świat. W artykule opiszemy, jak działa ta fascynująca technologia oraz przedstawimy przykłady zastosowań, takich jak szkolenia, wirtualny fitting, a nawet pomoc w diagnozowaniu chorób.
Jak sztuczna inteligencja może poprawić procesy Agile Development
14 cze 2023
Artykuł będzie poświęcony tematowi, jak sztuczna inteligencja może pomóc w doskonaleniu procesów Agile Development. Przedstawimy sposoby na wykorzystanie AI w zarządzaniu projektami, automatyzacji testów oraz optymalizacji pracy zespołów developerskich.
Odc. 18: ChatGPT & Headless CMS Strapi. Narzędzie do automatyzacji content marketingu
17 kwi 2023
Dzień dobry, w tym newsletterze opiszę działanie narzędzia, które stworzyliśmy - systemu CMS z pełną automatyzacją dodawania treści i grafik przez ChatGPT.