reklama - zainteresowany?

AI dla tw - Helion

AI dla tw
ebook
Autor: Rob Thomas, Paul Zikopoulos, Kate Soule
Tytuł oryginału: AI Value Creators: Beyond the Generative AI User Mindset
Tłumaczenie: Rados
ISBN: 978-83-289-3123-7
stron: 280, Format: ebook
Data wydania: 2026-01-01
Księgarnia: Helion

Cena książki: 39,50 zł (poprzednio: 79,00 zł)
Oszczędzasz: 50% (-39,50 zł)

Dodaj do koszyka AI dla tw

Tagi: Sztuczna inteligencja

Nie sposób przewidzie

Dodaj do koszyka AI dla tw

 

Osoby które kupowały "AI dla tw", wybierały także:

  • Jak zarabia
  • Lider w
  • FAIK. Sztuczna inteligencja w s
  • Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencja
  • Agenci AI bazuj

Dodaj do koszyka AI dla tw

Spis treści

AI dla twórców wartości. Jak wyjść z roli zwykłego użytkownika generatywnej sztucznej inteligencji eBook -- spis treści

Przedmowa

1. Od +AI do AI+. Sztuczna inteligencja generatywna a "przełom Netscape'a"

  • Czym jest "przełom Netscape'a"?
  • Sztuczna inteligencja i magiczna chwila
    • Ale. AI to nie magia
  • Jak przekształcić firmę z "+AI" w "AI+"?
  • Zanim cokolwiek zrobisz, zmień swoje podejście z "+AI" na "AI+"
    • Drabina AI - nowe podejście w erze sztucznej inteligencji
  • Zanim wyruszysz w podróż, określ budżet i ustal, do czego wykorzystasz AI
    • Wymiar pierwszy. Wydawać pieniądze, by oszczędzać, czy wydawać je, by zarabiać? Jak sztuczna inteligencja pomoże Twojej firmie?
    • Wymiar drugi. W jaki sposób sztuczna inteligencja będzie wspomagać Twoją firmę?
    • Wykorzystaj krzywą biegłości w celu zobrazowania, jak sztuczna inteligencja wspiera Twoją firmę
    • Od czego zacząć? Przydatne wskazówki
  • Zostań mistrzem zmian. Przejdź w lewo, a potem możesz przejść w prawo!
    • Codziennie spotykamy się z problemami, które można rozwiązać lub których skutki można zmniejszyć za pomocą technologii
  • Jak efektywnie wykorzystać w swojej firmie modele podstawowe i sztuczną inteligencję generatywną?
    • Wskazówka 1. Działaj bez zwłoki
    • Wskazówka 2. Bądź twórcą wartości AI, a nie tylko okazjonalnym użytkownikiem
    • Wskazówka 3. Jeden model nie zdominuje wszystkich, więc postaw na społeczność
    • Wskazówka 4. Uruchamiaj wszędzie i wydajnie
    • Wskazówka 5. Bądź odpowiedzialny, ponieważ najważniejszą przepustką do działania jest zaufanie
  • A teraz skupmy się na części dotyczącej sztucznej inteligencji

2. Jak zostać twórcą wartości w dziedzinie sztucznej inteligencji?

  • Rozwój sztucznej inteligencji na przestrzeni lat. Ewolucja AI
    • Krótko o modelach podstawowych
    • Więcej szczegółów. Rozwój dużych modeli językowych i porównanie uczenia nadzorowanego z uczeniem samonadzorowanym
  • Twoim celem powinno być tworzenie wartości z użyciem sztucznej inteligencji
    • Jak korzystać z AI? Czy jesteś twórcą wartości, czy jej konsumentem?
  • Planowanie przyszłości z AI. Era wielu modeli sztucznej inteligencji
    • Czas zrozumieć i wykorzystać sztuczną inteligencję
  • Przyszłość sztucznej inteligencji
  • Zaczynajmy

3. Równania perswazji w sztucznej inteligencji

  • Niektóre rzeczy są ponadczasowe
    • Napięcie między człowiekiem a technologią istniało od zawsze
    • Bez kalkulatorów! Trzy równania perswazji
    • Równanie 1. Jak zwiększyć PKB?
    • Równanie 2. Co decyduje o sukcesie sztucznej inteligencji?
    • Równanie 3. Znajdź równowagę - opanuj paradoks
  • Ostatnia rada: traktuj sztuczną inteligencję jak źródło wartości, a nie centrum kosztów
  • Podsumowanie

4. Przypadki użycia

  • Krzywa tworzenia wartości oparta na przypadkach użycia
  • Podejście horyzontalne daje największe możliwości
    • Eksperymentowanie
    • Wykorzystaj swoje dane
    • Automatyzacja IT
    • Kod. Język komputerów
    • Pracownicy cyfrowi i asystenty AI
    • Agenty
    • Perspektywa biznesowa. Przypadki użycia - spojrzenie przekrojowe
    • Dodatkowy przypadek użycia (przekrojowy) - dane syntetyczne
  • Przegląd przypadków użycia w różnych branżach
    • Rolnictwo
    • Rachunkowość
    • Edukacja
    • Ochrona zdrowia
    • Ubezpieczenia
    • Obsługa prawna
    • Produkcja
    • Farmacja
  • Nieograniczony potencjał. Nowe obszary zastosowań GenAI
  • Bloki budulcowe sztucznej inteligencji

5. Żyć, umrzeć, kupić czy wypróbować? Sztuczna inteligencja zadecyduje o wielu sprawach

  • Modele językowe. O czym zwykle się zapomina?
    • Graniczna data wiedzy
    • Modele LLM potrafią mistrzowsko improwizować
    • Ślad węglowy sztucznej inteligencji. Jaki jest klimatyczny koszt Twojego wirtualnego przyjaciela?
    • Prawa autorskie i procesy sądowe
    • Co z cyfrową esencją?
    • Rosnąca powierzchnia ataku
    • Ochrona danych
    • Ukradnij teraz, złam później
  • Skuteczne narzędzia dla sztucznej inteligencji
    • Uczciwość. Jak grać uczciwie w erze sztucznej inteligencji?
    • Stronniczość tu, stronniczość tam - stronniczość danych jest wszędzie
    • Niezawodność. Jak stworzyć sztuczną inteligencję odporną na awarie?
    • Wytłumaczalność. Jak wyjaśnić to, co prawie niewytłumaczalne?
    • Rodowód danych. Śledzenie ścieżki. Niechaj zwyciężą dobre dane
  • Przepisy. Podrozdział, którego miało nie być
    • Co należy uregulować? Nasze stanowisko
    • Zarządzanie cyklem życia sztucznej inteligencji
  • Podsumowanie

6. Umiejętności, które robią wrażenie

  • Zaczynamy naukę
  • Droga do zaawansowanej sztucznej inteligencji wymaga rozwoju umiejętności w szerokim zakresie specjalizacji
  • Sztuczna inteligencja. Niszczyciel czy kreator miejsc pracy?
    • Jeśli nie poprawisz swoich umiejętności, czeka Cię szach i mat
    • Technologia dla wszystkich. Kreator miejsc pracy
  • Klucze do sukcesu - jak stworzyć program rozwoju umiejętności na całe życie?
    • Dźwignia 1. Zacznij od podstaw. Zatrudniaj pracowników, którzy chcą wiedzieć "dlaczego"
    • Dźwignia 2. Pozyskaj pracowników z nastawieniem cyfrowym
    • Dźwignia 3. Przeprowadź inwentaryzację swoich umiejętności
    • Dźwignia 4. Planuj z myślą o działaniu. Sam plan to za mało
    • Dźwignia 5. Zaakceptuj krzywe uczenia się (i zapominania)
    • Dźwignia 6. Połącz instrukcję, obserwację i współpracę
    • Dźwignia 7. Kultura ma znaczenie. Bądź czasownikiem umiejętności, nie rzeczownikiem
    • Dźwignia 8. Ustal kierunek organizacji w zakresie AI
  • Studium przypadku: wyzwanie kompetencyjne IBM - prezes zapytał, odpowiedzieliśmy wszyscy
  • Podsumowanie

7. Przyszłość technologii AI. Jeden model nie zdominuje wszystkiego!

  • Czy większe zawsze znaczy lepsze? Może na początku, ale to już dawno minęło
  • Rozkwit modeli SLM
    • Przygotowanie danych ratunkiem dla sztucznej inteligencji
    • Zastanów się nad tym, gdy planujesz działania związane z przygotowaniem danych
    • Destylacja modeli - wykorzystanie AI do udoskonalania AI
    • Co warto wziąć pod uwagę, myśląc o destylacji modeli?
  • Dokąd zmierzamy? Małe modele językowe. do boju!
    • Routing modeli
    • Czynniki do uwzględnienia podczas planowania routingu modeli
    • Architektura MoE
    • Czynniki do uwzględnienia w kontekście modeli MoE
  • Systemy agentowe
    • Jak reagujesz na agenta w działaniu?
    • Więcej o agentach
    • Jak tworzy się agenty?
    • Zagrożenia i ograniczenia systemów agentowych
    • Trzy wskazówki na dobry początek - sprawdzone praktyki
    • Na co zwrócić uwagę podczas pracy z agentami AI?
  • Podsumowanie

8. Wykorzystanie danych jako źródła przewagi konkurencyjnej

  • Dostosowywanie rozwiązań open source dla firm. Nowe spojrzenie na dane w przedsiębiorstwie
    • Pierwsza epoka ery danych. Spojrzenie na reprezentacje informacji sprzed kilku dekad
  • Stwórz reprezentację swoich danych!
    • Krok 1. Wszystko zaczyna się od zaufania
    • Krok 2. Wprowadzanie danych firmowych do modelu językowego
    • Krok 3. Wielki finał - wdrożenie i testowanie
  • Przyszłość jest otwarta, oparta na współpracy i elastyczna

9. Obliczenia generatywne. Nowe podejście do przetwarzania danych

  • Podstawowe elementy informatyki
    • Transformery - sztuczna inteligencja w nowej odsłonie
  • Nie powrót do przyszłości, lecz powrót do informatyki
    • Bez granic. Nowe spojrzenie na potencjał
  • Jak tworzy się modele na potrzeby obliczeń generatywnych?
    • "Biblioteki" do rozszerzania możliwości systemu obliczeń generatywnych
    • Krótkie porównanie. Jak korzystasz z LLM dziś, a jak będziesz korzystać w modelu obliczeń generatywnych?
    • Środowisko programowania generatywnego - jakie możliwości przed nami otwiera?
    • Strawberry firmy OpenAI. Słodka innowacja w świecie technologii
  • Od obliczeń generatywnych do generatywnego komputera. Co to oznacza dla sprzętu?
    • Badania nad akceleracją działania AI w projekcie IBM NorthPole
  • Ostatni prompt. Podsumowanie całości

Dodaj do koszyka AI dla tw

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2026 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.