Książki dla testerów dot. AI to nowa seria wpisów o książkach dotyczących AI, sztucznej inteligencji. Poznaj tą tematykę, nadążaj za trendami. To będzie pierwszy wpis z tej serii.
Sztuczna inteligencja od podstaw – Feliks Kurp
W przedmiotowej książce autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka.
Dzięki książce:
- poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji
- zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
- na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji – Laurence Moroney
Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce. Nauka poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode.
W książce między innymi:
- podstawy uczenia maszynowego
- zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli
- tworzenie modeli sieci neuronowych
- implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów
- przetwarzanie języka naturalnego
- implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS
- udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego – Hadelin de Ponteves
Ta książka to przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców. Z tej ksiązki dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania.
Dzięki tej książce:
- opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym
- zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning
- poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch
- będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód
- wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych
- nauczysz się budować inteligentne roboty
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty – Olivier Caelen, Marie-Alice Blete
Ta książka stanowi kompleksowy przewodnik dla programistów Pythona, którzy chcą budować aplikacje bazujące na dużych modelach językowych. Zaprezentowano w niej główne cechy i zasady działania modeli GPT-4 i ChatGPT. Znalazły się tu także instrukcje, jak krok po kroku tworzyć w Pythonie aplikacje korzystające z modeli do generowania treści, odpowiadania na pytania i streszczania tekstów. Istotną zaletą są przejrzyste przykłady i dołączone pliki z kodami, pomocne w tworzeniu konkretnych projektów.
Dowiesz się:
- jak działają modele ChatGPT i GPT-4 i do czego mogą być przydatne
- jak korzystać z modeli NLP w aplikacjach Pythona
- jak używać interfejsów API modeli do przetwarzania języka naturalnego
- jak stosować zaawansowane techniki, takie jak inżynieria monitu
- jak dostrajać modele do określonych zadań
Kup teraz
Moja recenzja:
Krótka i dość ciekawa pozycja. Pokazuje nam jak działają modele ChatGPT i GPT-4 i do czego mogą być przydatne. Dodatkowo jak korzystać z modeli NLP w aplikacjach Pythona. Jak wskazano skupia się na wsparciu programistów Pythona, jednak – ja bazując w swojej pracy na innych językach i tak skorzystałem z kilku porad. Krótka pozycja którą oceniam na 3,5 na 5.
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki – Kevin Clarkson
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje skomplikowane koncepcje, czyniąc je zrozumiałymi dla czytelników na każdym poziomie zaawansowania.
Dlaczego warto?
- Przystępność: Skomplikowane idee i technologie są przedstawione w sposób zrozumiały dla wszystkich, niezależnie od wcześniejszej wiedzy.
- Rozwianie wątpliwości i obaw o AI: Książka adresuje powszechne obawy i pytania dotyczące wpływu AI na przyszłość pracy, etyki i społeczeństwa, dostarczając wyważonych i opartych na faktach odpowiedzi.
- Rzetelność: Opierając się na najnowszych badaniach i przykładach z życia, wiarygodne i aktualne informacje, pomagając czytelnikom zbudować solidne fundamenty wiedzy o AI.
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4 – Valentina Alto
Dzięki tej książce zrozumiesz metody działania modeli językowych i techniki szkolenia modeli generatywnych. Zapoznasz się z przypadkami użycia, w których ChatGPT sprawdzi się najlepiej, a w efekcie zwiększy produktywność i kreatywność. Dowiesz się też, jak wchodzić w interakcje z ChatGPT, tworzyć lepsze prompty i korzystać z funkcji uczenia się. Znajdziesz tu rozdziały dla marketingowców, naukowców i programistów, ułatwiające szybkie zastosowanie nabytej wiedzy w praktyce. Przekonasz się również, jak w środowisku korporacyjnym stosować interfejsy API modeli OpenAI dostępne w infrastrukturze Azure. Dla każdego scenariusza podano kompletną implementację w Pythonie, korzystającą z bibliotek Streamlit i LangChain do integracji modeli AI z aplikacjami.
W książce:
- koncepcja generatywnej AI i architektura GPT
- projektowanie optymalnych promptów
- prezentacja aplikacji i przypadków użycia ChatGPT
- używanie modeli i funkcji OpenAI za pośrednictwem wywołań API
- kod Pythona do budowania i wdrażania systemów generatywnej AI
- odpowiedzialność i etyka w systemach generatywnej AI
Rozwój QA w AI
Jeżeli chciałbyś się rozwijać w temacie AI i wykorzystania narzędzi, tworzenia promptów – zapraszam Cię na szkolenie Testowanie oprogramowania z wykorzystaniem AI.
Dla każdego czytelnika – kupon -10% po wysłaniu e-maila na adres szkolenia@dlatesterow.pl
Podsumowanie
Książki dla testerów dot. AI to pierwszy wpis o tematyce książek AI. Z racji tego, że testowanie ma coraz więcej gałęzi, koniecznym było wybranie książek dla tego działu. W dziale książki opisujemy wiele książek dla testerów oprogramowania i osób pracujących w IT.
