Wydawca: 8

Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze

Marcin Szeliga

Obierz kurs na... współpracę ze sztuczną inteligencją w chmurze Sztuczna inteligencja (SI, ang. AI) jest jednym z najdynamiczniej rozwijających się obszarów technologii. Zastosowanie jej w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, handel, przemysł czy usługi, przynosi ogromne korzyści i zmienia sposób, w jaki funkcjonujemy. Zrozumienie i opanowanie zasad współpracy ze sztuczną inteligencją staje się powoli sprawą kluczową dla osób, które chcą być na bieżąco z postępem technologicznym, a także planują przyszłą karierę zawodową. Ten kurs pozwala rozpocząć przygodę z aktywnością na wiodącej platformie chmurowej, czyli Microsoft Azure. Daje ona dostęp do zaawansowanych narzędzi i usług, które umożliwiają zastosowanie AI w łatwy i efektywny sposób. Na tym właśnie skupia się nasze szkolenie – na zagadnieniach związanych z praktycznym zaprzęgnięciem narzędzi i usług SI obecnych na platformie Azure do pracy w rzeczywistych scenariuszach. Proponowany przez nas kurs składa się z ośmiu modułów, które obejmują różnorodne aspekty związane z obecnością sztucznej inteligencji w Azure i tym samym stanowią kompleksowe wprowadzenie do różnych technologii i możliwości SI w chmurze Microsoftu. W czasie nauki skupimy się także na temacie Cognitive Services. Pod tą nazwą kryje się zbiór gotowych usług, umożliwiających tworzenie inteligentnych aplikacji (między innymi do analizy tekstu, rozpoznawania mowy, analizy obrazu) bez konieczności pisania kodu od zera. Ich opanowanie niezwykle oszczędza czas, co – mamy nadzieję – po ukończeniu szkolenia sprawdzisz osobiście w pracy nad nowymi projektami. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu między innymi: Zapoznasz się z rozmaitymi usługami AI dostępnymi w Azure Będziesz tworzyć inteligentne aplikacje korzystające z usług Cognitive Services Nauczysz się przetwarzać język naturalny (NLP) i mowę z Cognitive Services, a także Azure Open AI Zaprojektujesz i zbudujesz czatbot przy użyciu Azure Bot Service Dowiesz się, jak używać Cognitive Services do analizy obrazów i danych nieustrukturyzowanych Zintegrujesz i zautomatyzujesz procesy za pomocą usługi Azure Logic Apps Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Po ukończeniu szkolenia będziesz posiadać solidne fundamenty wiedzy i umiejętności w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w chmurze Azure SI – co dalej? Według raportów branżowych globalny rynek sztucznej inteligencji będzie się rozwijał w bardzo szybkim tempie i w najbliższych latach osiągnie ogromne wartości. Ten wzrost stwarza wiele możliwości zawodowych dla osób posiadających umiejętności związane z pracą ze sztuczną inteligencją. Ta, która została zaimplementowana w chmurze Azure, przyczynia się między innymi do przyspieszenia procesu innowacji poprzez automatyzację zadań, umożliwia analizę dużych zbiorów danych i dostarczanie wartościowych wniosków. Dzięki temu organizacje mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe i doskonalić swoje produkty i usługi. AI ma także potencjał przekształcania rynku pracy. Potrzeba automatyzowania procesów, wdrażania czatbotów i szybkiego analizowania danych zmusza przedsiębiorstwa do angażowania specjalistów znających się na sztucznej inteligencji. Dlatego też nasz kurs jest tak wartościowy – dostarczy Ci umiejętności, które są coraz bardziej poszukiwane na rynku pracy. Drodzy uczestnicy kursu, cieszę się, że mieliście okazję do niego dołączyć i pogłębić swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji w platformie Azure. Chciałbym się z Wami podzielić motywującym cytatem, który, mam nadzieję, zainspiruje Was do dalszego rozwoju w tej fascynującej dziedzinie: Technologia staje się prawdziwie potężna, gdy jest dostępna dla każdego Satya Nadella Ten cytat odnosi się do wartości, jaką może dostarczyć sztuczna inteligencja w Azure. Technologia, którą będziemy razem zgłębiać, ma ogromny potencjał transformacji różnych sektorów i sposobu, w jaki funkcjonujemy w społeczeństwie. Azure otwiera drzwi do tworzenia innowacyjnych rozwiązań, automatyzacji procesów, analizy danych i budowania inteligentnych aplikacji. Podczas kursu będziemy się uczyć o różnych usługach AI dostępnych w Azure, takich jak Cognitive Services, Azure Machine Learning czy Azure Bot Service. Zdobędziemy umiejętności w zakresie przetwarzania języka naturalnego, analizy obrazów, przetwarzania mowy i wielu innych obszarów sztucznej inteligencji. Pamiętajcie, że ta wiedza może mieć ogromny wpływ na Waszą karierę i otworzyć drzwi do nowych możliwości. Skorzystajcie ze zdobytej wiedzy, aby tworzyć innowacyjne projekty, rozwiązywać problemy biznesowe i być częścią rosnącej społeczności specjalistów zajmujących się sztuczną inteligencją. Życzę Wam owocnej i inspirującej podróży w ramach kursu. Bądźcie ciekawi, zadawajcie pytania i rozwijajcie swoje umiejętności. Razem odkrywajmy potencjał sztucznej inteligencji w Azure!

Sztuczna inteligencja w doborze pracowników - zastosowania, szanse, wyzwania

Dominika Bąk-Grabowska, Jolanta Bartkowiak

Monografia "Sztuczna inteligencja w doborze pracowników - zastosowania, szanse, wyzwania" to nowatorskie opracowanie łączące perspektywę zarządczo-normatywną i technologiczną w analizie wykorzystania AI w procesach rekrutacji i selekcji kandydatów. Praca przedstawia szczegółowe studium przypadku systemu eRecruiter, pokazując, jak narzędzia HR Tech wspierają zarówno efektywność operacyjną, jak i pozytywne doświadczenia kandydatów. Autorki proponują Human-AI Integrated Case Study Methodology oraz model AIPT (Assist-Inform-Predict-Transform) do oceny dojrzałości systemów HR, wskazując praktyczne kierunki transformacji cyfrowej i humanocentrycznego wdrażania AI. Monografia jest cennym źródłem wiedzy dla specjalistów HR, menedżerów, badaczy i wszystkich zainteresowanych odpowiedzialnym i efektywnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji w doborze pracowników.

Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI

Yves Hilpisch

W świecie finansów sztuczna inteligencja okazała się przełomową technologią - w połączeniu z odpowiednim zastosowaniem algorytmów i dużych zbiorów danych bowiem pozwala na poprawę jakości usług finansowych. Autor tej książki zdaje sobie z tego sprawę - ma wieloletnie doświadczenie i kompleksową wiedzę na temat projektowania i wdrażania zaawansowanych mechanizmów AI w największych podmiotach z branży. Swoją wiedzą dzieli się z czytelnikami. Dr Yves Hilpisch szczegółowo opisuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne aspekty używania algorytmów sztucznej inteligencji w ramach usług i produktów finansowych. Opierając się na przykładach z języka Python, pokazuje metodyki, modele, założenia i techniki wdrażania AI, a także analizuje problemy mogące utrudniać to zadanie i przybliża ich rozwiązania. Znajdziemy tutaj skomplikowane zagadnienia wytłumaczone w logiczny i zrozumiały sposób. Autor z powodzeniem łączy teorię z praktyką, a jego podejście do tematu i prezentowane przypadki bazujące na doświadczeniu są cennym źródłem wiedzy dla każdego, kto chce poznać tajniki dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, algorytmów i zbiorów danych w szeroko pojętym świecie finansów. Dzięki książce dowiesz się: na czym polega zastosowanie AI w usługach i produktach finansowych dlaczego i w jaki sposób użycie sztucznej inteligencji fundamentalnie zmienia sektor finansowy i jakie ma to skutki dla niego i konsumentów jak w języku Python konstruować i wdrażać algorytmy bazujące na rozbudowanych zbiorach danych jak dzięki AI i uczeniu maszynowemu usprawniać usługi i produkty finansowe

Sztuczna inteligencja w instytucjach kultury

Praca zbiorowa

Od 2 lutego 2025 r. instytucje kultury stosujące systemy sztucznej inteligencji (AI) muszą dostosować się do nowych regulacji wynikających z Aktu w sprawie AI (AI Act). Nowe przepisy nakładają obowiązki związane z odpowiedzialnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji, eliminacją szkodliwych praktyk oraz szkoleniem personelu. W książce omówione zostały najważniejsze obowiązki instytucji kultury, przepisy prawne i zmiany oraz instrukcje 60 programów dla poszczególnych instytucji.

Sztuczna inteligencja w kreowaniu wartości organizacji

Andrzej Wodecki

Analiza modeli generowania wartości przez firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w swoich produktach, usługach i zasadach prowadzenia biznesu, a także wyzwania i niezbędne kompetencje. Celem monografii było przedstawienie wpływu sztucznej inteligencji na zarządzanie, generowanie wartości i reguły konkurowania współczesnych organizacji. Metody i techniki sztucznej inteligencji rozwijają się w zawrotnym tempie, podobnie jak wspierająca je infrastruktura (serwery, karty graficzne, dedykowane procesory itp.). Towarzyszy temu rozwój technologii informatycznych, w szczególności zdecentralizowanych, rozproszonych architektur, które umożliwiają nie tylko zapisywanie danych, ale też śledzenie i zabezpieczanie transakcji oraz uruchamianie różnych aplikacji. Jest to wyzwanie nie tylko dla menedżerów i inwestorów, ale też badaczy zainteresowanych efektywnym modelowaniem takich zjawisk. Przedmiot badań prezentowany w opracowaniu jest bardzo szeroki – obejmuje nie tylko wiele obszarów działania organizacji, ale również rynki i rozmaite metody sztucznej inteligencji.  

Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI

Jolanta Podolszańska

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję w medycynie Sztuczna inteligencja w medycynie, szczególnie w rozpoznawaniu obrazów medycznych, to najszybciej rozwijająca się dziedzina informatyki medycznej. AI stosowana do analizy obrazów z tomografii komputerowej (TK) czy rezonansu magnetycznego (RM) coraz skuteczniej wspiera lekarzy, którym pomaga stawiać precyzyjne diagnozy i podejmować trafne decyzje kliniczne. Ważną rolę w tym procesie odgrywają biblioteki takie jak Pydicom, umożliwiające sprawną obsługę standardu DICOM - podstawy obrazowania medycznego. Z kolei frameworki: PyTorch, PyTorch Lightning czy TensorFlow, pozwalają na tworzenie zaawansowanych sieci neuronowych, które potrafią automatycznie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Za sprawą rosnącej integracji AI z medycyną powstają wyjątkowe możliwości zawodowe dla osób łączących wiedzę techniczną z medyczną. Praca w tej branży daje szansę na udział w przełomowych projektach, które realnie ratują życie i podnoszą jakość opieki zdrowotnej. Dynamiczny rozwój technologii sprawia, że zapotrzebowanie na ekspertów stale rośnie, a współpraca z czołowymi ośrodkami badawczymi i firmami technologicznymi przynosi cenne doświadczenia. Dlatego kariera związana ze sztuczną inteligencją i z obrazowaniem medycznym to doskonały wybór dla tych, którzy chcą łączyć nowoczesne technologie z realnym wpływem na zdrowie ludzi. Dzięki inwestycji w rozwój kompetencji w tym obszarze można się stać częścią innowacyjnej rewolucji, która nieustannie zmienia oblicze medycyny. Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI pozwoli Ci kompleksowo pracować z obrazami medycznymi w formacie DICOM, od ich wczytania aż po zaawansowaną analizę. Opanujesz techniki przygotowywania i oczyszczania danych, które są niezbędne do skutecznego trenowania modeli sztucznej inteligencji. Zbudujesz własny pipeline analizy obrazów medycznych, używając Pythona i frameworków PyTorch czy Tensorflow. Poznasz metody segmentacji i detekcji obiektów, które pozwolą Ci precyzyjnie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Nauczysz się trenować konwolucyjne sieci neuronowe, a także oceniać jakość modeli za pomocą odpowiednich metryk. Dzięki praktycznym case study zyskasz doświadczenie, które od razu wykorzystasz w projektach badawczo-wdrożeniowych lub pracy w med-tech. Po ukończeniu kursu samodzielnie poradzisz sobie z preprocessingiem danych i wdrożysz pierwsze modele AI do analizy medycznych obrazów. Rozwiniesz podstawy, które pozwolą Ci dalej zgłębiać tematy związane z explainable AI, segmentacją 3D czy integracją modeli z systemami klinicznymi. Zdobyta wiedza otworzy przed Tobą drzwi do pracy w dynamicznie rozwijającej się branży informatyki medycznej i data science w ochronie zdrowia. To idealny kurs, jeśli chcesz się stać ekspertem AI w medycynie i mieć realny wpływ na poprawę diagnostyki i opieki zdrowotnej. Każdy ekspert kiedyś zaczynał. Jeśli stawiasz pierwsze kroki w AI w medycynie - jesteś we właściwym miejscu. Zaczynamy od podstaw, ale celujemy wysoko.

Sztuczna inteligencja w organizacji. Innowacje biznesowe w praktyce

Ryszard Ćwiertniak

Jak skłonić sztuczną inteligencję do pracy na naszą rzecz? Temat sztucznej inteligencji (SI) i jej potencjalnych zastosowań w firmach jest obecnie szeroko dyskutowany. Oparte na niej technologie są coraz bardziej zaawansowane i powszechniej dostępne, a także coraz lepiej dostosowane do potrzeb biznesu. Już dziś okazują się pomocne w pracy rozmaitych działów, od zarządzania łańcuchem dostaw, przez marketing i sprzedaż, po obsługę klienta i rozwój produktów. Odpowiednio, w kompetentny sposób wdrożona sztuczna inteligencja może stanowić motor rozwoju przedsiębiorstwa: wspomagać pracę ludzi, wyręczać ich w realizacji wielu monotonnych zadań i dać przestrzeń do skupienia się na wyzwaniach wymagających większej kreatywności ― obszarach, w których SI też może być niezwykle pomocna. Tajemnica sukcesu modelu współpracy człowiek - maszyna kryje się w sformułowaniu "odpowiednio wdrożona sztuczna inteligencja". Autor książki dzieli się w niej opracowanym przez siebie modelem systemu zarządzania, umożliwiającym ustalenie obszarów sterowania innowacjami procesu biznesowego, a więc rozpoznanie i hierarchizację funkcji oraz określenie sekwencji czynności we wprowadzaniu sztucznej inteligencji do organizacji. Swoją publikację kieruje do osób, które pracują nad projektami procesów biznesowych, do ekspertów doradzających firmom w zakresie zarządzania innowacjami i wprowadzania zmian, a także do studiujących zarządzanie projektami, jakością, innowacjami i projektami. Skorzystają z niej również właściciele firm, którzy chcą wprowadzać nowości w swoich organizacjach i szukają narzędzi do ich skutecznego wdrażania.   Książka w mediach: Focus On Business Books4Business - Bookstagram - Recenzja

Sztuczna inteligencja w praktyce akademickiej

Eldar Haber, Dariusz Jemielniak, Artur Kurasiński, Aleksandra...

Sztuczna inteligencja przestała być odległym pojęciem teoretycznym - aktywnie przekształca pracę naukową. Pojawienie się generatywnej AI, a zwłaszcza dużych modeli językowych, takich jak GPT firmy OpenAI, Claude od Anthropic, Llama Meta czy Gemini Google'a, otworzyło nowe sposoby prowadzenia badań, tworzenia treści, analizowania danych, a nawet pracy ze studentami. W miarę jak postępuje rozwój tych technologii, stają się one czymś więcej niż narzędziami automatyzacji - są katalizatorami przemian, które wpływają na myślenie naukowe, praktyki instytucjonalne i debaty etyczne. W tej książce badamy transformacyjny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w nauce, przybliżając praktyczne zastosowania AI, leżące u jej podstaw mechanizmy oraz szersze konsekwencje. Analizując, jak AI jest dziś wykorzystywana - i przewidując, dokąd zmierza - chcemy dać badaczom, dydaktykom oraz menedżerom wiedzę potrzebną do nawigowania w tym zmieniającym się otoczeniu. - Wprowadzenie Eldar Haber,profesor prawa na Uniwersytecie w Hajfie i kierownik projektu Recoding Justice, finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych (ERC). Jego badania dotyczą prawa i technologii, w szczególności sztucznej inteligencji, wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych, prywatności, prawa autorskiego i cyberbezpieczeństwa. Dariusz Jemielniak, profesor zarządzania Akademii Leona Koźmińskiego. W latach 2022-2026 był wiceprezesem PAN. Od 2015 r. współpracownik naukowy Berkman Klein Center for Internet and Society na Uniwersytecie Harvarda. Przez dekadę był w radzie nadzorczej Fundacji Wikimedia. Obecnie w radzie EIT. Ważniejsze książki: Życie wirtualnych dzikich (2013), Społeczeństwo współpracy (z A. Przegalińską, 2020), Antynauka (2027). Artur Kurasiński, przedsiębiorca, inwestor, autor książek: Filozofia cyberbezpieczeństwa (z Ł. Olejnikiem, 2022), Startupowcy (z K. Domaradzkim, 2023) oraz RzeczpospolitAI (z K. Domaradzkim, 2026). Aleksandra Przegalińska, filozofka i badaczka AI, profesorka i prorektorka ds. innowacji i AI Akademii Leona Koźmińskiego, dyrektorka centrum badawczego HUMANRACE oraz fellow w Center for Labor and a Just Economy na Uniwersytecie Harvarda. Zajmuje się współpracą człowieka z AI i przyszłością pracy. Autorka m.in. książek: Collaborative Society (z D. Jemielniakim, 2020) i Converging Minds (z T. Triantoro, 2024).