Informatyka

Wielu adeptów kodowania ulega złudnemu przekonaniu, że opanowanie jakiegoś języka programowania wystarczy, aby być programistą. Nader często w pośpiechu piszą nieuporządkowany kod, który zawiera mnóstwo powtórzeń i jest kompletnie nieczytelny. Tymczasem prawdziwi mistrzowie programowania pracują inaczej: w pełni skupiają się na jednym aspekcie swojej pracy, efektywnie wykorzystują czas i tworzą kod o niewielkiej objętości, a przy tym czytelny, elegancki i łatwy w utrzymaniu.

Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób pisać czysty i w pełni funkcjonalny kod. Nauczysz się przy mniejszym nakładzie pracy uzyskiwać lepsze rezultaty, co pozwoli Ci przeznaczyć zaoszczędzony czas na dopracowanie istotniejszych elementów programu. Przekonasz się, że przemyślany minimalizm świetnie wspiera produktywność i znakomicie sprawdza się w praktyce. Dowiesz się, jak wykrywać źródła zbędnej złożoności i je eliminować, wyrobisz w sobie nawyk koncentrowania się na najważniejszych aspektach programu, a także docenisz zalety niezwykle prostych interfejsów użytkownika. Zrozumiesz, że optymalizacja nie musi oznaczać ograniczania użycia cykli procesora za wszelką cenę, a minimalizm i prostota świetnie się sprawdzają przy tworzeniu strategii projektu i wrażeń użytkownika.

Dowiedz się, jak:

• skoncentrować się na najważniejszych 20% kodu
• unikać samotnej pracy
• eliminować zbędną złożoność
• ustrzec się przedwczesnej optymalizacji
• osiągać produktywny stan przepływu
• w jednym czasie skupiać się na jednym zadaniu
• projektować proste i funkcjonalne interfejsy użytkownika

Oto dziewięć zasad tworzenia idealnego kodu - poznaj i stosuj!

Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów.

Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi.

W książce między innymi:

• praca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy
• podstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli
• TensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML
• bezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji
• optymalizacja modelu
• tworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych

Ograniczone zasoby? Poznaj TinyML!

Transformery zrewolucjonizowały przetwarzanie języka naturalnego, analizę obrazów i komputerowe widzenie. Oparte na transformerach duże modele generatywne dostępne za pośrednictwem systemu ChatGPT z GPT-4V w zadaniach przetwarzania tekstu i obrazów przewyższają wydajność człowieka. Aby uczestniczyć w tej nowej erze technologicznej, musisz zrozumieć, jak działają transformery.

Tę książkę docenią praktycy: analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego. Opisano w niej różne architektury transformerów - od pierwszych modeli podstawowych po najnowsze osiągnięcia w generatywnej sztucznej inteligencji. Dzięki lekturze nauczysz się wstępnego szkolenia i dostrajania modeli LLM, a także pracy nad różnymi przypadkami użycia. Poznasz takie problemy jak halucynacje i zagrożenia prywatności, a następnie dowiesz się, jak je łagodzić. W książce pokazano ponadto, jak poprawiać dokładność modeli LLM i uzyskiwać większą kontrolę nad generowanymi przez nie wynikami. Nie zabrakło ciekawych szczegółów dotyczących modeli generatywnych opartych na transformerach, modeli wizyjnych i architektur multimodalnych, jak również opisu najlepszych praktyk.

Najciekawsze tematy:

• wstępne szkolenie i dostrajanie modeli LLM
• platformy: Hugging Face, OpenAI i Google Vertex AI
• tokenizery i najlepsze praktyki wstępnego przetwarzania danych językowych
• techniki łagodzenia halucynacji
• wizualizacja aktywności modeli transformerów z użyciem systemów BertViz, LIME i SHAP
• modele wizyjne i multimodalne oparte na transformerach: CLIP, DALL-E 2, DALL-E 3 i GPT-4V

Sztuczna inteligencja, która widzi i mówi - przekonaj się, jak to działa!

Chociaż sztuczna inteligencja (AI), która generuje treści, wciąż się rozwija, to nadal boryka się z pewnymi ograniczeniami. Mogą to być trudności w odróżnianiu prawdy od fałszu, problem z utrzymaniem kontekstu w długich dokumentach czy występowanie nieprzewidywalnych błędów w rozumowaniu i zapamiętywaniu faktów. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) ułatwia rozwiązanie wielu z tych problemów, a narzędziem, które do tego służy, jest framework LlamaIndex.

Dzięki tej książce łatwiej poradzisz sobie z zastosowaniem ekosystemu LlamaIndex i nauczysz się wdrażać własne projekty. Na praktycznych przykładach zapoznasz się z procesem personalizacji i uruchamiania projektów LlamaIndex. Dowiesz się, jak przezwyciężać ograniczenia dużych modeli językowych, zbudujesz aplikacje dla użytkowników końcowych i zdobędziesz umiejętności w zakresie pozyskiwania danych, indeksowania, obsługi zapytań i łączenia dynamicznych baz wiedzy, obejmujących generatywną sztuczną inteligencję i duże modele językowe. Pod koniec lektury zagłębisz się w tworzenie niestandardowych rozwiązań, co pozwoli Ci dobrze zrozumieć możliwości i zastosowania LlamaIndex.

Ciekawsze zagadnienia:

• ekosystem LlamaIndex i typowe przypadki użycia
• wprowadzanie i analizowanie w LlamaIndex danych z różnych źródeł
• tworzenie zoptymalizowanych indeksów
• wysyłanie zapytań do LlamaIndex i interpretacja odpowiedzi
• koszty i kwestie prywatności
• wdrażanie aplikacji LlamaIndex

Pokochaj LlamaIndex - i twórz inteligentne aplikacje!

Express i Node stały się kluczowymi narzędziami do tworzenia dynamicznych, wielostronicowych i hybrydowych aplikacji internetowych. Dzięki nim można dowolnie kształtować architekturę swojej aplikacji. Projektowanie za pomocą Node jest bardzo atrakcyjnym rozwiązaniem dla programistów, którzy doceniają dostępność i elastyczność języka JavaScript. W rzeczy samej, JavaScript ewoluował z techniki prostego ozdabiania stron internetowych, aby stać się dojrzałym, wszechstronnym, pełnoprawnym i wyjątkowo obiecującym językiem programowania. Korzystanie z niego jest o wiele bardziej satysfakcjonujące przy zastosowaniu platformy Express.

Powoli przyzwyczajamy się do niesamowitych możliwości ChatGPT. Interfejs API OpenAI i towarzyszące mu biblioteki stanowią gotowe rozwiązanie dla każdego, kto chce tworzyć aplikacje oparte na sztucznej inteligencji. Tylko kilka linii kodu dzieli Cię od wspaniałych implementacji!

Książka płynnie łączy teorię z praktyką, przystępnie opisuje zawiłości modeli GPT-4 i ChatGPT.

Lucas Soares, inżynier uczenia maszynowego w Biometrid

Ta niewielka, przystępnie napisana książka jest drugim wydaniem kompleksowego przewodnika dla programistów Pythona, którzy chcą budować aplikacje bazujące na dużych modelach językowych. Zaprezentowano w niej główne cechy i zasady działania modeli GPT-4 i GPT-3.5 z uwzględnieniem najnowszych osiągnięć w rozwoju technologii sztucznej inteligencji. Znalazły się tu także instrukcje, jak krok po kroku tworzyć aplikacje z zastosowaniem biblioteki OpenAI dla Pythona, włączając w to generowanie treści, odpowiadanie na pytania i inteligentnych asystentów. Dodatkowe ułatwienie stanowią przejrzyste przykłady i dołączone do wydania pliki z kodami. Dzięki tej książce z łatwością wykorzystasz moc dużych modeli językowych w swoich aplikacjach!

Dowiesz się:

• czym są modele ChatGPT i GPT-4, jak działają i jakie niosą korzyści
• jak w aplikacjach Pythona korzystać z modeli do przetwarzania języka naturalnego
• jak radzić sobie z dużymi modelami językowymi
• jak używać interfejsów API modeli do przetwarzania języka naturalnego
• jak stosować zaawansowane techniki, takie jak inżynieria promptów
• jak dostrajać modele do określonych zadań

Autorzy wytyczają ścieżkę do tworzenia najnowocześniejszych aplikacji!

Tom Taulli, autor książki Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją