Baza wiedzy o sztucznej inteligencji
Poznaj AI od podstaw. Interaktywne artykuły o sieciach neuronowych, algorytmach genetycznych, uczeniu maszynowym i więcej.
Sztuczna inteligencja
Podstawy sztucznej inteligencji — definicja, historia, rodzaje i zastosowania AI.
Sieci neuronowe
Sztuczne sieci neuronowe — od perceptronu po głębokie sieci, backpropagation i architektury.
Transformery i LLM
Transformery i duże modele językowe — mechanizm atencji, GPT, BERT, fine-tuning, RAG.
Algorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne i ewolucyjne — selekcja, krzyżowanie, mutacja, optymalizacja.
Systemy ekspertowe
Systemy ekspertowe, logika rozmyta, drzewa decyzyjne i wnioskowanie oparte na regułach.
Uczenie maszynowe
Machine learning — uczenie nadzorowane, nienadzorowane, algorytmy klasyfikacji i regresji.
Widzenie komputerowe
Computer vision — rozpoznawanie obrazów, detekcja obiektów, segmentacja, generowanie.
Przetwarzanie języka
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się rozumieniem, analizą i generowaniem języka ludzkiego przez komputery. Łączy lingwistykę, statystykę i uczenie maszynowe, by maszyny mogły czytać teksty, prowadzić rozmowy, tłumaczyć języki i wyciągać sens z gigabajtów dokumentów. W tej kategorii znajdziesz przewodniki po fundamentach NLP — od reprezentacji słów (embeddingi Word2Vec, GloVe, FastText) i tokenizacji, przez architektury transformerów (BERT, GPT, T5), aż po praktyczne zastosowania jak analiza sentymentu, chatboty, tłumaczenie maszynowe i RAG. Każdy artykuł zawiera konkretny kod (Python, Hugging Face) i przykłady z polskiego rynku.
Uczenie ze wzmocnieniem
Reinforcement learning — Q-learning, DQN, policy gradient, RLHF.