Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI.

Odkryj inne ciekawe książki wydawnictwa Helion, które mogą Cię zainteresować po lekturze 'Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI.'.

Kontynuuj swoją podróż przez świat technologii i rozwoju zawodowego z innymi pozycjami od wydawnictwa Helion. Poniżej znajdziesz starannie wyselekcjonowane książki, które uzupełnią Twoją wiedzę i umiejętności.

Po jakie produkty jeszcze warto sięgnąć:

1. UX dla biznesu

   W pracy projektanta nie chodzi wyłącznie o projektowanie. Przede wszystkim trzeba wiedzieć, co stworzyć i jak przekonać innych, aby to zbudowali. By Twój produkt cyfrowy odniósł sukces, musisz poważnie przemyśleć kwestie wrażeń użytkownika, czyli UX. Takie podejście przynosi korzyści nie tylko projektowi, ale jest zbawienne dla całej firmy! Nie możemy dłużej ignorować potrzeby połączenia UX z kwestiami biznesowymi! Kevin Meunier, prezes Offinite Wyjątkowość tej książki polega na pragmatyzmie: opisano w niej, jak wyglądają realia pracy projektanta UX i jak bardzo potrafią być zagmatwane. Zapoznasz się z różnymi kontekstami i sytuacjami związanymi z projektowaniem UX, a także z ograniczeniami, jakie temu towarzyszą. To przygotuje Cię do prawdziwych wyzwań związanych z osobami zaangażowanymi w projekty. Poznasz też realia działalności firm i znaczenie aspektów biznesowych i finansowych. Posiądziesz cenną umiejętność godzenia celów komercyjnych ze swoją pracą bez uszczerbku dla empatii i etyki projektowania. Dzięki książce: * zidentyfikujesz wartościowe zagadnienia i będziesz je systematycznie rozwiązywać * przeprowadzisz badania i uzyskasz cenne wyniki mimo presji budżetu i czasu * dostosujesz swoje projekty do modelu biznesowego * nauczysz się skutecznej komunikacji z interesariuszami * unikniesz przypadkowego zrujnowania swojej firmy (i kilku innych pułapek) Teraz projektant łatwiej zrozumie swoich interesariuszy i będzie miał na nich ogromny wpływ! Ellen Chisa, boldstart ventures

2. Zaawansowana analiza danych

   Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania. Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak dokładnie przebiega proces oczyszczania danych i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona. Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i potężny język programowania, ulubiony język naukowców i... analityków danych. Nauczysz się płynnego przenoszenia danych z Excela do programu napisanego w Pythonie, a także praktycznych metod ich analizy. Dzięki ćwiczeniom, które znajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści. W książce: badanie relacji między danymi za pomocą Excela stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu danych podstawy języka R proces oczyszczania i analizy danych w R przenoszenie danych z Excela do kodu Pythona pełna analiza danych w Pythonie Eksploracyjna analiza danych? I w Excelu, i w Pythonie!

3. Myślenie systemowe dla programistów

   Dziś programiści nie piszą już programów, tylko tworzą systemy oprogramowania. Wymaga to ciągłego wdrażania zmian w ekosystemach oprogramowania koordynowanych przez responsywną infrastrukturę. A to oznacza, że musisz myśleć inaczej: systemowo. Myślenie systemowe zwiększa efektywność i ułatwia wprowadzanie istotnych zmian. Jednak aby nauczyć się myśleć, komunikować i funkcjonować systemowo, musisz rozszerzyć swój zestaw umiejętności. Dzięki tej książce opanujesz kluczowe koncepcje myślenia systemowego i nauczysz się stosować je w praktyce. Poznasz podejście nieliniowe, które pozwala lepiej rozumieć złożoność współczesnych systemów IT i skutecznie nimi zarządzać. Nauczysz się identyfikować wzorce, przewidywać konsekwencje decyzji technologicznych, a także budować skalowalne, elastyczne architektury. Praktyczne przykłady i klarowne wyjaśnienia pomogą Ci zastosować zdobytą wiedzę w codziennej pracy, niezależnie od tego, czy tworzysz małe aplikacje, czy projektujesz wielkoskalowe systemy. To niezbędny przewodnik dla każdego, kto chce myśleć jak inżynier systemowy! Dowiedz się, jak: * myślenie liniowe ogranicza zdolność do rozwiązywania problemów systemowych * pokonać typowe przeszkody utrudniające myślenie systemowe * w praktyce zmienić sposób myślenia, uczenia się i przewodzenia * skutecznie opracowywać solidne rekomendacje * mierzyć sukces w obliczu złożoności i niepewności Gdy wprowadzanie zmian w kodzie jest łatwe, ale modyfikowanie oprogramowania okazuje się coraz trudniejsze, nadchodzi czas na lekturę tej książki. Jessica Kerr, ekspertka

4. Testowanie i rozwój API w Postmanie

   Znaczenie interfejsów API systematycznie rośnie. Głównie za sprawą tego, że ułatwiają komunikację - zarówno zewnętrzną, jak i tę, która zapewnia spójne działanie elementów nowoczesnych systemów. I podobnie jak dobre porozumienie jest podstawą relacji międzyludzkich, tak samo sprawna komunikacja między usługami ma kluczowe znaczenie dla prawidłowego funkcjonowania aplikacji. Z tego powodu od jakości API zależy jakość systemu oprogramowania jako całości. Warto zatem dobrze poznać Postmana. Dzięki tej praktycznej książce poznasz pełnię możliwości Postmana. Znajdziesz tu przystępnie wyjaśnione koncepcje, a także zestaw rzeczywistych przykładów, co ułatwi Ci korzystanie z tego narzędzia do tworzenia doskonale zaprojektowanych, udokumentowanych i przetestowanych interfejsów programowania aplikacji. Za pomocą praktycznych projektów nauczysz się dodawać automatyzację testów do istniejącego API. Poznasz również nowe funkcjonalności Postmana, stanowiące dużą pomoc w unikaniu błędów. W drugim, w pełni zaktualizowanym wydaniu znajdziesz nowe rozdziały dotyczące testowania przepływu pracy, tworzenia i używania serwerów imitacji, testowania bezpieczeństwa API, jak również testowania wydajności. W książce: * użycie Postmana do poprawy jakości interfejsu API * Postman i testowanie sterowane danymi * serwery mock w Postmanie i testowanie kontraktowe * zasady testowania bezpieczeństwa * funkcjonalne i niefunkcjonalne podejście do testowania API * praca ze standardami przemysłowymi, na przykład przy użyciu OpenAI i imitacji API? Lepiej przetestować dziś niż debugować jutro!

5. Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie

   Współczesny świat analizy danych wymaga od inżynierów i analityków danych nie tylko umiejętności korzystania z gotowych narzędzi, ale również zrozumienia podstawowych koncepcji matematycznych, takich jak algebra liniowa. Książka „Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych” autorstwa Cohena Mike'a X to doskonały przewodnik, który krok po kroku wprowadza czytelników w istotę tej dziedziny, łącząc teorię z praktycznymi zastosowaniami w języku Python. Dlaczego warto poznać algebrę liniową? Odmiana w naukach technicznych: Zrozumienie algebry liniowej jest kluczowe dla rozwoju w takich dziedzinach jak informatyka, nauki techniczne i przetwarzanie danych. Aplikacje w analityce: Dzięki algebrze liniowej można lepiej zrozumieć algorytmy używane w uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim oraz w symulacjach numerycznych. Praktyczne umiejętności: Książka oferuje przykłady kodu i zastosowania, które ułatwiają przyswajanie wiedzy i jej praktyczne wdrażanie. Co znajdziesz w książce? „Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych” to nie tylko teoria, ale przede wszystkim praktyczne podejście do zagadnień matematycznych. W książce omawiane są między innymi: Arytmetyka macierzowa Rozkłady macierzy, w tym LU i QR Rozkład według wartości osobliwych Model najmniejszych kwadratów Analiza głównych składowych Cohen Mike X - autor z doświadczeniem Cohen Mike X to uznany autor i specjalista w dziedzinie analizy danych. Jego publikacje akademickie oraz literatura naukowa i popularnonaukowa zdobyły uznanie wśród profesjonalistów i studentów. W książkach takich jak „Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych” dzieli się swoją wiedzą w przystępny sposób, czyniąc trudne koncepcje zrozumiałymi dla każdego. Dlaczego warto przeczytać tę książkę? Jeśli jesteś osobą, która pracuje lub planuje pracować ze zbiorami danych, ta książka jest stworzona z myślą o Tobie. Dzięki niej zyskasz solidne podstawy w algebrze liniowej, które będą nieocenione w Twojej karierze. Poznasz nie tylko teoretyczne podstawy, ale przede wszystkim praktyczne umiejętności, które umożliwią Ci efektywne wykorzystanie aplikacji i narzędzi w codziennej pracy. Nie zwlekaj! Odkryj świat algebry liniowej z „Praktyczną algebrą liniową dla analityków danych” już dziś!