Zajęcia rewalidacyjne dla klas 7-8. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych Szkoła to świetne miejsce. Można się tu naprawdę dużo nauczyć. I to nie tylko z przedmiotów szkolnych. To w szkole najczęściej nawiązujemy pierwsze przyjaźnie i uczymy się, jakie są właściwe wzorce zachowań. Praca z książką umożliwi pozyskanie wiedzy na temat uczuć i emocji, których doświadczają uczeń, jego koledzy i koleżanki. Nauczyciel i uczniowie znajdą tu między innymi odpowiedzi na pytania: Jakie emocje przeżywamy? Jak je twórczo wyrazić? Czy negatywne uczucia można poskromić, a te pozytywne wzmocnić? Czy da się zupełnie uniknąć konfliktów? Co jest lepsze - współpraca czy rywalizacja? Zajęcia rewalidacyjne dla klas 78. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych to wsparcie dla ucznia i nauczyciela. Celem tej publikacji jest pomóc uczniowi w zrozumieniu siebie i innych, nauczenie go odpowiednich postaw i przekazanie wiedzy o zachowaniach akceptowalnych społecznie. Książka ma formę kart pracy, które można wykorzystać do zajęć rewalidacyjnych, terapii autyzmu i treningu umiejętności społecznych. Wewnątrz znajdują się między innymi ćwiczenia z elementami do wycinania i przyklejania oraz zadania twórcze, takie jak kolaże i wyklejanki.
Zajęcia rewalidacyjne dla klas 4-6. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych Szkoła to świetne miejsce. Można się tu naprawdę dużo nauczyć. I to nie tylko z przedmiotów szkolnych. To w szkole najczęściej nawiązujemy pierwsze przyjaźnie i uczymy się, jakie są właściwe wzorce zachowań. Praca z książką umożliwi pozyskanie wiedzy na temat uczuć i emocji, których doświadczają uczeń, jego koledzy i koleżanki. Nauczyciel i uczniowie znajdą tu między innymi odpowiedzi na pytania: Jakie emocje przeżywamy? Jak je twórczo wyrazić? Czy negatywne uczucia można poskromić, a te pozytywne wzmocnić? Czy da się zupełnie uniknąć konfliktów? Co jest lepsze - współpraca czy rywalizacja? Zajęcia rewalidacyjne dla klas 4-6. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych to wsparcie dla ucznia i nauczyciela. Celem tej publikacji jest pomóc uczniowi w zrozumieniu siebie i innych, nauczenie go odpowiednich postaw i przekazanie wiedzy o zachowaniach akceptowalnych społecznie. Książka ma formę kart pracy, które można wykorzystać do zajęć rewalidacyjnych, terapii autyzmu i treningu umiejętności społecznych. Wewnątrz znajdują się między innymi ćwiczenia z elementami do wycinania i przyklejania oraz zadania twórcze, takie jak kolaże i wyklejanki.
Zajęcia rewalidacyjne dla klas 1-3. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych Szkoła to świetne miejsce. Można się tu naprawdę dużo nauczyć. I to nie tylko z przedmiotów szkolnych. To w szkole najczęściej nawiązujemy pierwsze przyjaźnie i uczymy się, jakie są właściwe wzorce zachowań. Praca z książką umożliwi pozyskanie wiedzy na temat uczuć i emocji, których doświadczają uczeń, jego koledzy i koleżanki. Nauczyciel i uczniowie znajdą tu między innymi odpowiedzi na pytania: Jakie emocje przeżywamy? Jak je twórczo wyrazić? Czy negatywne uczucia można poskromić, a te pozytywne wzmocnić? Czy da się zupełnie uniknąć konfliktów? Co jest lepsze - współpraca czy rywalizacja? Zajęcia rewalidacyjne dla klas 1-3. Świat uczuć i emocji, czyli jak rozumieć siebie i innych to wsparcie dla ucznia i nauczyciela. Celem tej publikacji jest pomóc uczniowi w zrozumieniu siebie i innych, nauczenie go odpowiednich postaw i przekazanie wiedzy o zachowaniach akceptowalnych społecznie. Książka ma formę kart pracy, które można wykorzystać do zajęć rewalidacyjnych, terapii autyzmu i treningu umiejętności społecznych. Wewnątrz znajdują się między innymi ćwiczenia z elementami do wycinania i przyklejania, zadania twórcze, a także polecenia związane z odwzorowywaniem i rysowaniem.
Kwalifikacje INF.11 i INF.12. Podręcznik do nauki zawodu technik cyberbezpieczeństwa. Część 1. Podstawy Żyjemy w takim momencie historii, w którym informacja okazuje się co najmniej tak cenna jak złoto. Kto dysponuje dostępem do wiedzy, ten wygrywa ? w biznesie, polityce, życiu publicznym. Nic dziwnego, że zagadnienie bezpieczeństwa danych staje się sprawą kluczową: bitwa o cyberbezpieczeństwo nigdy się nie kończy i trwa 24 godziny na dobę przez 7 dni w tygodniu. Podręcznik stanowi pierwszą część cyklu książek, które mają pomóc Ci się przygotować do zawodu technika cyberbezpieczeństwa. Twoja przyszła praca to połączenie działalności detektywistycznej, inżynierii i strategii. Będziesz chronić systemy operacyjne, sieci komputerowe i aplikacje przed zagrożeniami, które dla zwykłego użytkownika są niewidoczne. Pierwsza część cyklu Kwalifikacje INF.11 i INF.12. Podręcznik do nauki zawodu technik cyberbezpieczeństwa została zaprojektowana tak, aby umożliwić przejście od kompletnego nowicjusza do osoby, która rozumie mechanizmy rządzące cyfrowym podziemiem. Dowiesz się między innymi: Czym jest cyberbezpieczeństwo Jak działa cyfrowe podziemie Na czym polegają ataki i jak się je analizuje W jaki sposób bezpiecznie zarządzać tożsamościami i dostępami Czym jest kryptografia Jak działa Krajowy System Bezpieczeństwa Jak chronić system przed cyberatakami i co robić, gdy cyberatak nastąpi Jakie normy i audyty obowiązują w cyfrowym świecie Jak wygląda warsztat pracy technika cyberbezpieczeństwa
Poradnik dla nieelektronika Producenci kuszą w reklamach, by wymieniać swoje urządzenia na najnowsze modele. Tymczasem o wiele tańsze i rozsądniejsze będzie naprawienie sprzętu, gdy tylko zacznie szwankować. Samodzielna naprawa urządzeń jest świetną zabawą! Co więcej - może stać się interesującym hobby, które daje wymierne korzyści ekonomiczne i... środowiskowe. Wystarczy zaopatrzyć się w kilka podstawowych narzędzi, zapewnić sobie odpowiednie miejsce i pamiętać o zasadach bezpieczeństwa. Natomiast wiedzy, jak zabrać się do naprawy sprzętu elektronicznego, dostarczy właśnie ta książka! To drugie, poszerzone i uzupełnione wydanie przewodnika dla nie elektroników, którzy chcą nauczyć się naprawiać urządzenia elektroniczne. Dzięki lekturze zrozumiesz podstawy współczesnej elektroniki i nauczysz się trafnie diagnozować przyczyny usterek. Dowiesz się, jak rozwiązywać problemy występujące w najnowszych gadżetach i sprzęcie samochodowym, zagłębisz się w temat płaskich ekranów ciekłokrystalicznych oraz poznasz techniki i nawyki serwisowe dotyczące między innymi mikrofonów pojemnościowych, baterii litowych, zestawów słuchawkowych i pilotów. Dowiesz się, jak rozebrać urządzenie, uchwycić problem, wymienić właściwe elementy i poskładać obudowę. Na końcu znajdziesz porady i triki pomocne w radzeniu sobie z konkretnymi produktami, takimi jak odtwarzacze płyt optycznych, wzmacniacze i urządzenia do rejestrowania filmów na taśmie. W tej książce między innymi: przygotowanie warsztatu pracy oraz zapewnienie bezpieczeństwa zasady działania elektroniki i przyczyny usterek typowe objawy problemów korzystanie z przyrządów pomiarowych, ze schematów i z rysunków rozbieranie urządzeń i analiza obwodów techniki napraw i przywracania właściwych połączeń Elektronika: romans na całe życie!
Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie IIITa książka pokazuje, jak Python krzyżuje się z innymi ważnymi dziedzinami (sztuczną inteligencją, bazami danych, serwerami sieciowymi itd.) w dzisiejszym świecie, który tak szybko się zmienia.Patrick Viafore, autor książki Robust PythonOpanuj Pythona od podstaw po AI i twórz nowoczesny kod bez tajemnic!Python to jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Jego wszechstronność, czytelność i zgromadzona wokół niego ogromna społeczność sprawiają, że napędza on rewolucję technologiczną od tworzenia nowoczesnych aplikacji webowych, przez analizę danych, aż po rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Ta pozycja to idealny przewodnik dla każdego, kto chce wejść do tego fascynującego świata lub uporządkować swoją wiedzę. W dobie błyskawicznie zmieniających się trendów IT solidne opanowanie Pythona to inwestycja, która gwarantuje przewagę na rynku pracy i otwiera drzwi do kariery w najbardziej innowacyjnych projektach.Książka stanowi kompleksowe, a zarazem przystępne wprowadzenie do programowania w Pythonie. Autor prowadzi czytelnika od absolutnych podstaw takich jak zmienne, typy danych, pętle i funkcje aż po zaawansowane zagadnienia niezbędne w codziennej pracy profesjonalnego programisty. W trzecim wydaniu zaktualizowano wszystkie informacje i dodano zupełnie nowe rozdziały poświęcone sztucznej inteligencji, data science i optymalizacji wydajności kodu. Czytelnik dowie się, jak zarządzać środowiskiem programistycznym, korzystać z relacyjnych i nierelacyjnych baz danych, tworzyć aplikacje sieciowe, a także wdrażać współbieżność. To praktyczny podręcznik, który uczy nie tylko samej składni, ale przede wszystkim pythonicznego sposobu rozwiązywania problemów.Najważniejsze zagadnienia:Podstawy języka: struktury danych, pętle, funkcje i obiektyZarządzanie środowiskiem, testowanie i debugowanie koduPraca z bazami danych (SQL, NoSQL) i plikamiTworzenie aplikacji sieciowych i API (między innymi FastAPI, Flask)Nowoczesne trendy: sztuczna inteligencja i data scienceOptymalizacja wydajności i współbieżność (asyncio, Mojo)
Test-Driven Development w Pythonie. Praktyczne tworzenie aplikacji z Django, Selenium i JavaScript. Wydanie IIITestowanie ma niezwykle istotne znaczenie w pracy programisty. Harry spisał się doskonale przyciągnął naszą uwagę, wyjaśniając praktyki stosowane podczas testowania.Michael Foord, programista Pythona, autor modułu unittestTa książka to znacznie więcej niż wprowadzenie do programowania sterowanego testami w Pythonie. To pełny kurs przedstawiający najlepsze praktyki od początku do końca.Kenneth Reitz, członek Python Software FoundationProgramowanie sterowane testami (TDD) to jedna z najważniejszych kompetencji współczesnego programisty. W świecie, w którym jakość kodu, szybkość wdrożeń i niezawodność systemów decydują o sukcesie projektów, TDD przestało być niszową techniką stało się standardem w profesjonalnych zespołach deweloperskich. Python, jako jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie, zyskuje coraz więcej zastosowań w tworzeniu aplikacji webowych, a Django pozostaje wiodącym frameworkiem w tym ekosystemie. Połączenie TDD z nowoczesnymi narzędziami, takimi jak Docker, Ansible czy Selenium, odpowiada na realne potrzeby rynku IT, na którym DevOps i automatyzacja wdrożeń są dziś absolutną koniecznością.Trzecie wydanie tego uznanego przewodnika prowadzi czytelnika przez kompletny proces tworzenia aplikacji webowej w Pythonie 3.14 i Django 5 od pierwszego testu aż po wdrożenie produkcyjne. Autor krok po kroku pokazuje, jak definiować testy przed napisaniem kodu, konteneryzować aplikację za pomocą Dockera, automatyzować wdrożenia przy użyciu Ansible, a także testować interakcje przeglądarkowe za pomocą Selenium. Omawia również obsługę plików statycznych, konfigurację środowiska produkcyjnego, mechanizmy uwierzytelniania bez hasła i izolację testów za pomocą obiektów imitacji. Całość utrzymana jest w duchu małych, ale pewnych kroków zgodnie z filozofią TDD.W książce:Pełny przepływ pracy TDD: od pisania testów, przez implementację, po refaktoryzacjęKonteneryzacja aplikacji Django z użyciem Dockera i przygotowanie jej do wdrożenia produkcyjnegoAutomatyzacja wdrożeń na serwerze za pomocą narzędzia Ansible (infrastruktura jako kod)Testowanie interakcji przeglądarkowych przy użyciu Selenium i testy jednostkowe logiki biznesowejIzolacja zależności zewnętrznych i własnych modułów za pomocą obiektów imitacji (unittest.mock)Konfiguracja ciągłej integracji (CI) i automatyczne uruchamianie testówTworzenie frontendu z kodem JavaScript pisanym zgodnie z podejściem TDDNajpierw pisz testy i wdrażaj pewnie. TDD w Pythonie od A do Z
Unreal Engine 5. Stwórz swoją pierwszą gręDowiedz się, jak działa silnik, który napędza FortniteaUnreal Engine to zaawansowany silnik do tworzenia grafiki 3D w czasie rzeczywistym. Korzystają z niego zarówno projektanci gier wideo, osoby odpowiedzialne za efekty wizualne w filmach, kreatorzy animacji, jak i architekci czy inżynierowie chcący na przykład pokazać klientowi docelowy efekt swojej pracy. Narzędzie to łączy imponujące możliwości technologiczne ze stosunkowo dużą łatwością użycia. Co istotne, Unreal Engine jest dostępny za darmo - stojąca za nim firma Epic Games pobiera opłatę dopiero wtedy, gdy projekt oparty na silniku osiągnie określony, całkiem wysoki próg przychodów komercyjnych.Jeśli chcesz zacząć projektować gry z niesamowitymi efektami wizualnymi, koniecznie zapoznaj się z możliwościami silnika Unreal Engine w najnowszej wersji 5. Pomoże Ci w tym ta książka - poradnik, w którym znajdziesz informacje niezbędne do tego, by zacząć własną przygodę developerską.Zrozum możliwości narzędzia Unreal Engine 5Zacznij od instalacji i zaznajomienia się z interfejsemPoznaj zestaw dostępnych materiałów i teksturPrzygotuj terenTwórz fotorealistyczne sceny dzięki procesowi CinematicOpanuj podstawy języka BlueprintZaprzyjaźnij się z Unreal Engine 5 i stwórz własną grę taką, o której marzysz!
Arduino Nano. Elektroniczne zmysłyTwoje elektroniczne oczy, uszy i znacznie więcej!Pod nazwą Arduino Nano kryje się miniaturowa płytka rozwojowa wyposażona w mikrokontroler. Służy ona do nauki elektroniki, programowania i budowy robotów. W tej książce występuje w szczególnie ważnej roli: wprowadza do świata czujników, które pozwalają nadać projektom elektronicznym zdolność odczuwania otoczenia.Ta praktyczna publikacja opiera się na lubianym przez odbiorców schemacie: w każdym rozdziale, po krótkim teoretycznym wstępie obejmującym opis działania i przykład zastosowań danego sensora, autor proponuje stworzenie prostego układu współpracującego z platformą Arduino Nano. W ten sposób można krok po kroku poznać szeroki wybór sensorów służących do:pomiaru odległości (także laserowego)detekcji ruchu (w tym radar Dopplera)badania stężeń gazów (metan, CO, propan-butan)sprawdzania jakości wody (TDS)mierzenia natężenia prąduodczytu sygnałów biologicznych (EKG, rytm serca)W książce nie brakuje również przykładów układów z czujnikami koloru, przyspieszenia, pola magnetycznego czy położenia (kompas cyfrowy).
Power BI. Praktyczna analiza danych od podstawDowiedz się, co napędza Power BI, i naucz się z niego korzystaćPower BI to narzędzie firmy Microsoft służące do analizy i wizualizacji danych. Pozwala łączyć informacje z wielu różnych źródeł (na przykład arkuszy Excela czy baz SQL), przekształcać je w czytelne raporty i wyciągać z nich wartościowe wnioski. Niestety, wiele książek i kursów dotyczących Power BI jest tworzonych przez specjalistów dla specjalistów. Przez to pozostają one niedostępne dla początkującego użytkownika, który prędzej czy później trafia na natłok niezrozumiałych pojęć, biznesowego żargonu i przykładów oderwanych od codziennego życia.Ta książka jest zupełnie inna. Została napisana prostym językiem, z myślą o osobach, które nigdy wcześniej nie zajmowały się analizą danych - które co prawda znają Excela, ale to właściwie tyle. To propozycja dla czytelników, którzy czują, że czas na coś więcej niż po prostu przeklikanie tutorialu. Czas na to, by naprawdę poznać i zacząć korzystać z Power BI - czy to do nadzoru nad domowym budżetem, czy też w celach zawodowych.Nie jest to jednak książka tylko o obsłudze Power BI. Dowiesz się również, jak analizować dane, poprawnie interpretować wyniki, na co zwracać uwagę podczas pracy z raportami, wreszcie jak rozpoznawać manipulacje i nie dać się zwieść analitycznym szarlatanom. Ponadto poznasz podstawy języka DAX, dzięki któremu stworzysz własne obliczenia, wskaźniki i bardziej zaawansowane analizy - bez konieczności przedzierania się przez dokumentację techniczną.Z tym podręcznikiem:Łatwo opanujesz podstawy Power BIZaczniesz myśleć o danych w sposób logicznyNauczysz się interpretować rozmaite wskaźniki i wychwytywać błędy analityczneDowiesz się wiele na temat manipulowania wykresami i danymiPrzyswoisz najważniejsze informacje o napędzającym Power BI języku DAX
Claude Code i programowanie agentowe. Przewodnik dewelopera po systemach agentowychOpanuj agentowe programowanie z Claude Code!Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób tworzenia oprogramowania, a narzędzia oparte na agentach AI stają się nieodzownym elementem warsztatu współczesnego programisty. Claude Code jeden z najpopularniejszych agentów programistycznych pozwala automatyzować złożone zadania projektowe, od generowania kodu po zarządzanie całymi procesami CI/CD. Jednak większość użytkowników korzysta z zaledwie ułamka jego możliwości. Tymczasem prawdziwa siła tego narzędzia ujawnia się dopiero wtedy, gdy traktujemy je jako rozszerzalną platformę agentową z zaawansowanymi mechanizmami kontroli kontekstu, orkiestracją wielu agentów i strukturalnymi procesami automatyzacji.Książka przedstawia pełne spektrum możliwości Claude Code od podstawowej konfiguracji i poleceń, przez zarządzanie pamięcią trwałą i hookami, aż po zaawansowane wzorce z wieloma agentami i głębokie procesy programistyczne. Autor szczegółowo omawia protokół Model Context Protocol (MCP) jako fundament współczesnego ekosystemu agentowego, wyjaśnia różnice między umiejętnościami, subagentami i serwerami MCP. Praktyczne przykłady oparte na projekcie HookHub w środowisku Next.js ilustruje rzeczywistymi zastosowaniami omawianych technik. Książka kończy się analizą architektury głębokich agentów systemów zdolnych do realizacji długoterminowych, wieloetapowych zadań programistycznych z zachowaniem jakości i niezawodności.Najważniejsze zagadnienia:Inżynieria kontekstu i zarządzanie pamięcią trwałą w systemach agentowychProtokół MCP jako warstwa integracji narzędzi i źródeł danychAutomatyzacja procesów za pomocą hooków, umiejętności i niestandardowych poleceńOrkiestracja wielu agentów z użyciem subagentów i Git WorktreesProjektowanie oparte na specyfikacjach i tryb planowaniaArchitektura głębokich agentów do zadań długoterminowychIntegracja z GitHub Actions i aplikacją Claude Desktop
MLOps dla biznesu. Wdrażanie i skalowanie modeli uczenia maszynowegoCzego się nauczysz?Definiowania MLOps i rozumienia, jakie problemy rozwiązuje w firmachIdentyfikowania ról i kompetencji potrzebnych w zespołach MLOps (data science, data engineering, DevOps, biznes)Przekładania celów biznesowych na wymagania dla modeli uczenia maszynowegoOrganizowania procesu tworzenia modeli: od eksploracji danych po trenowanie i ocenęProjektowania i doboru cech oraz oceniania wpływu tych decyzji na późniejsze wdrożenieProwadzenia eksperymentów oraz porównywania modeli na właściwych metrykach i testach zachowaniaZapewniania powtarzalności: wersjonowania, odtwarzania wyników i weryfikowalności modeliPrzygotowywania modeli do produkcji poprzez walidację, testowanie i kontrolę jakościOceniania i ograniczania ryzyka modeli, w tym ryzyk wynikających ze zmiennych środowisk i współdziałania modeliZabezpieczania pipeline'ów ML przed zagrożeniami, w tym atakami adwersarialnymiBudowania potoków CI/CD oraz artefaktów ML gotowych do wdrożeńDobierania strategii wdrażania modeli, konteneryzacji oraz skalowania uruchomień w produkcjiMonitorowania modeli w produkcji, diagnozowania degradacji i planowania ponownego trenowaniaWykrywania dryfu danych i wdrażania pętli sprzężenia zwrotnego z rejestrowaniem oraz oceną onlineUstanawiania governance dla MLOps: zgodności z regulacjami, nadzoru i zasad odpowiedzialnej AIStosowania MLOps w praktyce na przykładach: ryzyko kredytowe, rekomendacje marketingowe i prognozowanie zużycia energiiPraktyczny przewodnik po skalowaniu AI w przedsiębiorstwachMLOps (ang. machine learning operations) to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin IT, łącząca uczenie maszynowe z praktykami DevOps. W erze cyfrowej transformacji, gdy organizacje coraz częściej wdrażają modele AI w środowiskach produkcyjnych, potrzeba skutecznego zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego staje się kluczowa. Książka MLOps dla biznesu odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na praktyczne przewodniki po tej złożonej tematyce, oferując kompleksowe podejście do skalowania rozwiązań AI w przedsiębiorstwach.Autorzy prezentują pełny cykl życia modeli uczenia maszynowego od tworzenia i walidacji, przez wdrażanie w środowisku produkcyjnym, po monitorowanie i zarządzanie. Szczegółowo omawiają kluczowe aspekty MLOps: automatyzację potoków CI/CD, strategie wdrażania, wykrywanie dryfu danych, zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Praktyczne studium przypadków z różnych branż od finansów po energetykę ilustruje rzeczywiste wyzwania i rozwiązania, z jakimi mierzą się zespoły implementujące MLOps na dużą skalę.Kompleksowy przegląd metodologii MLOps i jej kluczowych komponentówPraktyczne strategie wdrażania modeli w środowiskach produkcyjnychTechniki monitorowania wydajności modeli i wykrywania dryfu danychZarządzanie ryzykiem i aspekty odpowiedzialnej sztucznej inteligencjiRzeczywiste studia przypadków z branży finansowej, marketingu i energetykiNajlepsze praktyki w zakresie automatyzacji i skalowania rozwiązań uczenia maszynowegoWspółpraca między zespołami data science, DevOps i biznesowymiMark Treveil i zespół Dataiku to uznani eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych. Mają wieloletnie doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w różnych branżach od telekomunikacji po energetykę. Zespół Dataiku, wiodącej platformy do nauki o danych, regularnie publikuje treści edukacyjne i prowadzi szkolenia dla specjalistów z całego świata.
Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAICzego się nauczysz?Kontrolowania stylu i formatu odpowiedzi LLM za pomocą maskowania logitów i reguł gramatycznychPrzenoszenia stylu między tekstami oraz neutralizowania i odwracania tonu wypowiedziOptymalizowania treści generowanej przez modele pod kątem jakości i spójnościProjektowania i wdrażania podstawowego RAG do uzupełniania wiedzy modeli bazowychBudowania indeksów semantycznych oraz skalowania indeksowania dla dużych zbiorów danychUlepszania retrievalu dzięki podejściu świadomemu indeksu i postprocessingu węzłówZwiększania wiarygodności generacji poprzez cytowanie źródeł i strategie ograniczania halucynacjiStosowania głębokiego wyszukiwania (Deep Search) do trudnych zapytań i wieloetapowego odzyskiwania kontekstuWzmacniania wnioskowania modelu technikami Chain of Thought i Tree of ThoughtsRozszerzania możliwości modeli przez strojenie adapterów i podejście Evol-InstructPodnoszenia niezawodności odpowiedzi dzięki LLM-as-Judge oraz mechanizmom refleksji i autokorektyUporządkowania architektury aplikacji GenAI przez wstrzykiwanie zależności i optymalizację promptówWyposażania agentów w działanie przez wywoływanie narzędzi, wykonywanie kodu i współpracę wieloagentowąOptymalizowania kosztów i opóźnień przez małe modele językowe, buforowanie promptów i optymalizację inferencjiTestowania zachowania systemu pod obciążeniem i w degradacji oraz wdrażania pamięci długoterminowejImplementowania zabezpieczeń z użyciem szablonów, przebudowy danych, samosprawdzenia i guardrailsGeneratywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje pracę nad tworzeniem aplikacji. Modele bazowe takie jak GPT, Claude, Gemini czy Llama umożliwiają szybkie budowanie demonstracji, lecz rzeczywiste wdrożenia mierzą się z halucynacjami, niespójnymi odpowiedziami, lukami w wiedzy i problemami z niezawodnością. Książka przedstawia 32 wzorce projektowe wypracowane przez praktyków wdrażających systemy GenAI na dużą skalę. To nie teoria, lecz konkretne recepty na powtarzalne problemy, z którymi zmaga się każdy inżynier AI budujący aplikacje gotowe do produkcji.Autorzy prowadzą czytelnika przez cały proces inżynierii AI od kontrolowania stylu i formatu treści, przez integrację wiedzy zewnętrznej z zaawansowanym RAG, wzmacnianie zdolności wnioskowania, budowę niezawodnych systemów, tworzenie agentów zdolnych do działania, aż po optymalizację wdrożeń i implementację zabezpieczeń. Każdy wzorzec jest opisany według jednolitego schematu: problem, sprawdzone rozwiązanie, kompletny przykład kodu, omówienie alternatyw i kompromisów implementacyjnych. Książka łączy osiągnięcia najnowszych badań z praktycznym doświadczeniem ekspertów i dostarcza gotowe wskazówki dla osób tworzących aplikacje oparte na modelach bazowych.W książce:RAG i zarządzanie wiedząWzorce agentoweOptymalizacja i skalowanieZwiększanie niezawodnościZarządzanie stylemZabezpieczeniaRozszerzanie możliwościOd prototypu do produkcji 32 sprawdzone wzorce dla aplikacji GenAI
Czy AI naprawdę myśli, czy tylko doskonale udaje?Inteligentny inaczej. Czy AI naprawdę myśli, czy tylko doskonale udaje?Zdarzyło Ci się usłyszeć, że sztuczna inteligencja już dziś myśli jak człowiek? Że wystarczy więcej danych, większy model i trochę czasu, a powstanie AGI - maszyna zdolna rozumieć, tworzyć i decydować, przewyższająca nas niemal we wszystkim, co robimy? A może dotarła do Ciebie jeszcze bardziej niepokojąca opowieść: że na własnych oczach hodujemy zupełnie nowy gatunek - obcy, szybszy i doskonalszy od nas - który w najlepszym razie podporządkuje sobie ludzi, a w najgorszym doprowadzi do ich zagłady? Skoro AI teraz robi rzeczy, które jeszcze niedawno wydawały się niemożliwe, to co się stanie za pięć czy dziesięć lat?W eseju popularnonaukowym, poświęconym jednemu z najważniejszych sporów naszych czasów - o to, czym naprawdę jest inteligencja i czy da się ją odtworzyć w maszynie - autor prowadzi czytelników przez intelektualny labirynt, w którym spotykają się informatyka, filozofia umysłu, neurobiologia, psychologia rozwoju i zdrowy sceptycyzm wobec technologicznych obietnic. Od chińskiego pokoju i filozoficznych zombie, przez granice systemów formalnych i uczenia statystycznego, aż po poznanie ucieleśnione, emergencję, metapoznanie i zawodność benchmarków - ta książka pokazuje, że pytanie o AI nie dotyczy wyłącznie maszyn. Dotyczy przede wszystkim nas: tego, czym jest rozumienie, skąd się bierze sens i dlaczego sprawność w rozwiązywaniu zadań nie musi jeszcze oznaczać inteligencji.To nie jest pamflet przeciw technologii ani kolejna pochwała cyfrowej przyszłości. To rzecz dla tych, którzy nie chcą już bezrefleksyjnie powtarzać obietnic Doliny Krzemowej ani katastroficznych proroctw o końcu człowieka. Jeśli chcesz zrozumieć, czym AI naprawdę jest, a czym nie jest, i dlaczego pytanie o maszynową inteligencję okazuje się w gruncie rzeczy pytaniem o nas samych - wejdź w ten spór, zanim pozwolisz maszynom zdefiniować myślenie za Ciebie.
Przetwarzanie danych w dużej skali. Niezawodność, skalowalność i konserwacja systemów. Wydanie IICzego się nauczysz?Analizowania kompromisów między systemami transakcyjnymi (OLTP) a analitycznymi (OLAP)Definiowania wymagań niefunkcjonalnych: opóźnień, niezawodności, skalowalności i konserwowalnościDobierania modeli danych i języków zapytań: relacyjnych, dokumentowych i grafowychProjektowania schematów analitycznych typu gwiazda i płatek śniegu oraz oceny normalizacji i denormalizacjiStosowania event sourcingu i CQRS w architekturze systemów danychDobierania silników przechowywania i indeksów: B-drzew, LSM oraz indeksów wielokolumnowychWykorzystywania baz kolumnowych i chmurowych hurtowni danych do analityki na dużą skalęProjektowania wyszukiwania pełnotekstowego oraz indeksów wektorowych dla zastosowań AIWybierania formatów kodowania danych i podejść do ewolucji schematów (JSON, Avro, Protobuf)Projektowania przepływów danych między usługami: REST, RPC oraz architektur sterowanych zdarzeniamiImplementowania i porównywania strategii replikacji: z jednym liderem, wieloma liderami i bez lideraPlanowania shardingu, trasowania żądań oraz radzenia sobie z hot spotami i indeksami pomocniczymiRozumienia izolacji transakcji, sekwencyjności i problemów transakcji rozproszonych (2PC)Diagnozowania typowych problemów systemów rozproszonych: awarii częściowych, sieci i zegarówStosowania pojęć spójności, liniowości i konsensusu oraz roli usług koordynacjiProjektowania przetwarzania wsadowego i strumieniowego, w tym ETL, CDC, łączenia strumieni i odporności na błędyZrozum systemy danych od fundamentów po architekturę na skalę globalnąPrzetwarzanie danych w dużej skali stało się biblią w dziedzinie systemów rozproszonych. Niemal każdy poważny specjalista, jakiego znam, posiada jej egzemplarz.Will Wilson, CEO, AntithesisTa książka powinna być lekturą obowiązkową dla inżynierów oprogramowania.Kevin Scott, CTO, MicrosoftW erze chmury obliczeniowej, mikroserwisów i eksplozji danych każda nowoczesna aplikacja musi się mierzyć z wyzwaniami skalowalności, niezawodności i wydajności. Drugie wydanie kultowej książki Martina Kleppmanna, uzupełnione o współautorstwo Chrisa Riccominiego, to kompleksowy przewodnik po architekturze systemów danych od relacyjnych baz danych, przez rozproszone systemy NoSQL, po chmurowe hurtownie danych i przetwarzanie strumieniowe. Zaktualizowane wydanie uwzględnia najnowsze trendy: architekturę natywną dla chmury, indeksy wektorowe dla AI, silniki synchronizacji i oprogramowanie local-first.Książka prowadzi czytelnika przez cały ekosystem systemów danych od modeli przechowywania i indeksowania danych, przez replikację i sharding, po transakcje rozproszone i algorytmy uzgadniania konsensusu. Autorzy nie ograniczają się do opisu narzędzi tłumaczą, dlaczego systemy działają tak, a nie inaczej, i jakie kompromisy kryją się za każdą decyzją architektoniczną. Osobne rozdziały zostały poświęcone przetwarzaniu wsadowemu i strumieniowemu, filozofii systemów sterowanych zdarzeniami i etycznym aspektom pracy z danymi osobowymi.W książce:Modele danych i języki zapytańSilniki przechowywania danychReplikacja, sharding i transakcjeSystemy rozproszonePrzetwarzanie wsadowe i strumienioweArchitektura natywna dla chmuryEtyka i prawo
Jak naprawdę powstał WszechświatBitwa o Wielki Wybuch. Jak naprawdę powstał WszechświatUczta intelektualnaCarlo RovelliWszechświat naprawdę narodził się w jednym, gwałtownym momencie 13,8 miliarda lat temu przynajmniej tak mówi teoria Wielkiego Wybuchu. A co, jeśli ta historia nie jest taka prosta, jak się wydaje? Jeżeli to dopiero początek nowych pytań?Astrofizyk Niayesh Afshordi i popularyzator nauki Phil Halper zabiorą Cię w sam środek współczesnej kosmologii, w której nic nie jest przesądzone. Autorzy przedstawiają najśmielsze próby przekroczenia klasycznego scenariusza Wielkiego Wybuchu: wszechświaty odbijające się i cykliczne, pętle czasu, narodziny kosmosu w czarnych dziurach, a nawet holograficzne wizje rzeczywistości.To nie jest zwykły przegląd teorii. W książce znajdziesz wywiady z najwybitniejszymi fizykami naszych czasów w tym ze Stephenem Hawkingiem, z Rogerem Penroseem i Alanem Guthem. Dzięki nim poznasz nie tylko same hipotezy, które jeszcze niedawno brzmiały jak fantastyka, lecz także tworzących je ludzi: ich emocje, wątpliwości, spory i pasję.Bitwa o Wielki Wybuch. Jak naprawdę powstał Wszechświat to fascynująca opowieść o tym, jak naukowcy próbują odpowiedzieć na najważniejsze pytania: czy Wszechświat miał początek, czy będzie trwał wiecznie, czy jest jedyny, czy przeciwnie jest jednym z wielu. To książka, która pokazuje, że poznawanie kosmosu może być prawdziwą przygodą pełną odwagi, pytań i zachwytu nad tajemnicami wszechrzeczy.DoskonałaSteven Poole, Wall Street JournalLektura obowiązkowaSabine HossenfelderWspaniała książkaLiz Else, New Scientist (Najlepsze Książki Popularnonaukowe 2025)Książka, która poszerzy horyzonty czytelnikówPublishers WeeklyImponująco szeroka i otwarta perspektywaRoger PenroseWyjątkowaBrian KeatingHasło: Nowe idee o początku czasu, przestrzeni i materii
Opus magnum C++. Wyprawa w głąb C++20. Tom 5Poznawaj C++20 tak, jakby tłumaczył Ci go doświadczony kolega, z którym siedzisz przy jednym biurkuC++20 to największa od czasu wersji z numerem 11 aktualizacja języka C++. Wprowadza dziesiątki nowych mechanizmów, pozwalających pisać kod, który jest nowocześniejszy, bezpieczniejszy, czytelniejszy i wygodniejszy w utrzymaniu.Wyprawa w głąb C++20 to kolejny tom cenionego cyklu Opus magnum C++, poświęconego najważniejszym zagadnieniom związanym z językiem C++. Autor, korzystając z wieloletniego doświadczenia zdobytego w międzynarodowych projektach, prowadzi czytelników krok po kroku przez nowe możliwości standardu C++20. Tak jak w poprzednich tomach, trudniejsze kwestie wyjaśnia prostym, przyjaznym językiem, a dodatkowo ilustruje je licznymi przykładami i praktycznymi programami.Czego się nauczysz?Poznasz nowe atrybuty, dzięki którym skuteczniej porozumiesz się z kompilatoremNauczysz się korzystać z trójstanowego operatora porównania (=)Odkryjesz nowoczesne metody formatowania tekstu z użyciem std::formatPoznasz mechanizmy std::ranges, które pozwalają wygodniej przetwarzać sekwencje danychDowiesz się, czym są koncepty (concepts) i jak dzięki nim tworzyć bezpieczniejsze i bardziej przejrzyste szablonyNauczysz się budować moduły - jako nowoczesny sposób organizowania dużych projektówPoznasz korutyny, jedną z najciekawszych i najbardziej nowatorskich możliwości C++20Jeżeli znasz wcześniejsze standardy C++, ta książka pokaże Ci, jak ogromny krok naprzód wykonał współczesny C++ i pomoże w pełni wykorzystać jego nowe możliwości.
GitHub Copilot. Wprowadzenie. Efektywne programowanie z asystentem AICzego się nauczysz?Zainstalowania i skonfigurowania GitHub Copilot w środowisku IDEWykorzystywania sugestii inline oraz pobierania alternatywnych podpowiedzi koduSterowania generowaniem kodu za pomocą komentarzy dyrektywnych i pytań w kodzieProwadzenia konwersacji z Copilot Chat w edytorze, terminalu i szybkim czacieProjektowania skutecznych promptów z kontekstem, uczestnikami (@workspace, @vscode, @terminal) i zmiennymi czatuTworzenia niestandardowych instrukcji generowania kodu i standardów zespołowychEdytowania projektów z Copilot Edits oraz przewidywania zmian dzięki Next Edit SuggestionsAutomatyzowania pracy w trybie Agent i korzystania z Copilot VisionDiagnozowania i usuwania błędów z pomocą Copilota w IDEGenerowania testów jednostkowych i integracyjnych (w tym przez /tests, prompty i komentarze) oraz walidowania danych wejściowychDefiniowania własnych instrukcji testowych i stosowania podejścia test-first z wykorzystaniem struktur bazowychTworzenia dokumentacji (API, funkcjonalnej i podsumowującej) na podstawie kodu i kontekstu projektuObjaśniania fragmentów kodu, konwencji i potencjalnych problemów, także w nieznanych językachZwiększania trafności i aktualności sugestii przez świadome zarządzanie kontekstem, dobór modelu i kontrolę halucynacjiStosowania Copilota do zadań poza kodem aplikacji: SQL, YAML/Kubernetes, regexy, generowanie danych i praca z GitHub CLIRozszerzania Copilota przez instalację i tworzenie rozszerzeń (agentowych, skill-based oraz VS Code), z użyciem GitHub Apps i endpointówIdea, by komputer asystował w pisaniu kodu, jeszcze niedawno wydawała się nierealna lub co najmniej odległa. Dziś to codzienność. Wśród dostępnych rozwiązań wyróżnia się GitHub Copilot, który wykorzystuje sztuczną inteligencję, by analizować kontekst, przewidywać intencje programisty i proponować gotowe rozwiązania. To nie tylko narzędzie, ale także dowód na to, jak szybko AI stała się integralną częścią procesu twórczego w świecie technologii.Dzięki tej książce radykalnie zwiększysz swoją produktywność z pomocą generatywnej sztucznej inteligencji dostępnej w środowisku GitHub Copilot. Nauczysz się szybszego pisania kodu, łatwiejszego przygotowywania testów i opracowywania rzetelnej dokumentacji. Poznasz też zaawansowane możliwości, takie jak autonomiczne dodawanie funkcji i automatyczne przeglądanie żądań pobierania. Poza podstawami zaznajomisz się z trybami Copilot Edits, Agent i Vision. Zaczniesz również tworzyć własne rozszerzenia Copilota i tym samym zyskiwać dodatkowe możliwości bez względu na to, z którego języka korzystasz.Ta książka jest praktyczna, przemyślana i oparta na codziennej pracy programistów z kodem!Andrew Stellman, programista, kierownik zespołu, instruktor i autorW książce między innymi:zastosowanie AI do analizy i zrozumienia trudniejszych fragmentów kodu i algorytmówtryb uzupełniania kodu w edytorze i interfejs konwersacyjnyprzekształcanie promptów w działające funkcje, testy i dokumentacjęoptymalizacja wyników generowanych przez AI za pomocą kontekstu i promptówopracowywanie funkcji i refaktoryzacja kodu z użyciem AITo najlepszy przewodnik po potężnym narzędziu, jakim jest GitHub Copilot!Tom Taulli, autor książki Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją
NIS2 i KSC w praktyce. Przewodnik wdrożeniowy dla organizacjiCzego się nauczysz?Określania, czy organizacja podlega NIS2 oraz jak rozpoznać jej status w KSCInterpretowania kluczowych obowiązków wynikających z nowelizacji ustawy o KSC z 2026 rokuPorządkowania ról, odpowiedzialności i nadzoru kierownictwa nad cyberbezpieczeństwemBudowania i aktualizowania modelu zarządzania ryzykiem zgodnego z NIS2Identyfikowania, oceny i dokumentowania ryzyk oraz działań redukujących zagrożeniaTworzenia skutecznego procesu obsługi incydentów (wykrywanie, analiza, reakcja, raportowanie)Przygotowywania i aktualizowania wymaganej dokumentacji cyberbezpieczeństwaUstalania zasad monitoringu i kontroli skuteczności wdrożonych zabezpieczeńPorządkowania relacji z dostawcami i wymagań bezpieczeństwa w łańcuchu dostawWdrażania wymagań dotyczących audytów i weryfikacji zgodności z NIS2/KSCWyszukiwania terminów, wyjątków i punktów krytycznych wpływających na powodzenie wdrożeniaKorzystania z przykładowych wzorów dokumentów jako bazy do przygotowania własnych procedurProwadzenia rozmów i uzgodnień z IT, prawnikami, audytem, dostawcami i kadrą zarządzającą na podstawie wymagań NIS2/KSCNie taka dyrektywa straszna, jak ją malują - o ile ma się dostęp do odpowiedniej wiedzyDyrektywa NIS2 to regulacja unijna, która została wdrożona do polskiego prawa w 2026 roku nowelizacją ustawy o Krajowym Systemie Cyberbezpieczeństwa (KSC). Celem jest zwiększenie poziomu cyberbezpieczeństwa państw należących do Unii Europejskiej. W praktyce sektory, które są objęte dyrektywą, to nie tylko podmioty związane z władzami lub administracją publiczną, ale też wiele firm prywatnych i instytucji. Wiąże się to między innymi z koniecznością uporządkowania odpowiedzialności, przejrzenia modelu zarządzania ryzykiem, zaktualizowania dokumentacji, stworzenia skutecznego procesu obsługi incydentów, uporządkowania relacji z dostawcami i przygotowania kierownictwa do realnej odpowiedzialności za obszar cyberbezpieczeństwa.Jeśli jesteś osobą odpowiedzialną za zastosowanie dyrektywy NIS2 w firmie, a także zrozumienie, uporządkowanie i wdrożenie wymagań wynikających z nowych regulacji w ramach KSC - ten poradnik powstał właśnie dla Ciebie. Został pomyślany tak, by móc z niego korzystać roboczo, zadaniowo i w odniesieniu do konkretnego problemu.Ta książka pozwoli Ci:Uporządkować swoją wiedzę o tym, kogo dotyczą nowe przepisy i jak rozpoznać status organizacjiSzybko wrócić do kluczowych zagadnieńBez problemu znaleźć praktyczne wyjaśnienie obowiązków związanych z ryzykiem, incydentami, dokumentacją, dostawcami, monitoringiem i audytemW prosty sposób odszukać najważniejsze terminy, wyjątki i punkty krytyczne, które najczęściej decydują o powodzeniu albo niepowodzeniu wdrożeniaUzyskać solidne merytoryczne wsparcie w rozmowie z kierownictwem, działem IT, działem prawnym, audytem i dostawcamiMieć stały dostęp do przykładowych wzorów dokumentów, których można użyć jako podstawy do przygotowania własnej dokumentacji
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemówUczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to dziś najgorętsze tematy w branży IT. Od ChatGPT po autonomiczne pojazdy technologie AI przekształcają każdą dziedzinę przemysłu. Popyt na specjalistów ML rośnie wykładniczo, a umiejętność budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego stała się poszukiwaną na rynku kompetencją potencjalnych pracowników. Ta książka to kompleksowy przewodnik po świecie uczenia maszynowego z wykorzystaniem najpopularniejszych narzędzi: Scikit-Learn do klasycznych algorytmów ML i PyTorch wiodącej biblioteki do uczenia głębokiego.Książka prowadzi czytelnika od podstaw uczenia maszynowego do zaawansowanych technik uczenia głębokiego. Część pierwsza obejmuje fundamenty ML: przygotowanie danych, wybór i trenowanie modeli, algorytmy klasyfikacji i regresji, drzewa decyzyjne, lasy losowe, techniki redukcji wymiarowości. Druga jest poświęcona sieciom neuronowym i uczeniu głębokiemu w PyTorch: od podstawowych perceptronów, przez sieci splotowe do widzenia komputerowego, sieci rekurencyjne do przetwarzania sekwencji, aż po transformatory architekturę stojącą za współczesnymi asystentami AI. Każdy rozdział zawiera praktyczne przykłady w postaci notatników Jupyter, gotowe do uruchomienia w Google Colab.W książce:Kompletny projekt MLKlasyczne algorytmySieci neuronowe w PyTorchCNN do widzenia komputerowego i wykrywania obiektówTransformatory do NLPUczenie przez wzmacnianie i generatywne modele AITransfer learning, kwantyzacja, przyspieszanie modeliOd podstaw do transformatorów praktyczny przewodnik po ML i AIKsiążka ta wychowała nowe pokolenie praktyków uczenia maszynowego. Została znakomicie zaktualizowana, aby uwzględnić PyTorch, i ponownie staje się najważniejszym praktycznym przewodnikiem w tej dziedzinie.Tarun Narayanan, inżynier uczenia maszynowego w Amazon AGIGeron trafia w sedno: praktyczne implementacje w Scikit-Learn i PyTorch, które uczą koncepcji, równoważone teorią, która wyjaśnia, zamiast przytłaczać.Ulf Bissbort, dyrektor do spraw technicznych i współzałożyciel ZefHubKsiążka ta jest prawdziwą biblią dla początkujących w dziedzinie uczenia maszynowego.Haesun Park, laureatka programu Microsoft AI MVP
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
