Tematy

Sztuczna inteligencja

Artykułów: 31

Sekcja zbiera teksty o sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych widzianych z polskiej perspektywy. Znajdziesz tu wyjaśnienia, czym jest deep learning i jak działają algorytmy uczenia, oraz przeglądy zastosowań sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego w biznesie i codziennej pracy. Osobną grupę stanowią materiały praktyczne: poradniki do Pythona, TensorFlow i PyTorcha, porównania bibliotek AI oraz miejsce języka R obok Pythona. Opisujemy też modele i asystentów głosowych w polskiej wersji językowej, w tym GPT-3 i GPT-4, Chat GPT, Alexę, Siri i Google Assistant, wraz z realnymi możliwościami, ograniczeniami i ryzykami wdrożeń w Polsce.

Najczęściej zadawane pytania

Czym różni się uczenie maszynowe od sieci neuronowych i deep learningu?

Uczenie maszynowe to szeroka grupa algorytmów, które uczą się zależności na podstawie danych. Sieci neuronowe są jednym z rodzajów takich algorytmów, a deep learning oznacza sieci o wielu warstwach. Deep learning jest więc podzbiorem uczenia maszynowego, a nie osobną dziedziną.

Jakiego języka programowania uczyć się do pracy z AI?

Python pozostaje podstawowym wyborem ze względu na biblioteki takie jak TensorFlow i PyTorch. Język R bywa wygodniejszy w analizie statystycznej i pracy z danymi w środowiskach badawczych. Wybór zależy od tego, czy budujesz modele produkcyjne, czy analizujesz dane.

Czy asystenci głosowi i modele językowe dobrze radzą sobie z polszczyzną?

Obsługa języka polskiego różni się między produktami: Google Assistant i Siri mają polskie komendy, natomiast Alexa wymaga obejść. Duże modele językowe odpowiadają po polsku, ale jakość i koszt przetwarzania bywają inne niż w języku angielskim.