Skorzystaj z atrakcyjnych rabatów na helion.pl. Poniżej znajdziesz zestawy promocyjne
książek, ebooków, audiobooków i kursów, które nasi czytelnicy najczęściej kupują razem. Pamiętaj, że zestawy są nierozdzielne i podana cena obowiązuje tylko,
gdy kupisz całą paczkę. Nie czekaj, wybierz coś dla siebie :)
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych
Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych
Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II
Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych
Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM
Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych
Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II
Matematyka w uczeniu maszynowym
Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Matematyka w uczeniu maszynowym. Opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz rachunek prawdopodobieństwa
LLM w projektowaniu oprogramowania. Tworzenie inteligentnych aplikacji i agentów z wykorzystaniem dużych modeli językowych
Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM
Projektowanie aplikacji LLM. Holistyczne podejście do dużych modeli językowych
LLM w projektowaniu oprogramowania. Tworzenie inteligentnych aplikacji i agentów z wykorzystaniem dużych modeli językowych
Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM
Projektowanie aplikacji LLM. Holistyczne podejście do dużych modeli językowych
Generatywna sztuczna inteligencja z LangChain. Budowanie aplikacji AI opartych na LLM z użyciem Pythona, ChatGPT i innych modeli językowych
LangChain i LangGraph. Projektowanie aplikacji opartych na dużych modelach językowych w praktyce
Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji
Generatywna sztuczna inteligencja z LangChain. Budowanie aplikacji AI opartych na LLM z użyciem Pythona, ChatGPT i innych modeli językowych
LangChain i LangGraph. Projektowanie aplikacji opartych na dużych modelach językowych w praktyce
Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji
LLM w projektowaniu oprogramowania. Tworzenie inteligentnych aplikacji i agentów z wykorzystaniem dużych modeli językowych
Projektowanie aplikacji LLM. Holistyczne podejście do dużych modeli językowych
LLM w projektowaniu oprogramowania. Tworzenie inteligentnych aplikacji i agentów z wykorzystaniem dużych modeli językowych
Projektowanie aplikacji LLM. Holistyczne podejście do dużych modeli językowych
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. Najlepsze praktyki w realnych zastosowaniach. Wydanie IV
Korzystając z tej strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są przechowywane na Twoim urządzeniu. Za pośrednictwem cookies zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej informacji, w tym sposób zmiany ustawień znajdziesz w Polityce Prywatności.