Bądź na bieżąco z najnowszymi technikami, narzędziami i badaniami w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nasze samouczki AI przeprowadzą Państwa przez wymagające modele uczenia maszynowego.
Poznaj trzy tryby rozumowania w DeepSeek V4 i zbuduj aplikację porównawczą w Streamlit, która pokaże, kiedy każdy tryb wygrywa pod względem jakości, szybkości i kosztu.
Zbuduj trenera ćwiczeń w Pythonie, który rejestruje treningi, zapamiętuje historię użytkownika dzięki Supermemory i proponuje spersonalizowane sesje między oddzielnymi uruchomieniami agenta AI.
Dowiedz się, czym jest Perplexity Computer, jak działają jego równoległe subagenty, ile naprawdę kosztują kredyty w praktycznym teście i jak Pro oraz Max pasują do realnych przepływów badań.
Zbuduj agenta AI z Kimi K2.6, Olostep i OpenAI Agents SDK, który czyta CV, znajduje aktualne role, odfiltrowuje szum i mówi dokładnie, gdzie aplikować.
Dostosuj Claude Code w terminalu: uprawnienia, CLAUDE.md, tryb planu, /loop, hooki, /voice i śledzenie kosztów. Siedem ulepszeń, które szybko się zwracają.
Dowiedz się, jak uruchomić pełny model DeepSeek V4 Flash na pojedynczym GPU, korzystając ze zmodyfikowanej kompilacji llama.cpp i zgodnego pliku GGUF w tym praktycznym samouczku.
Dowiedz się, jak używać analityki konwersacyjnej — najnowszej funkcji BigQuery Studio opartej na Gemini — aby tworzyć inteligentnych agentów danych obsługujących zapytania w języku naturalnym.
Dowiedz się, jak dostroić NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B na zbiorze pytań i odpowiedzi z psychologii na GPU RTX 3090, używając LoRA i TRL po pobraniu modelu z Hugging Face.
Dowiedz się, jak zbudować aplikację agenta OpenAI działającą w piaskownicach Modal, pracującą z plikami, wykonującą kod i zwracającą wyniki w tym praktycznym samouczku w Pythonie.
Dowiedz się, jak użyć Qwen 3.6 Plus od Alibaba, Pythona i OpenAI SDK, aby zbudować zautomatyzowany pipeline przetwarzania faktur z natywną obsługą wizji i wywoływaniem narzędzi.
Poznaj wszystko, co warto wiedzieć o najnowszym modelu generowania obrazów Google, Nano Banana 2, w tym jak zbudować iteracyjny czatowy edytor obrazów z wykorzystaniem API w Pythonie.