Data Science Tutorials

Dowiedz się, czym jest macierz rozszerzona, jak reprezentuje układy równań i jak używać operacji na wierszach, aby je rozwiązać.

Naucz się organizować zadania według kategorii z użyciem Node.js i MongoDB. Zbuduj REST API z endpointami create, list, get, update, delete oraz filtrem kategorii.

Uczenie samonadzorowane trenuje modele, by czerpały własny nadzór z nieoznaczonych tekstów, obrazów, audio i wideo, używając technik takich jak uczenie kontrastowe, modelowanie maskowane i predykcja autoregresyjna do budowy reprezentacji stojących za dzisiejszymi modelami językowymi, wizji i multimodalnymi.

Skonfiguruj Muse Spark 1.3 w Muse Code i Meta Model API, wybierz między poziomami contributor i standard i sprawdź, czy deklarowana przez Metę wydajność się potwierdza.

Użyj GPT-6 Astra przez OpenAI API, by zbudować w Pythonie agenta do sprawdzania wydań z async narzędziami, kontrolą rozumowania, Structured Outputs i śledzeniem kosztów, a następnie przetestuj użycie komputera i sterowanie.

Naucz się korzystać z API Gemini 3.8 Flash w Pythonie: konfiguracja Interactions API, strojenie thinking_level, ekstrakcja PDF→JSON i wywoływanie funkcji z kodem.

Naucz się używać najnowszego flagowego modelu Anthropic do zbudowania agenta Pythona, który czyta repozytorium Flask przed zaplanowaniem zmiany. Dodaj aktualizacje postępu, narzędzia tylko-do-odczytu i kontrolę kosztów.

Użyj GLM-5.3-Flash i CrewAI, aby zbudować 3 wyspecjalizowane agenty LLM do analiz: fundamentalnej, technicznej i newsów, a następnie połącz ich wnioski w sygnał KUP/SPRZEDAJ.

Dowiedz się, jak uruchomić Qwen3.8-27B lokalnie z natywnym dla Blackwella NVFP4 i spekulatywnym dekodowaniem MTP, osiągając do 170 tokenów na sekundę w llama.cpp.

Dowiedz się, jak Boty Grok Bota, współdzielony komputer w chmurze, umiejętności i rutyny łączą się ze sobą, tworząc agenta, który co poniedziałek prowadzi badania, weryfikuje i raportuje.

Dowiedz się, jak uruchomić lokalnie Qwen3.8-Flash-Next w formacie GGUF za pomocą llama.cpp na RTX PRO 6000, a następnie połączyć go z OpenCode, aby uzyskać w pełni lokalne środowisko agentowe do kodowania.

Poznaj architekturę Transformerów — modeli, które zrewolucjonizowały przetwarzanie danych dzięki mechanizmom samouważności.