Tomasz Kosau

Opublikowane artykuły

• Jak działają algorytmy genetyczne? Krok po kroku
• Selekcja, krzyżowanie i mutacja — operatory genetyczne
• Algorytmy ewolucyjne — strategie, programowanie, rojowe
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) — jak AI rozumie tekst
• Embeddingi słów — Word2Vec, GloVe, FastText
• Analiza sentymentu — jak AI ocenia opinie
• Chatboty AI — jak działają i jak je budować
• Perceptron — jak działa najprostsza sieć neuronowa?
• Funkcje aktywacji w sieciach neuronowych — ReLU, Sigmoid, Tanh
• Propagacja wsteczna (backpropagation) — jak sieć się uczy
• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) — rozpoznawanie obrazów
• Gradient descent — optymalizacja sieci neuronowych
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i LSTM — przetwarzanie sekwencji
• Sieci generatywne (GAN) — jak AI tworzy obrazy
• Autoencodery — kompresja i generowanie danych
• Overfitting i underfitting — jak uniknąć przeuczenia sieci
• Transfer learning — jak wykorzystać wytrenowany model
• Systemy ekspertowe — sztuczna inteligencja oparta na regułach
• Logika rozmyta (fuzzy logic) — wnioskowanie z niepewnością
• Drzewa decyzyjne — klasyfikacja oparta na regułach
• Reprezentacja wiedzy — ontologie, grafy, ramki
• Historia sztucznej inteligencji — od Turinga do GPT
• Test Turinga — czym jest i czy nadal ma znaczenie?
• Rodzaje sztucznej inteligencji — wąska, ogólna, superinteligencja
• Słownik pojęć AI — 50 najważniejszych terminów
• Mechanizm atencji (attention) — serce transformera
• Tokenizacja — jak LLM czyta tekst
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — LLM z własną bazą wiedzy
• GPT vs BERT — różnice między modelami językowymi
• Prompt engineering — jak pisać skuteczne prompty
• Fine-tuning LLM — dostosowywanie modelu językowego
• Halucynacje AI — dlaczego modele językowe kłamią
• Polskie modele językowe — PLLuM, Bielik i inne
• Uczenie nienadzorowane — klasteryzacja i redukcja wymiarów
• Regresja liniowa i logistyczna — od podstaw
• Random Forest i Gradient Boosting — zespoły modeli
• Metryki oceny modeli ML — accuracy, precision, recall, F1
• Uczenie nadzorowane — klasyfikacja i regresja
• SVM (Support Vector Machine) — maszyna wektorów nośnych
• Przygotowanie danych do machine learning
• AutoML — automatyczne uczenie maszynowe
• Uczenie ze wzmocnieniem — jak AI uczy się przez doświadczenie
• Q-learning — algorytm uczenia ze wzmocnieniem
• Deep Q-Network (DQN) — połączenie RL z sieciami neuronowymi
• RLHF — uczenie ze wzmocnieniem od ludzkiej oceny
• Widzenie komputerowe — jak AI widzi świat
• Rozpoznawanie obrazów — jak AI klasyfikuje zdjęcia
• Generowanie obrazów AI — Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney
• Detekcja obiektów — YOLO, SSD, Faster R-CNN
• Segmentacja obrazu — semantyczna i instancyjna
• ChatGPT vs Claude vs Gemini — które AI jest najlepsze w 2026?
• 10 najlepszych darmowych narzędzi AI w 2026 roku
• Jak zacząć naukę sztucznej inteligencji? Przewodnik dla początkujących
• Prompt engineering — jak pisać skuteczne prompty do AI
• AI w Polsce 2026 — rynek, firmy i perspektywy
• Jak AI zmienia rynek pracy? 10 zawodów zagrożonych i 10 nowych
• Midjourney vs Stable Diffusion — który generator obrazów wybrać?
• GitHub Copilot vs Cursor — najlepszy asystent kodowania AI w 2026
• Czym jest RAG i dlaczego rewolucjonizuje AI w firmach?
• 5 projektów AI dla początkujących — zbuduj swoje portfolio
• Halucynacje AI — dlaczego modele językowe kłamią i jak temu zapobiec
• Najlepsze darmowe kursy AI i machine learning w 2026 roku
• Fine-tuning LLM — jak dostosować model językowy do swoich potrzeb
• AI Act — co zmienia europejska regulacja sztucznej inteligencji?
• DeepL vs Google Translate — który tłumacz AI jest lepszy?
• Jak używać ChatGPT do nauki programowania — praktyczny poradnik
• Computer vision w praktyce — 10 zastosowań widzenia komputerowego
• Sieci neuronowe vs klasyczne algorytmy ML — kiedy co wybrać?
• AI w medycynie — diagnostyka, leki, operacje z pomocą sztucznej inteligencji
• Open source AI — najlepsze darmowe modele i narzędzia w 2026