Blog
Między etyką a algorytmem: dane użytkowników Meta a trening AI
Meta zaczyna wykorzystywać dane użytkowników Facebooka i Instagrama z UE do trenowania AI. Czy prawo do sprzeciwu jest respektowane i zrozumiałe dla zwykłego internauty?
Automatyzacja codziennych zadań z AI: Przegląd narzędzi i praktycznych przykładów rewolucjonizujących marketing w 2025 roku
Poznaj najnowsze narzędzia AI do automatyzacji codziennych zadań w marketingu oraz praktyczne przykłady ich zastosowania. Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje efektywność działań marketingowych w 2025 roku.
Regresja liniowa: Proste wprowadzenie dla początkujących
Dowiedz się, czym jest regresja liniowa, jak działa i w jaki sposób pomaga przewidywać przyszłość na podstawie danych – nawet jeśli nigdy nie programowałeś.
Podstawy AI: Co to jest uczenie maszynowe?
Poznaj kluczowe informacje o uczeniu maszynowym, jednym z najważniejszych filarów sztucznej inteligencji. Dowiedz się, czym jest ML, jakie są jego typy, zastosowania oraz wyzwania stojące przed tą dziedziną.
Czy warto uczyć się Pythona w 2025 roku? Analiza rynku, perspektyw i zastosowań
Sprawdź, czy warto uczyć się Pythona w 2025 roku! Poznaj aktualne trendy rynkowe, perspektywy zawodowe i najważniejsze zastosowania Pythona w AI, automatyzacji, analizie danych i cyberbezpieczeństwie. Dowiedz się, jak Python otwiera drzwi do nowoczesnych technologii i globalnej kariery.
Co to jest LLM? Duże modele językowe w praktyce
Poznaj, czym są duże modele językowe (LLM), jakie są ich zastosowania, zalety oraz najważniejsze dostępne modele. Dowiedz się, jak korzystać z LLM w chmurze i lokalnie.
DeepSeek: Chiński przełom w sztucznej inteligencji
DeepSeek to chiński model AI, który w krótkim czasie zrewolucjonizował rynek sztucznej inteligencji. Poznaj historię, możliwości i przewagi technologiczne DeepSeek oraz jego wpływ na globalną branżę AI.
Podstawy NumPy – przewodnik od zupełnych podstaw
Dowiedz się, czym jest NumPy i jak zacząć pracę z tablicami oraz danymi liczbowymi w Pythonie. Przewodnik po podstawowych funkcjach i operacjach NumPy od zupełnych podstaw.
Co wybrać? ChatGPT czy Perplexity w 2025 roku: Porównanie możliwości AI
ChatGPT i Perplexity to dwa najpopularniejsze narzędzia AI w 2025 roku. Dowiedz się, które z nich lepiej sprawdzi się w Twojej pracy – od kreatywnego pisania po zaawansowany research.
Jak wybrać najlepszą alternatywę dla Airtable w 2025 roku: kompleksowy przewodnik
Poznaj najlepsze alternatywy dla Airtable w 2025 roku, ze szczególnym uwzględnieniem Baserow - open-source'owej platformy, która oferuje zaawansowane funkcje zarządzania danymi bez limitów wierszy w wersji self-hosted.
Cursor i Cursor Pro: Rewolucja w programowaniu wspieranym przez AI
Poznaj zaawansowane funkcje Cursor i Cursor Pro, które rewolucjonizują sposób, w jaki programiści tworzą i optymalizują kod dzięki wsparciu sztucznej inteligencji.
AI: Automatyzacja procesów biznesowych
Dowiedz się, jak AI może automatyzować kluczowe procesy biznesowe i zwiększyć efektywność operacyjną firmy.
AI w biznesie: Wprowadzenie do innowacji
Poznaj podstawy zastosowania sztucznej inteligencji w firmie i odkryj jej potencjał w transformacji biznesowej.
AI w zarządzaniu zasobami ludzkimi
Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja może usprawnić procesy rekrutacyjne i zarządzanie talentami w firmie.
Jak Python może ułatwić automatyzację codziennych zadań programistycznych
Odkryj, jak Python może ułatwić automatyzację codziennych zadań programistycznych.
Chatboty i systemy AI w obsłudze klienta
Odkryj, jak chatboty i systemy AI zmieniają oblicze obsługi klienta w firmach.
Etyka i bezpieczeństwo w implementacji AI w firmie
Poznaj wyzwania etyczne i zasady bezpieczeństwa przy wdrażaniu sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach.
Integracja systemów AI z infrastrukturą IT firmy
Poznaj wyzwania i korzyści z integracji systemów AI z istniejącą infrastrukturą IT w firmie.
Machine Learning w prognozowaniu trendów rynkowych
Artykuł o zastosowaniu machine learning do prognozowania trendów i zachowań rynkowych w firmie.
Optymalizacja procesów sprzedażowych dzięki AI
Dowiedz się, jak AI może wspierać procesy sprzedażowe i marketingowe w firmie, przyczyniając się do wzrostu przychodów.
Python: Biblioteki i frameworki
Zapoznaj się z najpopularniejszymi bibliotekami i frameworkami, które ułatwiają tworzenie aplikacji w Pythonie.
Python: Mentoring i rozwój zawodowy
Wskazówki dotyczące mentoringu oraz budowania ścieżki kariery w branży IT z wykorzystaniem Pythona.
Python: Porady dla początkujących
Praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki dla osób rozpoczynających naukę Pythona.
Python: Budowanie portfolio i rozwój projektów open source
Praktyczne porady, jak budować portfolio oraz angażować się w projekty open source związane z Pythonem.
Python: Praca z danymi
Poznaj metody pracy z danymi w Pythonie, w tym ich przetwarzanie, analizę i wizualizację.
Python: Rozwój kariery programistycznej
Odkryj, jak nauka Pythona może wpłynąć na rozwój Twojej kariery w branży IT.
Python: Rozwój umiejętności technicznych
Artykuł o ciągłym rozwoju umiejętności technicznych, kluczowych dla sukcesu programistów korzystających z Pythona.
Python w Sztucznej Inteligencji
Dowiedz się, jak Python wspiera rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Python: Pisanie testów i test-driven development
Kompleksowy przewodnik po pisaniu testów w Pythonie oraz wdrażaniu podejścia Test-Driven Development (TDD).
Python: Testowanie i Debugowanie
Poznaj metody testowania i debugowania aplikacji napisanych w Pythonie.
Python: Umiejętności miękkie dla programistów
Artykuł o znaczeniu umiejętności miękkich w pracy programisty, ze szczególnym uwzględnieniem współpracy w projektach Python.
Python w Data Science
Dowiedz się, jak Python wspiera analizę danych, wizualizację oraz uczenie maszynowe.
Python w Web Development
Poznaj możliwości Pythona w tworzeniu aplikacji internetowych i backendu.
Python: Wprowadzenie do programowania
Poznaj podstawy języka Python, jego składnię oraz środowisko programistyczne.
Python: Zaawansowane techniki programistyczne
Poznaj zaawansowane techniki programowania w Pythonie, które pomogą zoptymalizować i ulepszyć Twój kod.
Python: Zalety języka
Poznaj główne zalety Pythona, które sprawiają, że jest on jednym z najpopularniejszych języków programowania.
Python: Zarządzanie czasem i produktywność
Porady dotyczące efektywnego zarządzania czasem i zwiększania produktywności w pracy programisty Pythona.
Sztuczna inteligencja: Przyszłość innowacji w biznesie
Artykuł o roli sztucznej inteligencji w kształtowaniu przyszłości innowacji i strategii biznesowych.
Jak algorytmy uczenia maszynowego mogą być używane do analizy danych biznesowych
Poznaj zastosowania uczenia maszynowego w analizie danych i podejmowaniu decyzji biznesowych.
ChatGPT: Jak działa i do czego można go wykorzystać?
Poznaj mechanizm działania ChatGPT i sposoby jego wykorzystania w różnych dziedzinach.
ChatGPT w marketingu: Tworzenie treści i analiza danych
Zastosowanie ChatGPT w marketingu: od copywritingu po analizę danych i optymalizację treści.
ChatGPT w programowaniu: Jak AI może wspierać kodowanie?
Wykorzystanie ChatGPT w programowaniu: generowanie kodu, debugowanie i optymalizacja.
Etyka i ograniczenia ChatGPT: Czego unikać w korzystaniu z AI?
Dowiedz się, jakie są ograniczenia ChatGPT oraz jakie etyczne wyzwania wiążą się z jego używaniem.
Prompt Engineering: Jak pisać skuteczne prompty?
Dowiedz się, jak tworzyć skuteczne prompty, aby maksymalnie wykorzystać możliwości ChatGPT.
Zaawansowane techniki prompt engineeringu
Poznaj zaawansowane techniki optymalizacji promptów, aby uzyskać precyzyjne i wartościowe odpowiedzi od AI.
Bezpieczeństwo w Dockerze: Best practices
Jak zapewnić bezpieczeństwo kontenerów Docker? Najlepsze praktyki w zarządzaniu kontenerami.
Debugowanie kontenerów Docker: Najlepsze narzędzia
Jak debugować kontenery Docker? Przegląd narzędzi i technik diagnostycznych.
Docker Compose: Ułatwienie zarządzania wieloma kontenerami
Wprowadzenie do Docker Compose. Jak zarządzać aplikacjami składającymi się z wielu kontenerów?
Docker Swarm: Orkiestracja kontenerów na wielu hostach
Wprowadzenie do Docker Swarm. Jak zarządzać klastrem kontenerów na wielu hostach?
Docker w praktyce: Stworzenie aplikacji webowej z kontenerami
Jak stworzyć i uruchomić aplikację webową za pomocą Dockera? Praktyczny przewodnik.
Dockerfile: Tworzenie własnych obrazów Dockera
Jak stworzyć własny obraz Docker przy użyciu Dockerfile? Zrozumienie podstawowych instrukcji.
Generative AI w grach i symulacjach
Jak generative AI jest wykorzystywane w grach do tworzenia poziomów, postaci i innych treści?
Generative AI w nauce: symulacje i modelowanie
Jak generative AI jest wykorzystywane w nauce do modelowania i symulacji?
Generative AI w tworzeniu muzyki
Generowanie muzyki za pomocą AI. Jakie narzędzia Pythona umożliwiają tworzenie muzycznych kompozycji?
Generowanie wideo z pomocą AI
Jak wykorzystać generative AI do tworzenia wideo? Przykłady i narzędzia.
Instalacja Dockera na różnych systemach operacyjnych
Jak zainstalować Docker na Windows, Linuxie i macOS? Przewodnik krok po kroku.
Optymalizacja generative AI modeli w Pythonie
Jak efektywnie trenować i optymalizować modele generatywne? Poradnik dla programistów.
Pierwsze kroki z Dockerem: Tworzenie i uruchamianie kontenerów
Jak stworzyć pierwszy kontener w Dockerze? Praktyczne przykłady użycia podstawowych komend.
Praca z woluminami w Dockerze: Przechowywanie danych
Jak zarządzać woluminami w Dockerze? Przechowywanie i udostępnianie danych między kontenerami.
Przyszłość generative AI: wyzwania i etyka
Jakie wyzwania stoją przed generative AI? Omówienie kwestii etycznych związanych z tą technologią.
Rozpoznawanie i generowanie mowy z AI
Jak generative AI wspomaga rozpoznawanie mowy i jej generowanie? Zastosowania w Pythonie.
Sieci w Dockerze: Łączenie kontenerów
Jak działa networking w Dockerze? Tworzenie i zarządzanie sieciami między kontenerami.
Sztuczna inteligencja w generowaniu opowiadań i książek
Jak AI może być używane do tworzenia narracji literackich? Wykorzystanie Pythona w generowaniu opowiadań.
Tekstowe modele generatywne: GPT i inne
Wprowadzenie do generatywnych modeli językowych, takich jak GPT-3, GPT-4. Jak działają te modele?
Transfer stylu i deep learning w sztuce
Zastosowanie generative AI w tworzeniu artystycznych obrazów. Jak działa transfer stylu?
Tworzenie obrazów za pomocą generative AI w Pythonie
Jak wykorzystać modele generatywne do tworzenia obrazów? Przykłady zastosowań w Pythonie.
Użycie generative AI w automatycznym generowaniu kodu
Jak generative AI może pomóc w generowaniu kodu programistycznego? Przykłady i zastosowania.
Wprowadzenie do Dockera: Podstawy konteneryzacji
Podstawy konteneryzacji z Dockerem. Co to jest Docker, jak działa i jakie ma zastosowanie?
Wprowadzenie do generative AI i Pythona
Jak Python stał się kluczowym językiem w budowie modeli generatywnych? Wprowadzenie do sztucznej inteligencji generatywnej.
Wprowadzenie do Kubernetes i porównanie z Dockerem
Jak Kubernetes współpracuje z Dockerem? Porównanie dwóch technologii orkiestracji kontenerów.
Wykorzystanie generative AI w marketingu i copywriting
Jak generative AI wspomaga proces tworzenia treści marketingowych, takich jak artykuły, posty czy e-maile?
Zaawansowane techniki w Dockerze: Multi-stage builds
Jak wykorzystać technikę multi-stage builds do optymalizacji obrazów Dockera?
Zarządzanie kontenerami: Skalowanie i monitoring
Jak skalować kontenery i monitorować ich działanie? Praktyczne porady i narzędzia.
Zrozumienie modeli generatywnych (GANs, VAEs)
Przewodnik po modelach generatywnych, takich jak GANs i VAEs. Wyjaśnienie ich działania i różnic.
Asynchroniczność w Pythonie – wprowadzenie do asyncio
Jak działa asynchroniczność w Pythonie? Wprowadzenie do modułu asyncio i korutyn.
Automatyzacja zadań w Pythonie – Praktyczne przykłady
Jak automatyzować powtarzalne zadania w Pythonie? Praktyczne przykłady użycia bibliotek takich jak Selenium, BeautifulSoup i pandas.
Debugowanie i testowanie generatorów w Pythonie
Techniki debugowania i testowania generatorów w Pythonie, aby zapewnić ich poprawne działanie.
Dekoratory w Pythonie – jak i kiedy ich używać
Czym są dekoratory w Pythonie? Praktyczne zastosowania dekoratorów i tworzenie własnych.
Integracja generatorów z asynchronicznym programowaniem w Pythonie
Jak łączyć generatory z asynchronicznym programowaniem w Pythonie, wykorzystując async i await.
LangChain – wprowadzenie, komponenty i zastosowania
Dowiedz się, czym jest LangChain i jak wykorzystać go do automatyzacji procesów biznesowych. Przystępne wprowadzenie dla początkujących.
List Comprehension w Pythonie – Praktyczne przykłady
Jak efektywnie korzystać z list comprehension w Pythonie? Przykłady, zastosowania i porównanie z tradycyjnymi pętlami.
Obsługa plików w Pythonie – czytanie i zapisywanie danych
Jak efektywnie czytać i zapisywać dane w plikach tekstowych i binarnych w Pythonie. Przykłady i najlepsze praktyki.
Podstawy Pythona - Pierwszy program
Wprowadzenie do Pythona. Jak napisać pierwszy program? Omówienie składni i uruchamianie skryptów.
Porównanie generatorów z innymi wzorcami projektowymi w Pythonie
Analiza, kiedy warto używać generatorów, a kiedy lepiej zastosować inne wzorce projektowe w Pythonie.
Programowanie obiektowe w Pythonie – klasy i obiekty
Wprowadzenie do programowania obiektowego w Pythonie. Tworzenie klas, obiektów i zrozumienie podstawowych konceptów OOP.
Przetwarzanie danych tekstowych w Pythonie – wprowadzenie do NLP
Jak przetwarzać i analizować dane tekstowe w Pythonie? Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego (NLP).
SQL dla początkujących – czym jest SQL oraz różnice między MySQL, PostgreSQL i SQLite
Poznaj podstawy SQL – uniwersalnego języka do zarządzania danymi. Dowiedz się, jak SQL odnosi się do popularnych systemów takich jak MySQL, PostgreSQL oraz SQLite i rozpocznij swoją przygodę z bazami danych.
Sztuczna inteligencja – jak zacząć?
Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jak rozpocząć naukę AI? Najlepsze języki programowania i narzędzia.
Testowanie jednostkowe w Pythonie – wprowadzenie do unittest
Dlaczego testowanie jednostkowe jest ważne? Jak korzystać z modułu unittest w Pythonie do tworzenia testów.
Tworzenie interfejsów graficznych w Pythonie – wprowadzenie do Tkinter
Jak tworzyć aplikacje z interfejsem graficznym w Pythonie? Wprowadzenie do biblioteki Tkinter.
Tworzenie nieskończonych sekwencji za pomocą generatorów w Pythonie
Jak za pomocą generatorów tworzyć nieskończone sekwencje i zarządzać nimi w Pythonie.
Tworzenie wykresów w Pythonie – wprowadzenie do Matplotlib
Jak wizualizować dane w Pythonie? Wprowadzenie do biblioteki Matplotlib.
Wprowadzenie do analizy danych z wykorzystaniem Pythona
Jak wykorzystać Pythona do analizy danych? Wprowadzenie do bibliotek takich jak pandas i NumPy.
Wprowadzenie do programowania funkcyjnego w Pythonie
Czym jest programowanie funkcyjne i jak je stosować w Pythonie?
Wykorzystanie generatorów w przetwarzaniu dużych zbiorów danych
Jak generatory mogą pomóc w efektywnym przetwarzaniu dużych zbiorów danych w Pythonie.
Zarządzanie stanem w generatorach: techniki i najlepsze praktyki
Jak efektywnie zarządzać stanem w generatorach, aby zapewnić ich poprawne i wydajne działanie.
Zarządzanie wersjami kodu w Pythonie – wprowadzenie do Git
Dlaczego zarządzanie wersjami kodu jest ważne? Wprowadzenie do systemu kontroli wersji Git i jego integracji z projektami Pythonowymi.
Zarządzanie zależnościami w Pythonie – wprowadzenie do virtualenv i pip
Jak zarządzać zależnościami w projektach Pythonowych? Tworzenie wirtualnych środowisk z virtualenv i zarządzanie pakietami za pomocą pip.
Zastosowanie generatorów w przetwarzaniu strumieniowym danych
Jak wykorzystać generatory do efektywnego przetwarzania strumieni danych w Pythonie.
n8n – Prosta automatyzacja procesów bez kodowania, krok po kroku
Dowiedz się, czym jest n8n i jak może pomóc w automatyzacji codziennych zadań. Prosty przewodnik dla początkujących!
Flask vs FastAPI: Porównanie frameworków webowych w Pythonie
W tym artykule przyjrzymy się dwóm popularnym frameworkom do tworzenia aplikacji webowych w Pythonie: Flask i FastAPI. Poznasz ich zalety, wady oraz dowiesz się, kiedy warto wybrać jedno z nich.
N8n vs Make.com: Automatyzacja Procesów – Porównanie Narzędzi dla Profesjonalistów
Poznaj kluczowe różnice między n8n i Make.com, narzędziami rewolucjonizującymi automatyzację procesów biznesowych. Przeczytaj, jak koszty, funkcjonalności oraz docelowe grupy wpływają na wybór najlepszego rozwiązania.
Program komputerowy jako wzór matematyczny – Proste wyjaśnienie
Porównanie programu komputerowego do matematycznego wzoru – wyjaśnienie czym są zmienne, operatory matematyczne oraz kod w Pythonie. Idealne dla osób zaczynających przygodę z programowaniem.
AI zmienia rynek pracy – Co musisz wiedzieć?
Sztuczna inteligencja już teraz zmienia sposób, w jaki pracujemy. Odkryj, jakie korzyści i wyzwania niesie za sobą jej wdrożenie w sektorze pracy oraz jak przygotować się na przyszłość.
Testowanie jednostkowe w Pythonie: Jak pisać szybkie i skuteczne testy z pytest
Testy jednostkowe są kluczowym elementem rozwoju oprogramowania. W tym artykule dowiesz się, jak efektywnie pisać testy w Pythonie przy użyciu biblioteki pytest.
5 błędów, które popełniłem jako początkujący programista i jak ich uniknąć
Na początku mojej drogi w programowaniu popełniłem wiele błędów. Oto pięć najważniejszych z nich i moje rady, jak ich uniknąć.
Automatyzacja codziennych zadań – jak odzyskałem czas dla siebie
Dowiedz się, jak dzięki automatyzacji rutynowych zadań odzyskałem cenny czas i zwiększyłem swoją efektywność. Moja historia pokazuje, jak programowanie może zmienić podejście do pracy i życia.
Sztuczna inteligencja w programowaniu – jak AI pomogła mi w codziennej pracy
Sztuczna inteligencja zmienia oblicze programowania. Dowiedz się, jak wykorzystuję AI w mojej codziennej pracy i jak wpłynęła ona na moje podejście do kodowania.
Nie poddawaj się! Moja historia walki z przeciwnościami podczas nauki kodowania
Nauka programowania bywa trudna. Oto moja opowieść o tym, jak pokonałem przeciwności i dlaczego warto wytrwać. Podzielę się z Tobą doświadczeniami, które pomogły mi przetrwać najtrudniejsze momenty w drodze do zostania programistą.
Jak programowanie zmieniło moje życie zawodowe?
Poznaj moją historię o tym, jak programowanie wpłynęło na moją karierę i życie zawodowe. Od pierwszych kroków po obecne sukcesy.
