"Standardowa edukacja zapewni Ci przeżycie. Samokształcenie - fortunę".   Jim Rohn

"Jeśli trwacie w nauce mojej, jesteście prawdziwie moimi uczniami i POZNACIE PRAWDĘ ,A PRAWDA WAS WYZWOLI"    - Jezus z Nazaretu





Deep Learning


Po przestudiowaniu Części V powinieneś być w stanie:

•  Definiować wymagania matematyczne dla prostego głębokiego uczenia się
•  Wykonywać zadania matematyczne skalarne, wektorowe i macierzowe
•  Zrównać naukę z optymalizacją


Deep Learning


Po przestudiowaniu Części IV powinieneś być w stanie:

•  Zrozumieć frameworki
•  Umieć skorzystać z podstawowego frameworka
•  Pracować z TensorFlow


Deep Learning


Po przestudiowaniu Części III powinieneś być w stanie:

•  Uzyskąć kopię Pythona
•  Zrozumieć interakcję z notatnikiem Jupyter
•  Tworzyć podstawowy kod w Pythonie
•  Poznać pracę w chmurze


Deep Learning


Po przestudiowaniu Części II powinieneś być w stanie:

•  Rozważyć na czym polega uczenie maszynowe
•  Zrozumieć metody wykorzystywane do osiągnięcia uczenia maszynowego
•  Wykorzystywać uczenie maszynowe do właściwych powodów


Deep Learning


Po przestudiowaniu Części I powinieneś być w stanie:

•  Zrozumieć głębokie uczenie
•  Zrozumieć pracę z głębokim uczeniem
•  Zrozumieć tworzenie aplikacji do głębokiego uczenia
•  Zrozumieć ograniczenia uczenia głębokiego


I.T.…go work! : Algorytmika (I)



Inżynieria oprogramowania

Słynna anegdota opowiada o próbie zorientowania się, czym jest programowanie komputerowe, grupie dyrektorów w firmie zatrudniającej programistów. W ciągu tygodnia nauczono ich programować i dano im do rozwiązania mały problem. Każdemu kierownikowi przydzielono profesjonalnego programistę jako asystenta. Po pomyślnym rozwiązaniu przydzielonych im problemów z "niewielką" pomocą, kadra kierownicza wyszła z tego doświadczenia z poczuciem, że programowanie jest mimo wszystko dość łatwe i nie ma powodu, dla którego ich programiści nie mogliby ukończyć swoich zadań na tak jak oni sami. Oczywiście jest duża różnica między dużymi projektami programistycznymi, obejmującymi miliony lub nawet więcej linijek kodu, a małymi ćwiczeniami programistycznymi, składającymi się z kilkudziesięciu linijek. Tak duża różnica ilościowa powoduje jakościową różnicę w złożoności zadania i wymaga zupełnie innego rodzaju zarządzania. Jedna osoba może z łatwością śledzić wszystkie szczegóły drobnego problemu w swojej głowie. W miarę narastania problemu staje się to trudniejsze i pojawia się potrzeba pisemnych zapisów celów poszczególnych elementów składających się na projekt oraz relacji między nimi. Bez takiej dokumentacji łatwo jest poczynić założenia, w jaki sposób komponent ma być używany podczas jego programowania, ale z naruszeniem tych założeń podczas programowania innych komponentów, które go wykorzystują. Może się to już zdarzyć, gdy program składa się z kilkuset wierszy. Gdy projekty stają się większe, wyrastają poza możliwości jednego programisty. Duże projekty wymagają zespołu programistów współpracujących ze sobą, a nawet kilku zespołów, z których każdy zajmuje się inną częścią całego projektu. Bardzo duże projekty, takie jak nowoczesne systemy operacyjne, składają się z dziesiątek milionów linijek kodu i zatrudniają setki programistów, a nawet więcej. Części całego projektu mogą być opracowywane przez różne firmy. To sprawia, że ukryte założenia i inne rodzaje błędów są nieuniknione. Niestety, nawet zastosowanie najlepszych dostępnych obecnie narzędzi i metod nie gwarantuje, że programy będą wolne od błędów, o czym wie każdy, kto używał komputera od dłuższego czasu. W tej Części omówimy ogólne problemy, które pojawiają się podczas projektowania dużych systemów oprogramowania oraz główne procesy i metodologie stosowane w ich rozwiązywaniu.




IV Rewolucja Przemysłowa

"Czwarta rewolucja przemysłowa : uogólniająca koncepcja odnosząca się do pojęcia "rewolucji przemysłowej" w związku ze współczesnym wzajemnym wykorzystywaniem automatyzacji, przetwarzania i wymiany danych oraz technik wytwórczych."  (Wikipedia)