Aigest.

Poradniki

Zrozum AI — bez żargonu

Praktyczne, ponadczasowe wyjaśnienia najważniejszych pojęć i narzędzi sztucznej inteligencji. Od podstaw po konkretne zastosowania w pracy.

Czym jest uczenie maszynowe (machine learning)?
Czym są embeddingi i bazy wektorowe?
Czym jest MCP (Model Context Protocol)?
Jak wybrać model AI do swojego zadania?
Few-shot vs zero-shot prompting — o co chodzi?
Czym jest architektura Transformer?
Fine-tuning vs RAG — czym się różnią i co wybrać?
Czym jest AGI (ogólna sztuczna inteligencja)?
AI w firmie — od czego zacząć wdrożenie?
Temperatura i top-p w modelach AI — co to znaczy?
Modele AI open-source vs zamknięte — co wybrać?
Jak działają modele dyfuzyjne (generowanie obrazów AI)?
Czym jest multimodalna AI?
Czym jest fine-tuning (dostrajanie) modelu AI?
Czym jest sztuczna inteligencja generatywna?
Tokeny i okno kontekstowe w modelach AI — co to znaczy?
Halucynacje AI — czym są i jak ich unikać?
Prompt engineering: jak pisać dobre prompty (z przykładami)
Czym jest agent AI i jak działa?
Czym jest RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Czym jest duży model językowy (LLM)? Proste wyjaśnienie