Recenzje

"Prompt Engineering. Projektowanie aplikacji z wykorzystaniem LLM" to pozycja celowo skierowana do programistów i inżynierów, a nie do przeciętnego użytkownika AI. Książka stanowi solidną bazę merytoryczną do budowania profesjonalnych aplikacji opartych na LLM-ach, oferując głębokie, inżynierskie spojrzenie na techniki promptowania. Autorzy koncentrują się na zrozumieniu zasad działania modeli, tłumacząc mechanizmy stojące za tokenizacją, błędnymi odpowiedziami i precyzją promptu. Takie podejście, wymagające już pewnego doświadczenia z LLM-ami i API, pozwala czytelnikowi na świadome i efektywne projektowanie systemów, a nie tylko na mechaniczne stosowanie gotowych reguł. To kluczowa wartość dla specjalistów, którzy dążą do osiągnięcia powtarzalnych i przewidywalnych rezultatów. Kluczową zaletą publikacji jest jej praktyczna głębia i transparentność. Autorzy szczegółowo omawiają różne techniki, prezentując ich wady i zalety, co ułatwia podejmowanie trafnych decyzji projektowych. Szczególnie cennymi elementami są wizualne przykłady oraz odniesienia do prac badawczych, które umożliwiają dalsze pogłębianie wiedzy. Choć wiedza zawarta w książce w niektórych miejscach jest zdezaktualizowana, to jej fundamentalne koncepcje inżynierii promptów pozostają niezmiennie aktualne i kluczowe. Ten nacisk na, na ten moment uznawane za ponadczasowe, zasady, w połączeniu z rzadziej omawianymi zagadnieniami (jak dynamiczne budowanie promptów systemowych), czyni ją unikalnym źródłem twardej wiedzy. Mimo jej wysokiej wartości, jedynym drobnym minusem jest nierówność językowa i momentami nadmierna szczegółowość w niektórych sekcjach, które mogą spowolnić lekturę. Zdarzają się również fragmenty, gdzie tłumaczenie na polski brzmi nieintuicyjnie (ale to powszechna sytuacja, kiedy angielskie stwierdzenia próbują być tłumaczone jeden do jednego na polski). Niemniej jednak, dla inżyniera pracującego zawodowo z LLM-ami, te drobne mankamenty bledną w obliczu ogromu konkretnej, praktycznej i dobrze ugruntowanej teoretycznie wiedzy. "Prompt Engineering" to obowiązkowa lektura dla każdego, kto chce wyjść poza podstawowe interakcje z AI i budować solidne, wydajne i skalowalne rozwiązania oparte właśnie o LLM-y.

„Skuteczna reklama na Facebooku i Instagramie” to książka dla tych początkujących, jak i osób z doświadczeniem w social mediach. Autor omawia tu techniczne aspekty oraz strategiczne zagadnienia. Dostajemy screeny, które pokazują, jak, gdzie co kliknąć. Język jest prosty, zrozumiały. Dzięki czemu, może nie od razu, ale dowiedziałam sie kilka fajnych rzeczy. Książka jest drugim wydaniem, zatem jak widać, autor zaktualizował informacje o dochodzące zmiany. Dostajemy aktualną wiedzę. Książka jest takim swego rodzaju przewodnikiem. To ciekawa pozycja. Wczesniej jeszcze nie czytałam takiej tematyki, ale od jakiegoś czasu mnie interesuje. A tu dostajemy wskazówki, zasady, jak komunikować korzyści oferty i tworzyć skuteczne teksty reklamowe. Oczywiście wiadomo, książka ma nam tylko pomóc, pokazać, co warto a czego unikać.

Ta książka to idealna pozycja zarówno dla osób początkujących, jak i tych, którzy mają już doświadczenie w prowadzeniu działań w social mediach. Autor prowadzi czytelnika krok po kroku, wyjaśniając wszystko w tak prosty i przystępny sposób, że naprawdę każdy jest w stanie to zrozumieć. Bardzo spodobało mi się, że w wielu miejscach pojawiają się screeny, które dokładnie pokazują, gdzie kliknąć i jak coś ustawić. Dzięki temu wiele kwestii, które wcześniej były dla mnie niejasne, stało się w pełni zrozumiałych. Dowiedziałam się też sporo nowych rzeczy, zrobiłam notatki i na pewno wykorzystam je w praktyce. Od zawsze interesowałam się reklamą i przeczytałam już wiele książek na ten temat, ale ta zdecydowanie należy do moich ulubionych — najbardziej konkretna, klarowna i naprawdę pomocna.

Jeśli Excel kojarzy Ci się z chaosem, losowym klikaniem i modlitwą, żeby „jakoś zadziałało” 🙃 — ta książka naprawdę zmienia podejście. Autor tłumaczy wszystko normalnym, ludzkim językiem. Od podstawowych formuł, przez sprytne skróty i funkcje, aż po VBA dla tych, którzy chcą wejść poziom wyżej. Bez suchych definicji, za to z przykładami, które faktycznie wykorzystasz w pracy albo na studiach. To nie jest książka, którą tylko się czyta — to książka, z którą robisz, testujesz i zaczynasz rozumieć, o co chodzi w Excelu 💡 - Idealna na start - Świetna do uporządkowania wiedzy - Pomaga pracować szybciej i sprytniej - Aktualna pod Microsoft 365 Duży plus za to, że to cała seria, możesz dobrać tom dokładnie pod swój poziom i potrzeby 📊 Używasz Excela codziennie czy tylko wtedy, gdy musisz? 😄 

Interesująca pozycja dla kogoś, kto chce zobaczyć, jak są zbudowane modele językowe i jak zbudować, a nie tylko z nich korzystać.  Książka jest swego rodzaju unikatem, jeśli chodzi o tematykę. Większość książek o LLM opisuje jak z nich korzystać, a nie jak są zbudowane. W tej książce jest odwrotnie. Autor krok po kroku prowadzi nas po szczegółach implementacji. Od embeddingów i tokenizacji aż po fine-tuning. Wszystko z dużą ilością matematyki i kodu. Z minusów to nie jest lekka książka do poduszki. Pierwsze rozdziały jeszcze da się spokojnie czytać, ale gdy dochodzimy do mechanizmu uwagi to robi się ciężko. Z minusów też tłumaczenie w niektórych miejscach zawodzi i ciężko się domyśleć, o co chodzi. No i kod w niektórych miejscach jest tłumaczony, co może mieć wpływ na konkretne wyniki. Dla kogo ta książka? Dla wszystkich, którzy nie chcą tylko korzystać z AI, ale dowiedzieć się jak działa i zbudować własny, mini model.