Czym właściwie jest uczenie maszynowe? Dlaczego mówi się o nim jako o technologii, która zmienia świat biznesu, medycyny czy codziennego życia? W dzisiejszym odcinku przybliżymy Wam pojęcia Machine Learning, AI i Deep Learning, pokażemy różnice między nimi oraz sprawdzimy, gdzie algorytmy uczące się samodzielnie mają największy wpływ. Porozmawiamy też o tym, jakie metody stoją za ML, jakie są przykłady praktycznych zastosowań i dlaczego Python jest tu językiem pierwszego wyboru. Zapraszamy do słuchania!

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to jedna z najważniejszych gałęzi sztucznej inteligencji, która pozwala algorytmom samodzielnie analizować dane, rozpoznawać wzorce i podejmować trafniejsze decyzje bez konieczności szczegółowej ingerencji człowieka. W artykule wyjaśniamy, czym ML różni się od AI i Deep Learningu, jakie są jego główne metody, oraz w jakich obszarach znajduje zastosowanie – od e-commerce, przez medycynę, aż po transport. Pokazujemy także, dlaczego Machine Learning staje się kluczowym elementem rozwoju biznesu i innowacji oraz jaki język programowania najlepiej sprawdza się w tworzeniu aplikacji opartych na ML.

Wyobraź sobie, że Leonardo da Vinci obserwuje kucharzy w pałacowej kuchni, próbując zrozumieć ich potrzeby. Czy wtedy narodził się UX? W tym odcinku cofniemy się do renesansu, by zobaczyć, jak idee projektowania dla człowieka ewoluowały aż po współczesność – od komputerów osobistych po sztuczną inteligencję. Porozmawiamy o tym, jak Don Norman i Jakob Nielsen zdefiniowali User Experience, dlaczego UX to dziś nie tylko użyteczność, ale też emocje, etyka i świadomość ekologiczna. Zapraszamy w podróż przez historię i przyszłość UX – od Leonarda do AI.

Od kuchni Leonarda da Vinci po interfejsy sterowane głosem i sztuczną inteligencję – historia UX to opowieść o nieustannym dążeniu do zrozumienia człowieka. Artykuł „UX – geneza i przyszłość. Od Leonarda do sztucznej inteligencji” prowadzi czytelnika przez kluczowe momenty rozwoju User Experience – od pierwszych prób dostosowania maszyn do ludzkiej logiki, przez pionierskie prace Dona Normana i Jakoba Nielsena, aż po współczesne wyzwania projektowania doświadczeń w świecie napędzanym przez AI. To opowieść o tym, jak zmieniało się myślenie projektowe – od funkcjonalności, przez emocje, aż po odpowiedzialność wobec świata i środowiska.