Napomena: Ova članak sadržava kreativna djela koja se počinju kao podvrgnuta izvorima na engleskom
Katie Spivakovsky, studentica Massachusetts Institute of Technologije (MIT), izabran je kao član od 2026.
U današnjem digitalnom dobu, umjetna inteligencija (AI) više nije budućnost – ona je sadašnja realnost koja transformira svijet poslovanja, edukacije, zdravstva i svakodnevnog života. Ako ste željni razumjeti najnovije trendove, naučiti kako koristiti AI alate ili osmisliti vlastite projekte koji će biti u korak s vremenom, na pravom ste mjestu.
Uvod: Zašto je umjetna inteligencija danas neizostavna. U svijetu tehnologije, AI ili umjetna inteligencija odavno nije samo futuristička tema za znanstvene časopise. Danas je ona svakodnevni saveznik u poslovanju, obrazovanju, kreativnosti i svakom segmentu naše svakodnevice.
Googleova AI može transformirati obrazovanje zdravstvenih profesija, pružajući personalizirane alate za učenje i poboljšavajući kompetencije. U ovom članku istražujemo kako Googleove AI modele možemo koristiti kao korisne alate u medicinskim okruženjima za učenje.
– Gal Elidan, istraživač umjetne inteligencije, i Yael Haramaty, senior menadžer proizvoda, Google Istraživanje
Nova istraživanja o generativnoj umjetnoj inteligenciji (GenAI) u obrazovanju otkrivaju inovativni pristup preoblikovanju udžbenika, što je rezultiralo poboljšanjem rezultata učenja u nedavnom studiju.
Umjetna inteligencija može poboljšati donošenje odluka i omogućiti rad s manjim rizikom i većom preciznošću, čime postaje ključni alat za nacionalnu sigurnost. Novi program koji nudi MIT-ovi odjeli za mehaničko inženjerstvo (Kurs 2, MechE) i elektrotehniku i računarstvo (Kurs 6, EECS) pruža širu i dublju razinu tehničkih studija za mornare, kao i put za ne-mornare koji studiraju na MIT-u, da se razviju u razumijevanju primijenjene AI za mornarske i vojne primjene.
MIT Schwarzman College of Computing i Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) nedavno su proslavili pokretanje MIT–MBZUAI suradničkog programa istraživanja, novog poduhvata koji jača temelje umjetne inteligencije i ubrzava njenu primjenu u pritisnutim znanstvenim i društvenim izazovima.
Ubrzan razvoj generativne umjetne inteligencije (AI) stavlja škole pred izazov. Učitelji i školski vođe traže odgovore na složena pitanja kako bi uspješno integrirali tehnologiju u nastavu, ali i kako bi osigurali da učenici stvarno nauče ono što im se predaje.
U današnjem svijetu gdje umjetna inteligencija sve više oblikuje našu stvarnost, raste potreba za stručnjacima koji će osigurati da se ove tehnologije razvijaju i koriste na etičan i odgovoran način.
Uvod
Ulaganje u umjetnu inteligenciju (UI) donosi značajne prilike za pristupačniju edukaciju i učinkovitiju zdravstvenu skrb, ali istovremeno postavlja naglašen naglasak na etičke norme i razinu odgovornosti koju društvo želi primijeniti.
Što je umjetna opća inteligencija (AGI) i zašto je važna. U svijetu naprednih tehnologija, termin umjetna opća inteligencija (AGI) često izaziva najviše pažnje i spekulacija. No, što točno predstavlja razvoj AI sustava koji bi mogao preuzeti sposobnosti čovjeka.
Osvijetljavamo ključne pojmove i primjere
U današnjem digitalnom dobu, čujemo izraz “umjetna inteligencija” gotovo na svakom koraku. Od pametnih asistenta do složenih sustava za analizu podataka, AI je postao neizostavan dio našeg svakodnevnog života.
Uvod: Zašto je optimizacija hiperparametara ključna za uspjeh u strojnome učenju
U svijetu umjetne inteligencije i strojnog učenja, svakom modelu je potrebna pravilna konfiguracija kako bi što bolje odradio svoj posao.
—
GitHub je danas ne samo skladište koda, već i najveća škola za strojno učenje (ML) u Pythonu. Tamo naćiš projekte koji su kao gotovi laboratoriji za eksperimentiranje – od jednostavnih vježbi za početnike do kompleksnih sustava koji koriste najnovije tehnologije poput transformera ili difuzijskih modela.
Svaki entuzijast umjetne inteligencije i budući Data Scientist zna da je uspostava pravog Python okruženja ključni prvi korak prema uspjehu u području strojnog učenja. U ovom vodiču razjasnit ćemo sve što trebate znati kako biste korak po korak postavili optimalno okruženje za vaše projekte, bez nepotrebnih komplikacija.
, ChatGPT, napredni AI chatbot koji je razvio OpenAI, promijenio je način na koji komuniciramo s tehnologijom. Ovaj moćni alat nije samo razvijena platforma za generiranje teksta već je postao globalni fenomen čiji je utjecaj vidljiv u poslovnom svijetu, obrazovanju i svakodnevnom životu.
Uvod: Zašto su početne pozicije u strojnome učenju i umjetnoj inteligenciji ključne za budućnost vaše karijere
U današnjem digitalnom dobu, umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML) postaju nenadmašni alati za inovacije i poslovni rast.
Uvod: Otkrivanje svijeta umjetne inteligencije
Ukoliko ste ikada razmišljali o tome kako AI mijenja naše živote ili želite saznati najnovije trendove, alate i savjete, ovaj članak je pravi vodič za vas.
Uvod u karijeru inženjera strojnog učenja
U današnjem digitalnom dobu, inženjeri strojnog učenja predstavljaju jednu od najtraženijih profesija u tehnološkom sektoru. S rastućom primjenom umjetne inteligencije u različitim industrijama, od zdravstva do financija, potražnja za ovim stručnjacima ne prestaje rasti.
Strojeno učenje (machine learning) je jedna od najtraženijih vještina na tržištu rada danas. Međutim, proces dobivanja posla u ovoj oblasti može biti izuzetno izazovan, posebno zbog složenih pitanja koja se mogu pojaviti na razgovorima.
U današnje doba, umjetna inteligencija (UI) više nije budućnost – ona je sastavni dio našeg svakodnevnog života. Od naprednih alata za analizu podataka do automatizacije poslova i stvaranja kreativnih sadržaja, AI polako preoblikuje svijet kakvog poznajemo.
Uvod
U posljednjim mjesecima svijet umjetne inteligencije postao je svjestan sve veće pažnje na zaštitu mladih korisnika. OpenAI je reagirao na porast zabrinutosti u javnom i političkom diskursu te je ažurirao smjernice za ponašanje svojih velikih jezičnih modela kada su u igri korisnici mlađi od osamnaest godina.
U svijetu umjetne inteligencije, pristup potpunog razumijevanja strojnog učenja često počinje s projektima koji pretvaraju teoriju u konkretne rezultate. Ovaj članak nudi sveobuhvatan pregled kako učiti kroz projekte, zašto je takav način rada učinkovit i koje alate i vještine su ključne za uspjeh.
Zašto su najnovije knjige o strojnim algoritmima ključne za vaš uspjeh. U svijetu data nauke i umjetne inteligencije, strojno učenje zauzima centralnu poziciju. Ako želite razumjeti najnaprednije tehnologije, od preporučivača u e-commerceu do autonomnih vozila, od presudne je važnosti da imate pristup kvalitetnoj literaturi.
com, vašu svakodnevnu destinaciju za najnovije vijesti, alate, vodiče i stručne savjete iz svijeta umjetne inteligencije. Bez obzira jeste li početnik ili iskusni stručnjak, ovdje ćete pronaći sve climate inovacije i tehnološke trendove koji oblikuju budućnost.
Statistika je nevidljivi okvir koji stoji iza većine algoritama strojnog učenja, pružajući alat za razumijevanje podataka, procjenu nesigurnosti i donošenje pouzdanih zaključaka. Bez nje, strojno učenje bi bilo poput vožnje automobila bez karte – možda ćete stići do cilja, ali uz puno nagađanja i rizika.
Uvod: Zašto je AI postao nezaobilazan dio moderne tehnologije. U posljednjih nekoliko godina, umjetna inteligencija prešla je iz sfere futurističkih vizija u svakodnevni život i poslovanje. Od pametnih uređaja u kućama do naprednih sustava za analitiku podataka, AI je postao ključni alat za svakog tko želi ostati konkurentan u digitalnom dobu.
Overfitting, ili prekomjerno prilagođavanje, je jedan od najčešćih problema u strojnom učenju koji može značajno ometati performanse modela. Kada model nauči podatke za treniranje previše detaljno, uključujući i šum ili irelevantne obrasce, postaje neupotrebljiv za nove, neviđene podatke.
U svijetu umjetne inteligencije, nadzirano i nenadzirano učenje predstavljaju dva fundamentalna pristupa strojnom učenju. Ovi pristupi se razlikuju po načinu na koji obrađuju i uče iz podataka, a glavna razlika leži u tome jesu li podaci korišteni za obuku modela označeni ili neoznačeni.
Strojno učenje (ML) je ključna grana umjetne inteligencije (AI) koja računalima omogućuje učenje iz podataka, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka bez eksplicitnog programiranja za svaki zadatak.
Umorni ste od žargona, skraćenica i apstraktnih objašnjenja. Ako želite razumjeti temelje umjetne inteligencije, neuronske mreže i duboko učenje: ključni pojmovi za početnike su savršena polazna točka.
Problem nestajućeg gradijenta u neuronskim mrežama objašnjen jednostavno
Problem nestajućeg gradijenta u neuronskim mrežama objašnjen jednostavno je način na koji razumijemo zašto duboke mreže ponekad gube sposobnost učenja.
Neuronske mreže od nule u Pythonu: praktičan plan učenja predstavlja putokaz za sve entuzijaste umjetne inteligencije koji žele razumjeti kako mozak računala “misli”. U ovom vodiču otkrit ćete što, zašto i kako se pripremiti za gradnju vlastitih modela – od matematičkih osnova do rada s bibliotekama poput NumPy, TensorFlow i PyTorch.
Na konferenciji Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2026), održanoj početkom prosinca 2025. , Google Research je predstavio inovativni AI alat pod imenom Gemini. Ovaj eksperimentalni sustav nudi automatski feedback autorima radova iz područja teorijske računalne znanosti, pomažući im da identificiraju pogreške, nejasnoće i nedosljednosti prije nego što rad uopće stigne do recenzenata.
U ranom razvojnom stadiju, tkiva i organi počinju cvjetati kroz pomicanje, dijeljenje i rast desetaka tisuća stanica. Ovaj fascinantni proces, iako izgleda kaotično, zapravo slijedi precizne biološke obrasce koje znanstvenici sve bolje razumijevaju zahvaljujući napretku umjetne inteligencije.
Uvod: Zašto je AI danas temeljni faktor u digitalnoj eri. U današnje vrijeme, umjetna inteligencija (AI) postaje neizostavni dio naših života. Od pametnih telefona i platformi za automatizaciju do naprednih alata za analizu podataka i strojno učenje, AI neprestano oblikuje način na koji radimo, komuniciramo i živimo.
Jeste li se ikada zapitali kako vaši omiljeni streaming servisi pogađaju što želite gledati, ili kako pametni telefoni prepoznaju vaš glas. Ključ leži u fascinantnom svijetu umjetne inteligencije, a posebno u onome što nazivamo neuronskim mrežama.
com, vaše omiljeno mjesto za sve što ima veze s umjetnom inteligencijom. Danas se duboko zaranjamo u same temelje ove fascinantne tehnologije, istražujući 2. Neuronske mreže i duboko učenje – koncepte koji pokreću sve, od vaših omiljenih aplikacija do naprednih znanstvenih otkrića.
—
Microsoft Azure je postavio prepreku za one koji žele isprobati strojno učenje, ali nemaju ništa zajedničko s Pythonom ili TensorFlowom. Azure no-code strojno učenje otvara vrata svima – od srednjoškolaca koji žele razumjeti AI do malobrojnih poduzetnika koji žele predvidjeti trendove u svojim poduzećima.
U ovom tutorialu, izgradit ćemo potpuno lokalni, API-besjedni agentni pripovjedački sustav koristeći Griptape i lagani Hugging Face model. Proći ćemo kroz stvaranje agenta s mogućnostima korištenja alata, generiranje fikcijskog svijeta, dizajniranje likova i orkestriranje višestupanjskog radnog procesa koji proizvodi koherentnu kratku priču.
Umjetna inteligencija danas nije samo technološki trend; ona mijenja načine na koje donosimo odluke, rješavamo složene probleme i upravljamo operacijama u visokom riziku. U posljednjim godinama, vojni i sigurnosni dometi svijeta sve više pribjegavaju AI alatima kako bi povećali brzinu odlučivanja, poboljšali točnost podataka i smanjili izloženost ljudskih života.
Svijet umjetne inteligencije postaje sve pristupačniji. Korištenje strojnog učenja ne mora značiti dugački redovi koda ili skup razvojni timovi. Open‑source no‑code alati otvaraju vrata široj publici – od analitičara podataka i marketinških stručnjaka do projektnih menadžera i ljudi s domenskim znanjem.
Uvod: zašto je razumijevanje načina na koji UI uči važan za praksu i inovacije
Umjetna inteligencija uči prvenstveno kroz strojno učenje, ali kako točno ta „znanost“ funkcionira. Ako razmišljate o tome ‘Kako umjetna inteligencija uči: objašnjenje za početnike’, dobit ćete jasniju sliku o tome kako algoritmi analiziraju podatke, prepoznaju obrasce i na kraju donose odluke.
Treće desetljeće kontinuiranog tehnološkog napretka donosi preokrete u načinu na koji radimo, surađujemo i stvara
U današnje doba globalne digitalne ekonomije, poduzeća i organizacije sve više koriste napredne alate za analitiku podataka kako bi donijele bolje odluke.
U današnje vrijeme, umjetna inteligencija (AI) značajno mijenja način na koji poduzetnici razvijaju svoje poslovne ideje i pokreću nove kompanije. Fakultet za poduzetništvo i inovacije na MIT-u, po
Inovator, futurist i autor Ray Kurzweil iz 70-ih godina snažno ističe svoj optimizam prema razvoju umjetne inteligencije i općenito tehnološkom napretku.
Jeanne Shapiro Bamberger, pionirka glazbene pedagogije koja je revolucionirala učenje glazbe pomoću tehnologije, preminula je 12. prosinca 2024. u 100. godini života u Berkeleyju, Kalifornija.
Kako znanost može pomoći u izgradnji boljih kuća od medenjaka?
To je pitanje koje je Miranda Schwacke, studentica na MIT-u u Odjelu za znanost i inženjerstvo materijala, često razmatrala.
Brzi napredak generativne umjetne inteligencije postavlja pred učitelje i voditelje škola složena pitanja o tome kako uspješno integrirati ovu tehnologiju u nastavu, a da pritom osiguraju da učenic