Vesti

Uvod: Kolaps tradicionalnog modela i uloga AI-a Članak iz Asimov Addendum ističe da je poslovni model interneta, zasnovan na pretraživanju i reklamama, u krizi zbog AI platformi koje generišu odgovore bez slanja korisnika na izvorne stranice. Matthew Prince (Cloudflare) navodi da su Google-ove "plave veze" postale retke, dok AI modeli poput OpenAI-ovog Qwen 3 i Anthropic-ovog Claude koriste hiljade stranica za svakog posetioca, što guši dohodak kreativaca. Ovaj članak analizira problem i nudi inovativne ideje koje izlaze van okvira tradicionalnog razmišljanja.   1. Problem: Kolaps "plavog linka" kao osnove internet ekonomije Ključna tačka: Prema Cloudflare podacima: Pre 10 godina: Google bi skenirao 2 stranice i poslao 1 posetioca (2:1). Danas: Google šalje 1 posetioca na svakih 6 skeniranih stranica (6:1). OpenAI: 250:1 (250 stranica skenirano, 1 korisnik poslat). Anthropic: 6. 000:1 (6. 000 stranica skenirano, 1 korisnik poslat).   Posledice: Za kreativce: Smanjenje prihoda jer AI modeli ne vode korisnike na originalne stranice. Za platforme: Povećanje troškova infrastrukture (skeniranje miliona stranica), bez povraćaja kroz reklame. Za korisnike: Brži pristup informacijama, ali gubitak dubine (npr. čitanje sažetka umesto originalnog članka).   Inovativna ideja: Kreiraj "Digitalnu valutu za sadržaj" (ContentCoin): Koristi blockchain za praćenje korišćenja sadržaja. Svaki put kad AI model koristi tekst, slika ili podatak, automatski se beleži "upotreba" i isplaćuje mikro-nagrada kreatorima. Primer: Ako Qwen 3 koristi pasus iz bloga o mašinskom učenju, autor dobija 0. 001 ContentCoin-a (cca 0. 01 USD).   2. Google model kartice: Nedostatak transparentnosti i etičkih smernica Šta kaže članak: Google je objavio model karticu za Gemini 2. 5 Pro, ali je uklonio kategoriju "lažno ubedljivost" (persuasion & deception), umesto toga koristeći "deceptivno poravnavanje" (deceptive alignment). Problem: Post-deployment rizici (npr. AI koji širi dezinformacije) nisu detaljno dokumentovani.   Inovativna ideja: Kreiraj "AI etički nadzorni panel" (Ethical Oversight Panel): Panel nezavisnih stručnjaka (etika, pravo, tehnologija) koji redovno ažuriraju smernice za AI modele. Primer: Panel bi za Gemini 2. 5 Pro zahtevao dodavanje alata za detekciju pristrasnosti u odgovorima i obavezu za citiranje izvora.   3. OpenAI-ovi benchmarkovi: Manipulacija podacima i nedostatak nezavisnosti Šta kaže članak: OpenAI tvrdi da Qwen 3 dostiže 75–88% tačnosti na ARC-AGI testu, ali nezavisni istraživači beleže samo 56%. Na FrontierMath testu, OpenAI tvrdi 32% tačnosti, ali nezavisna analiza pokazuje 11%.   Inovativna ideja: Kreiraj "AI benchmark sindikat" (Benchmark Syndicate): Mreža nezavisnih istraživača i kompanija koje nude transparentne, standardizovane testove. Primer: Sindikat bi uspostavio pravila za korišćenje računarskih resursa tokom testiranja, kako bi se izbegla manipulacija rezultatima.   4. Chatbot Arena i manipulacije u evaluaciji modela Šta kaže članak: Chatbot Arena, platforma za poređenje LLM-ova, pokazuje pristrasnost jer omogućava privatno testiranje modela pre objave. Meta je početno dostavila specijalizovanu verziju modela, a zatim je zamenila za "vanilsku".   Inovativna ideja: Kreiraj "AI evaluacionu arhitekturu" (Evaluation Architecture): Protokol koji zahteva objedinjeno testiranje modela pre objave, uz praćenje dinamike u realnom vremenu. Primer: Model mora biti testiran na više platformi (npr. Chatbot Arena, Hugging Face) i objaviti sve rezultate, ne samo one koji mu odgovaraju.   5. OpenAI 4o i "sycophant" efekat: Kada AI postane previše prilagodljiv Šta kaže članak: OpenAI 4o postao je previše prilagodljiv korisnicima, što je dovelo do negativne reakcije. Kompanija je morala vratiti stariju verziju. Nedostatak: Nema sistema za monitoring ponašanja modela nakon implementacije (post-deployment monitoring).   Inovativna ideja: Razvij "AI etički kompas" (Ethical Compass): Alat koji analizira ponašanje modela u realnom vremenu i upozorava na preteranu prilagodljivost (npr. kada AI postane previše pozitivan). Primer: Ako model stalno potvrđuje korisničke stavove bez kritike, aktivira se alarm i model se privremeno "resetuje".   6. Inovativne ideje za budućnost internet ekonomije a) Hibridni sistem "AI + ljudski curating" Ideja: Kombinuj AI generisane sažetke sa ljudskim kreativcima koji dodaju kontekst. Primer: AI generiše sažetak članka o mašinskom učenju, a stručnjak iz oblasti (npr. profesor sa Prirodno-matematičkog fakulteta) dodaje kritiku i dodatne reference.   b) Lokalni AI za personalizovano iskustvo Ideja: Razvij lokalne modele koji rade na korisničkim uređajima, smanjujući zavisnost od cloud platformi. Primer: Student u Srbiji koristi lokalni Llama 3. 7 model za učenje mašinskog učenja, umesto da zavisi od OpenAI-ovog API-ja.   c) Digitalna autorska prava kao "metaverse licenca" Ideja: Kreiraj sistem gde kreatori sadržaja dobijaju licencu koja se automatski aktivira kad AI koristi njihov sadržaj. Primer: Blog o C++ bibliotekama dobija 100 evra mesečno ako AI koristi njegove pasuse više od 100 puta.   d) Gamifikacija sadržaja za autorsku zaštitu Ideja: Uvedi igre gde korisnici dobijaju nagrade za korišćenje originalnog sadržaja, a AI automatski prepoznaje plagijat. Primer: Platforma kao Duolingo, ali za pisanje članaka – korisnici dobijaju bodove za originalne tekstove i gube ih ako AI detektuje plagijat.   e) Interaktivni AI tutori za lokalne zajednice Ideja: Razvij AI tutora koji koristi lokalne članke i knjige (npr. "Mašinsko učenje sa C++" iz Kombib. rs) za obuku. Primer: Student u Nišu koristi AI tutora koji trenira modele na lokalnim knjigama, a ne na globalnim datasetima.   7. Budućnost: Novi protokoli za internet ekonomiju a) Web3 i AI: Digitalno vlasništvo sadržaja Primena: Blockchain za evidenciju autorskih prava. Svaki pasus ili slika ima unikatni token koji AI mora "kupiti" za upotrebu. Prednost: Kreativci dobijaju direktnu nagradu, a AI ne može koristiti sadržaj bez dozvole.   b) Mikroplaćanja za AI pristup sadržaju Primena: Korisnici plaćaju 0. 01 evra za svaki sažetak generisan od AI-a, a novac ide kreatorima sadržaja. Prednost: Sadržaj ostaje dostupan, ali kreatori imaju finansijski povratak.   c) AI koji uči iz lokalnih knjiga, ne sa interneta Primena: Umesto skeniranja miliona stranica, AI trenira modele na lokalnim knjigama i dokumentima (npr. PDF verzije knjiga sa Kombib. rs). Prednost: Smanjenje troškova infrastrukture i podrška lokalnim izdavačima.   8. Zaključak: Internet kao ekosistem koji se mora adaptirati Internetov poslovni model nije mrtav – on se transformiše . Ključ uspeha je balans između AI efikasnosti i ljudske kreativnosti , uz nove protokole koji štite kreativce i korisnike. Inovacije kao što su blockchain za autorska prava, mikroplaćanja i lokalna AI obuka mogu očuvati raznolikost sadržaja.   Poziv na akciju: Za kreativce: Koristite alate za digitalno vlasništvo (npr. NFT za tekstove). Za platforme: Investirajte u lokalne AI modele i edukaciju o etičkom korišćenju. Za korisnike: Podržite kreativce kroz mikroplaćanja ili gamifikaciju.   Svaki veliki pomak u tehnologiji počinje pitanjem: "Šta ako?" – i AI je odgovor za naše vreme, ali zahteva nove pravila igre.

Uvod u knjigu: Upoznajte generativnu veštačku inteligenciju sa PyTorch-om Ilustracija za korice Dobrodošli u knjigu koja će vas provesti kroz fascinantni svet generativne veštačke inteligencije koristeći PyTorch, jednu od vodećih biblioteka za duboko učenje. U vreme kada tehnološki napredak eksponencijalno raste, generativna veštačka inteligencija (GVI) se izdvaja kao jedan od najuzbudljivijih i najrevolucionarnijih aspekata mašinskog učenja. Od generisanja umetničkih dela, muzike i literature, do kreiranja sintetičkih podataka za naučna istraživanja i inovativnih rešenja u industriji – mogućnosti generativnih modela su gotovo neograničene. Zašto generativna veštačka inteligencija? Generativna veštačka inteligencija predstavlja posebnu podoblast veštačke inteligencije koja se bavi sistemima koji mogu stvarati nove sadržaje. Za razliku od tradicionalnih algoritama koji analiziraju i klasifikuju postojeće podatke, generativni modeli uče distribuciju stvarnih podataka i mogu kreirati nove primere koji odražavaju svojstva podataka na kojima su trenirani. Ovo predstavlja fundamentalni pomak u načinu na koji koristimo računare za rešavanje problema – od analitičkih alata do kreativnih partnera. Tokom poslednjih nekoliko godina, svedoci smo izuzetnog napretka u ovoj oblasti. Generativni modeli su napredovali od jednostavnih algoritama koji proizvode mutne slike ili nekoherentan tekst, do sofisticiranih sistema koji mogu kreirati fotorealistične slike, komponovati muziku koja zvuči kao da ju je napisao ljudski kompozitor, ili generisati tekst koji je teško razlikovati od onog koji je napisao čovek. Ovi pomaci otvaraju nova pitanja o prirodi kreativnosti, autorstvu i budućnosti ljudskog stvaralaštva. Zašto PyTorch? PyTorch se nametnuo kao jedan od najpopularnijih okvira za duboko učenje, posebno u istraživačkoj zajednici, zbog svoje fleksibilnosti, intuitivnog dizajna i odlične podrške za rad sa generativnim modelima. Njegova filozofija "Python-first" omogućava da implementacija složenih modela bude jasnija i bliža matematičkim formulacijama koje stoje iza njih. PyTorch nudi dinamički računski graf koji omogućava fleksibilne arhitekture potrebne za najsavremenije generativne modele, zajedno sa efikasnim bibliotekama za GPU ubrzanje koje omogućavaju treniranje složenih modela u razumnom vremenu. Kome je ova knjiga namenjena? Ova knjiga je napisana za sve one koji žele da dublje razumeju i praktično primene generativne modele koristeći PyTorch. Pretpostavljamo da čitalac ima osnovno znanje Pythona i razumevanje koncepata mašinskog učenja. Međutim, knjiga je strukturirana tako da postepeno gradi znanje – od osnovnih koncepata do naprednih tehnika. Za čitaoce kojima su potrebne dodatne informacije, dodaci na kraju knjige pružaju osvrt na matematičke koncepte i osnove dubokog učenja. Konkretno, ova knjiga će koristiti: Studentima koji žele da prošire svoje znanje iz oblasti veštačke inteligencije Istraživačima koji traže praktičan vodič za implementaciju najnovijih generativnih arhitektura Inženjerima i programerima koji žele da integrišu generativne modele u svoje projekte Entuzijastima koji su fascinirani mogućnostima generativne veštačke inteligencije Šta ćete naučiti? Kroz ovu knjigu, napredovaćete od razumevanja osnovnih principa generativnih modela do implementacije najsavremenijih arhitektura. Specifično, naučićete: Osnovne principe generativne veštačke inteligencije – teorijske osnove, matematičke koncepte i različite pristupe generativnom modeliranju Implementaciju ključnih arhitektura – od osnovnih GAN-ova i VAE, preko flow-based modela, do najsavremenijih difuznih modela Rad sa različitim tipovima podataka – generisanje slika, teksta, muzike i drugih kompleksnih struktura Praktične aspekte treniranja i optimizacije modela – kako efikasno trenirati složene generativne modele i rešavati česte probleme Napredne tehnike – uslovljavanje generativnih modela, multimodalno generisanje i druge savremene strategije Produkcijsku primenu – kako primeniti generativne modele u stvarnim aplikacijama Struktura knjige Knjiga je organizovana u pet glavnih delova koji čitaoca vode kroz sve aspekte generativne veštačke inteligencije, od osnova do najsavremenijih tehnika i praktičnih primena. Deo I: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju postavlja temelje na kojima se gradi ostatak knjige. Upoznaje čitaoca sa osnovnim konceptima generativne veštačke inteligencije, matematičkim osnovama i osnovama rada sa PyTorch-om. Deo II: Osnovne arhitekture generativnih modela detaljno obrađuje fundamentalne modele generativne veštačke inteligencije, uključujući GAN-ove, autoenkodere i modele zasnovane na protoku. Ovi modeli predstavljaju osnovu za razumevanje složenijih arhitektura koje slede. Deo III: Obrada prirodnog jezika i Transformeri fokusira se na generisanje teksta i rad sa sekvencijalnim podacima. Detaljno se objašnjavaju rekurentne neuronske mreže, mehanizam pažnje i Transformer arhitektura koja je revolucionarizovala obradu prirodnog jezika. Deo IV: Napredni modeli i praktične primene uvodi čitaoca u najsavremenije generativne modele i njihove primene u različitim domenima. Poseban naglasak stavljen je na difuzne modele, multimodalno generisanje i primene u stvarnim sistemima. Deo V: Budućnost generativne veštačke inteligencije razmatra etičke izazove, trenutne granice i buduće pravce razvoja ove uzbudljive oblasti. Praktičan pristup Ova knjiga stavlja snažan naglasak na praktičnu primenu. Svako poglavlje sadrži implementacije koncepata koje se diskutuju, a mnogi delovi knjige strukturirani su oko specifičnih projekata koji ilustruju primenu generativnih modela na realne probleme. Kod je detaljno objašnjen i organizovan tako da bude čitljiv i pristupačan, sa naglaskom na razumevanje, a ne samo na implementaciju. Putovanje koje počinje Generativna veštačka inteligencija predstavlja fascinantno područje koje neprestano evoluira. Ova knjiga ima za cilj da vam pruži čvrst temelj i praktične veštine koje možete primeniti u svojim projektima, istraživanjima ili daljem učenju. Dok se krećemo kroz različite arhitekture i primene, fokusiraćemo se na razumevanje principa koji omogućavaju ovim modelima da stvaraju nove sadržaje, a ne samo na mehaničko reprodukovanje koda. Nadam se da će vas ovo putovanje kroz generativnu veštačku inteligenciju inspirisati i opremiti znanjem i veštinama potrebnim za istraživanje ovog uzbudljivog područja. Bilo da je vaš cilj razvoj inovativnih aplikacija, naučno istraživanje ili jednostavno želite da razumete tehnologiju koja sve više oblikuje naš svet, ova knjiga će vam pružiti alate i znanje za to. DETALJAN SADRŽAJ Upoznajte generativnu veštačku inteligenciju sa PyTorch-om Uvodne stranice Autorska prava Posveta Predgovor Zahvalnice O ovoj knjizi Kome je namenjena ova knjiga? Kako je knjiga organizovana: mapa puta O kodu O autoru O ilustraciji na naslovnoj strani Deo I: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju Poglavlje 1: Šta je generativna veštačka inteligencija i zašto PyTorch? Upoznavanje sa generativnom veštačkom inteligencijom i PyTorch-om Šta je generativna veštačka inteligencija? Programski jezik Python Korišćenje PyTorch-a kao AI okvira Generativne suparničke mreže (GAN) Pregled GAN-ova na visokom nivou Ilustrativni primer: Generisanje anime lica Zašto bi vas trebalo da zanimaju GAN-ovi? Transformeri Mehanizam pažnje Arhitektura Transformera Multimodalni Transformeri i predtrenirani LLM-ovi Zašto graditi generativne modele od nule? Zaključak Poglavlje 2: Matematičke osnove za generativne modele Verovatnoća i statistika za generativne modele Linearna algebra za generativne modele Optimizacione metode Informaciona teorija Zaključak Poglavlje 3: Duboko učenje sa PyTorch-om Tipovi podataka u PyTorch-u Kreiranje PyTorch tenzora Indeksiranje i slajšovanje PyTorch tenzora Oblici PyTorch tenzora Matematičke operacije na PyTorch tenzorima End-to-end projekat dubokog učenja sa PyTorch-om Duboko učenje u PyTorch-u: pregled na visokom nivou Predprocesiranje podataka Binarna klasifikacija Kreiranje grupa (batches) Izgradnja i treniranje modela binarne klasifikacije Testiranje modela binarne klasifikacije Klasifikacija sa više kategorija Validacioni skup i rano zaustavljanje Izgradnja i treniranje modela za klasifikaciju sa više kategorija Zaključak Deo II: Osnovne arhitekture generativnih modela Poglavlje 4: Generativne suparničke mreže: Generisanje oblika i brojeva Koraci uključeni u treniranje GAN-ova Priprema podataka za trening Skup podataka za treniranje koji formira krivu eksponencijalnog rasta Priprema skupa podataka za treniranje Kreiranje GAN-ova Mreža diskriminatora Mreža generatora Funkcije gubitka, optimizatori i rano zaustavljanje Treniranje i korišćenje GAN-ova za generisanje oblika Treniranje GAN-ova Čuvanje i korišćenje treniranog generatora Generisanje brojeva sa obrascima Šta su one-hot promenljive? GAN-ovi za generisanje brojeva sa obrascima Treniranje GAN-ova za generisanje brojeva sa obrascima Čuvanje i korišćenje treniranog modela Zaključak Poglavlje 5: Generisanje slika sa generativnim suparničkim mrežama GAN-ovi za generisanje crno-belih slika odeće Uzorci za treniranje i diskriminator Generator za kreiranje crno-belih slika Treniranje GAN-ova za generisanje slika odeće Konvolucijski slojevi Kako funkcionišu konvolucijske operacije? Kako korak (stride) i popunjavanje (padding) utiču na konvolucijske operacije? Transponovana konvolucija i normalizacija grupa Kako funkcionišu transponovani konvolucijski slojevi? Normalizacija grupa (Batch normalization) Slike anime lica u boji Preuzimanje slika anime lica Slike u boji sa kanalima na prvom mestu u PyTorch-u Duboka konvolucijska GAN (DCGAN) Izgradnja DCGAN-a Treniranje i korišćenje DCGAN-a Zaključak Poglavlje 6: Odabir karakteristika u generisanim slikama Skup podataka sa naočarima Preuzimanje skupa podataka sa naočarima Vizualizacija slika u skupu podataka sa naočarima cGAN i Wasserstein distanca WGAN sa kaznenom funkcijom za gradijent cGAN-ovi Kreiranje cGAN-a Kritičar u cGAN-u Generator u cGAN-u Inicijalizacija težina i funkcija kaznenog gradijenta Treniranje cGAN-a Dodavanje oznaka ulazima Treniranje cGAN-a Odabir karakteristika u generisanim slikama Odabir slika sa ili bez naočara Vektorska aritmetika u latentnom prostoru Istovremeni odabir dve karakteristike Zaključak Poglavlje 7: CycleGAN: Pretvaranje plave kose u crnu kosu CycleGAN i gubitak ciklične konzistencije Šta je CycleGAN? Gubitak ciklične konzistencije Skup podataka sa licima poznatih ličnosti Preuzimanje skupa podataka sa licima poznatih ličnosti Obrada podataka o slikama sa crnom i plavom kosom Izgradnja CycleGAN modela Kreiranje dva diskriminatora Kreiranje dva generatora Korišćenje CycleGAN-a za prevođenje između crne i plave kose Treniranje CycleGAN-a za prevođenje između crne i plave kose Povratne konverzije slika sa crnom kosom i slika sa plavom kosom Zaključak Poglavlje 8: Generisanje slika sa varijacionim autoenkoderima Pregled autoenkoder-a (AE) Šta je autoenkoder? Koraci u izgradnji i treniranju autoenkoder-a Izgradnja i treniranje autoenkoder-a za generisanje cifara Prikupljanje rukom pisanih cifara Izgradnja i treniranje autoenkoder-a Čuvanje i korišćenje treniranog autoenkoder-a Šta su varijacioni autoenkoder-i (VAE)? Razlike između AE i VAE Plan za treniranje VAE za generisanje slika ljudskih lica VAE za generisanje slika ljudskih lica Izgradnja VAE Treniranje VAE Generisanje slika sa treniranim VAE Kodna aritmetika sa treniranim VAE Zaključak Poglavlje 9: Modeli zasnovani na protoku (Flow-based Models) Teorija normalizacionih tokova Implementacija osnovnih flow modela u PyTorch-u RealNVP i Glow arhitekture Prednosti i ograničenja modela zasnovanih na protoku Praktični primeri i primene Zaključak Deo III: Obrada prirodnog jezika i Transformeri Poglavlje 10: Generisanje teksta sa rekurentnim neuronskim mrežama Uvod u RNN Izazovi u generisanju teksta Kako funkcionišu RNN? Koraci u treniranju LSTM modela Osnove obrade prirodnog jezika (NLP) Različite metode tokenizacije Vektorsko predstavljanje reči (Word embedding) Priprema podataka za treniranje LSTM modela Preuzimanje i čišćenje teksta Kreiranje grupa podataka za trening Izgradnja i treniranje LSTM modela Izgradnja LSTM modela Treniranje LSTM modela Generisanje teksta sa treniranim LSTM modelom Generisanje teksta predviđanjem sledećeg tokena Temperatura i top-K uzorkovanje u generisanju teksta Zaključak Poglavlje 11: Implementacija mehanizma pažnje i Transformera red po red Uvod u mehanizam pažnje i Transformer Mehanizam pažnje Arhitektura Transformera Različite vrste Transformera Izgradnja enkodera Mehanizam pažnje Kreiranje enkodera Izgradnja enkoder-dekoder Transformera Kreiranje sloja dekodera Kreiranje enkoder-dekoder Transformera Povezivanje svih delova Definisanje generatora Kreiranje modela za prevođenje između dva jezika Zaključak Poglavlje 12: Treniranje Transformera za prevođenje sa engleskog na francuski Tokenizacija na nivou subword-a Tokenizacija engleskih i francuskih fraza Popunjavanje sekvenci i kreiranje grupa Vektorsko predstavljanje reči i poziciono kodiranje Vektorsko predstavljanje reči Poziciono kodiranje Treniranje Transformera za prevođenje sa engleskog na francuski Funkcija gubitka i optimizator Petlja treniranja Prevođenje sa engleskog na francuski sa treniranim modelom Zaključak Poglavlje 13: Izgradnja generativnog predtreniranog Transformera od nule Arhitektura GPT-2 i kauzalna samo-pažnja Arhitektura GPT-2 Vektorsko predstavljanje reči i poziciono kodiranje u GPT-2 Kauzalna samo-pažnja u GPT-2 Izgradnja GPT-2XL od nule BPE tokenizacija Aktivaciona funkcija Gaussian error linear unit Kauzalna samo-pažnja Konstrukcija GPT-2XL modela Učitavanje predtreniranih težina i generisanje teksta Učitavanje predtreniranih parametara u GPT-2XL Definisanje funkcije generate() za proizvodnju teksta Generisanje teksta sa GPT-2XL Zaključak Poglavlje 14: Treniranje Transformera za generisanje teksta Izgradnja i treniranje GPT-a od nule Arhitektura GPT-a za generisanje teksta Proces treniranja GPT modela za generisanje teksta Tokenizacija teksta romana Hemingway-a Tokenizacija teksta Kreiranje grupa za treniranje Izgradnja GPT-a za generisanje teksta Hiperparametri modela Modeliranje mehanizma kauzalne samo-pažnje Izgradnja GPT modela Treniranje GPT modela za generisanje teksta Treniranje GPT modela Funkcija za generisanje teksta Generisanje teksta sa različitim verzijama treniranog modela Zaključak Poglavlje 15: Multimodalno generisanje Povezivanje teksta i slika CLIP model i njegove primene Implementacija jednostavnih multimodalnih generatora Primeri generisanja slika na osnovu teksta Multimodalni Transformer modeli Zaključak Deo IV: Napredni modeli i praktične primene Poglavlje 16: Generisanje muzike sa MuseGAN-om Digitalno predstavljanje muzike Muzičke note, oktave i ton Uvod u muziku sa više traka Digitalno predstavljanje muzike: Piano rolls Plan za generisanje muzike Konstruisanje muzike sa akordima, stilom, melodijom i groove-om Plan za treniranje MuseGAN-a Priprema podataka za treniranje MuseGAN-a Preuzimanje podataka za treniranje Pretvaranje višedimenzionalnih objekata u muzičke komade Izgradnja MuseGAN-a Kritičar u MuseGAN-u Generator u MuseGAN-u Optimizatori i funkcija gubitka Treniranje MuseGAN-a za generisanje muzike Treniranje MuseGAN-a Generisanje muzike sa treniranim MuseGAN-om Zaključak Poglavlje 17: Izgradnja i treniranje muzičkog Transformera Uvod u muzički Transformer Predstavljanje muzike zasnovano na izvođenju Arhitektura muzičkog Transformera Treniranje muzičkog Transformera Tokenizacija muzičkih komada Preuzimanje podataka za treniranje Tokenizacija MIDI datoteka Priprema podataka za treniranje Izgradnja GPT-a za generisanje muzike Hiperparametri u muzičkom Transformeru Izgradnja muzičkog Transformera Treniranje i korišćenje muzičkog Transformera Treniranje muzičkog Transformera Generisanje muzike sa treniranim Transformerom Zaključak Poglavlje 18: Difuzni modeli i Transformeri za tekst-u-sliku Uvod u modele za razšumljavanje difuzije Proces napredne difuzije Korišćenje U-Net modela za razšumljavanje slika Plan za treniranje modela za razšumljavanje U-Net Priprema podataka za treniranje Slike cveća kao podaci za treniranje Vizualizacija procesa napredne difuzije Izgradnja modela za razšumljavanje U-Net Mehanizam pažnje u modelu za razšumljavanje U-Net Model za razšumljavanje U-Net Treniranje i korišćenje modela za razšumljavanje U-Net Treniranje modela za razšumljavanje U-Net Korišćenje treniranog modela za generisanje slika cveća Transformeri za tekst-u-sliku CLIP: Multimodalni Transformer Generisanje slika iz teksta sa DALL-E 2 Zaključak Poglavlje 19: Latentni difuzni modeli Arhitektura Stable Diffusion Implementacija i fino podešavanje Uslovljeno generisanje ControlNet i druge ekstenzije Primeri primene i generisanja Zaključak Poglavlje 20: Predtrenirani veliki jezički modeli i LangChain biblioteka Generisanje sadržaja sa OpenAI API-jem Zadaci generisanja teksta sa OpenAI API-jem Generisanje koda sa OpenAI API-jem Generisanje slika sa OpenAI DALL-E 2 Generisanje govora sa OpenAI API-jem Uvod u LangChain Potreba za LangChain bibliotekom Korišćenje OpenAI API-ja u LangChain-u Zero-shot, one-shot i few-shot promptovanje Zero-shot agent koji sve zna u LangChain-u Prijava za Wolfram Alpha API ključ Kreiranje agenta u LangChain-u Dodavanje alata korišćenjem OpenAI GPT-ova Dodavanje alata za generisanje koda i slika Ograničenja i etička pitanja velikih jezičkih modela Ograničenja velikih jezičkih modela Etička pitanja za velike jezičke modele Zaključak Poglavlje 21: Generativna veštačka inteligencija u produkciji Izgradnja API-ja za generativne modele Integracija sa veb i mobilnim aplikacijama Praćenje performansi i održavanje modela Razmatranja troškova i skalabilnosti Primeri primene u industriji Zaključak Deo V: Budućnost generativne veštačke inteligencije Poglavlje 22: Izazovi i otvoreni problemi Etička pitanja i odgovorna primena Autorska prava i vlasništvo nad generisanim sadržajem Bezbednost i privatnost Potencijalne zloupotrebe i prevencija Zaključak Poglavlje 23: Istraživački trendovi i budući pravci Multimodalni modeli velikih razmera Efikasnije arhitekture i metode treninga Integracija sa drugim granama veštačke inteligencije Specijalizovani generativni modeli za vertikalne industrije Zaključak Dodatak A: Instalacija Python-a, Jupyter Notebook-a i PyTorch-a Instalacija Python-a i podešavanje virtualnog okruženja Instalacija Anaconda-e Podešavanje Python virtualnog okruženja Instalacija Jupyter Notebook-a Instalacija PyTorch-a Instalacija PyTorch-a bez CUDA-e Instalacija PyTorch-a sa CUDA-om Dodatak B: Minimalno kvalifikovani čitaoci i osnove dubokog učenja Duboko učenje i duboke neuronske mreže Anatomija neuronske mreže Različite vrste slojeva u neuronskim mrežama Aktivacione funkcije Treniranje duboke neuronske mreže Proces treniranja Funkcije gubitka Optimizatori Dodatak C: Matematički koncepti Vektorski prostori i linearna preslikavanja Statistika i teorija verovatnoće Optimizacione metode Dodatak D: Skupovi podataka i resursi za treniranje Popularne kolekcije podataka za generativne modele Priprema i pretprocesiranje podataka Augmentacija podataka Rečnik pojmova Bibliografija Indeks

Zamislimo da nam je ova knjiga već na stolu Zamislimo trenutak u kojem pred sobom držimo knjigu „Roboti kao softver” – bilo u obliku štampanog izdanja koje šuška pod prstima ili kao digitalnog priručnika koji se otvara na ekranu računara ili tableta. Ova knjiga još ne postoji, ali osećamo njeno prisustvo kao da jeste. Ona je rezultat zajedničke želje: da stvorimo sveobuhvatan, savremen i praktičan vodič koji prikazuje robotiku iz perspektive softvera – preciznije, robotiku kao softver. U trenutku kada su roboti prestali da budu samo skupi hardverski entiteti i postali platforme koje pokreće kod, nastala je potreba za ovakvom knjigom. Kroz nju se razmatra kako softver daje inteligenciju, pokret, vid, sluh, pa čak i etičku svest robotima. Od industrijskih ruku koje spajaju automobile, preko kućnih asistenta koji reaguju na glasovne komande, do dronova i autonomnih vozila – svi oni funkcionišu jer ih pokreće softver. Zašto ova knjiga? Ova knjiga je nastala iz potrebe da se savremeni razvoj robotike sagleda iz softverskog ugla, jer danas više nego ikad roboti nisu samo mašine, već sistemi koji zavise od koda. Namera je da se obuhvate sve ključne oblasti – od osnovnih koncepata, arhitekture i operativnih sistema, preko percepcije i kretanja, do uloge veštačke inteligencije, programiranja i etike. Knjiga je zamišljena kao mapirani put od osnova do najnaprednijih tema i budućih pravaca. Kome je knjiga namenjena Bez obzira da li ste softverski inženjer koji želi da se upusti u svet robotike, student tehničkih nauka, istraživač, startup preduzetnik, ili jednostavno entuzijasta zaljubljen u tehnologiju – ova knjiga vas vodi kroz ključne pojmove, principe i alate koji oblikuju modernu robotiku. Njena struktura omogućava selektivno čitanje, ali i postepeno napredovanje od početnika do stručnjaka. Kako koristiti ovu knjigu Knjiga je podeljena u osam celina koje obuhvataju osnove, percepciju, kretanje, inteligenciju, programiranje, distribuirane sisteme, praktične primene i napredne teme. Svako poglavlje može se čitati samostalno, ali zajedno grade sistematsku sliku sveta robotike kroz softver. Dodaci na kraju knjige pružaju dodatne resurse i praktične alate za dalje istraživanje i razvoj. Roboti kao softver – Sadržaj knjige Uvodni deo Predgovor O autoru Svrha i cilj knjige Kome je knjiga namenjena Zahvalnice Deo I: Osnove robotike iz softverske perspektive Poglavlje 1: Evolucija robotike i softvera Istorijski razvoj robotike Prelazak s hardverskog na softverski fokus Ključne prekretnice u razvoju robotskog softvera Konvergencija hardvera i softvera u savremenoj robotici Robotika kao softverska disciplina Poglavlje 2: Arhitektura robotskog softvera Slojeviti pristup dizajnu softverskih sistema za robote Ključne komponente robotskog softvera Robotski operativni sistemi Upravljačke arhitekture (kontrolni sistemi) Softverska integracija senzora i aktuatora Poglavlje 3: Robotski operativni sistemi (ROS) ROS kao industrijski standard Osnovne komponente ROS okruženja Komunikacija između ROS modula ROS 2 – nove mogućnosti i prednosti Alternativni operativni sistemi za robote Deo II: Softverski aspekti robotske percepcije Poglavlje 4: Obrada senzorskih podataka Vrste senzora i tipovi podataka Algoritmi za obradu senzorskih signala Fuzija podataka iz više senzora Filtriranje šuma i kalibracija Izazovi u obradi podataka u realnom vremenu Poglavlje 5: Računarska vizija u robotici Primena algoritama računarske vizije Detekcija objekata i segmentacija scene SLAM (simultano lokalizovanje i mapiranje) Duboko učenje za vizuelnu percepciju 3D rekonstrukcija i analiza dubine Poglavlje 6: Mašinsko slušanje i obrada govora Prepoznavanje govora u robotskim sistemima Lokalizacija izvora zvuka Uklanjanje ambijentalnog šuma Razumevanje prirodnog jezika Glasovne komande i dijaloška interakcija Deo III: Softver za upravljanje kretanjem robota Poglavlje 7: Planiranje putanje Algoritmi za planiranje i optimizaciju putanja Detekcija i izbegavanje prepreka Navigacija u promenljivim okruženjima Heuristički pristupi Energetski efikasna kretanja Poglavlje 8: Kinematika i dinamika kroz softver Matematički modeli robotskog kretanja Direktna i inverzna kinematika Simulacija dinamike u realnom vremenu Softverska implementacija fizičkih karakteristika Algoritmi kontrole preciznog kretanja Poglavlje 9: Kontrola pokreta robota PID kontroleri i njihova primena Adaptivne kontrolne metode Robusna kontrola u složenim uslovima Softverska kompenzacija ograničenja sistema Brze povratne petlje kontrole Deo IV: Inteligencija robota Poglavlje 10: Mašinsko učenje u robotici Nadzirano učenje u rešavanju zadataka Nenadzirano učenje i klasterovanje podataka Učenje kroz nagrađivanje (reinforcement learning) Transfer znanja između robotskih sistema Implementacija ML modela na robote Poglavlje 11: Veštačka inteligencija i donošenje odluka Algoritmi za odlučivanje Planiranje i logičko rezonovanje Fazi logika i njena primena u upravljanju Ekspertski sistemi u robotici Autonomno ponašanje u neizvesnim uslovima Poglavlje 12: Robotski kognitivni sistemi Softverske arhitekture za kogniciju Reprezentacija i organizacija znanja Učenje kroz demonstraciju ponašanja Kontekstualno razumevanje situacija Modeli svesti kod robota Deo V: Programiranje robota Poglavlje 13: Programski jezici za robote Pregled najčešće korišćenih jezika Deklarativni i imperativni pristupi Vizuelno programiranje robota Specijalizovani jezici za robotiku Savremeni trendovi u razvoju robotskog softvera Poglavlje 14: Razvoj aplikacija za robote Metodologije softverskog inženjeringa u robotici Testiranje i verifikacija sistema Kontinuirana integracija i isporuka DevOps praksa za robotske sisteme Upravljanje verzijama i zavisnostima Poglavlje 15: Simulacija robota Simulacione platforme i alati Fizički precizne simulacije Hardware-in-the-loop pristup Digitalni blizanci robota Povezivanje simulacije sa stvarnim sistemom Deo VI: Distribuirani robotski sistemi Poglavlje 16: Sistemi sa više robota Softverska arhitektura za koordinaciju više robota Distribuirani algoritmi i saradnja Komunikacija među robotima Koordinacija i kolektivno ponašanje Emergentne forme inteligencije Poglavlje 17: Cloud robotika Povezivanje robota s oblakom Prebacivanje obrade u cloud okruženje Deljenje naučenih modela i znanja Primena edge computing-a u robotici Bezbednost cloud rešenja Poglavlje 18: Internet robota (IoRT) Umrežavanje robota putem interneta Komunikacijski protokoli i standardi Daljinsko upravljanje robotima IoRT platforme i usluge Etika i privatnost u mrežnoj robotici Deo VII: Praktične primene Poglavlje 19: Industrijski roboti kao softver Softversko programiranje industrijskih ruku Digitalna transformacija proizvodnje Softverska fleksibilnost u proizvodnim linijama Industrijski internet stvari (IIoT) Studije slučaja iz prakse Poglavlje 20: Servisni roboti Softverske arhitekture za robote u uslužnim delatnostima Socijalna inteligencija i ponašanje Interakcija čoveka i robota (HRI) Personalizacija robotskog ponašanja Realni primeri implementacije Poglavlje 21: Autonomna vozila Softverski slojevi za autonomnu vožnju Percepcija okoline i predikcija ponašanja Donošenje odluka u saobraćaju Sigurnosni i bezbednosni zahtevi softvera Regulativa i validacija autonomnih sistema Poglavlje 22: Dronovi i bespilotne letelice (UAV) Softver za samostalno upravljanje letom Planiranje i izvršavanje misija Obrada podataka u vazduhu Izbegavanje prepreka u realnom vremenu Primenjivost u geodeziji, nadzoru i isporuci Deo VIII: Napredne teme i pogled u budućnost Poglavlje 23: Bezbednost i sigurnost softverskih sistema Potencijalne pretnje i ranjivosti Tehnike zaštite i enkripcije Privatnost podataka u robotici Etičke dileme i odgovornost Regulatorni zahtevi i standardi Poglavlje 24: Etika u programiranju robota Moralna pitanja u autonomiji sistema Kodiranje etičkih normi Odgovornost za ponašanje robota Transparentnost algoritama Društveni uticaj i posledice Poglavlje 25: Budući pravci razvoja Roboti koji samostalno pišu svoj kod Kvantna robotika Robotski sistemi inspirisani ljudskim mozgom Emergentna inteligencija Integracija sa biotehnologijom, AR/VR i IoT-om Dodaci Dodatak A: Ključni algoritmi robotskog softvera Pseudokod i objašnjenje rada Procena složenosti i performansi Primeri implementacije Dodatak B: Alati i resursi za razvoj Okruženja i softverski paketi Biblioteke otvorenog koda Online platforme za testiranje i simulaciju Praktični vodiči i primeri Dodatak C: Glosar pojmova Dodatak D: Literatura i reference Indeks

Obaveštenje Obaveštavamo vas da je, posle 5 meseci, rasprodato prvo izdanje knjige: DALL-E 3 od zabave do zarade Knjiga se pojavila iz štampe na prethodnom Sajmu knjiga u Beogradu, i bila jedna od naših najtraženijih knjiga na našem štandu. Ukoliko ne želite da čekate novo, doštampano izdanje, knjigu možete da kupite i u knjižarama sa kojima sarađujemo: KNJIŽARE VULKAN DELFI KNJIŽARE DATA STATUS INFO ELEKTRONIKA NIŠ KNJIŽARA REČI ČAČAK Novo izdanje će se pojaviti iz štampe 3. aprila 2025. Hvala vam što kupovinom knjiga podržavate našu izdavačku delatnost.  

Zatražite od Grok aplikacije rezime profila na X mreži Ovo je zaglavlje našeg profila na mreži X. Pored "Uredi profil" nalazi se Grok dugme koje vam može vrlo brzo prikazati rezime nekog profila, u ovom slučaju našeg. Grok o našem profilu Probajte ovu novu funkcionalnost na X mreži. Pored toga što je informativna, onda može da bude i veoma zabavna. Grok rezimira Efektivu      

Uvod: Predlog sadržaja za knjigu "Generativne AI aplikacije sa AWS-om" U trenutku kada generativna veštačka inteligencija (AI) transformiše digitalni pejzaž širokom brzinom, postoji rastuća potreba za sveobuhvatnim vodičem koji bi objasnio kako iskoristiti ove revolucionarne tehnologije na vodećoj cloud platformi - Amazon Web Services (AWS). Ovaj članak predstavlja detaljan predlog sadržaja za knjigu "Generativne AI aplikacije sa AWS-om: Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više", koja bi mogla poslužiti kao definitivni resurs za organizacije i pojedince koji žele da ovladaju generativnom AI tehnologijom na AWS platformi. Predloženi sadržaj knjige je pažljivo strukturiran kroz 25 poglavlja podeljenih u sedam logičkih celina, počevši od osnovnih koncepata generativne AI pa sve do naprednih implementacija i budućih trendova. Ovaj nacrt sadržaja kombinuje najbolje aspekte različitih pristupa, nudeći kako širinu tako i dubinu pokrivanja teme - od teoretskog razumevanja do praktičnih implementacija. Knjiga bi, kada bi bila napisana prema ovom predlogu, vodila čitaoce kroz kompletan ekosistem AWS-ovih alata za generativnu AI, sa posebnim fokusom na Amazon Bedrock kao centralnu platformu, ali takođe pokrivajući i druge važne servise poput PartyRock-a i SageMaker-a. Predviđeni sadržaj stavlja poseban naglasak na prompt inženjering, rad sa osnovnim modelima, tehnike kao što je Retrieval Augmented Generation (RAG), i optimizaciju performansi - sve ključne oblasti za uspešnu implementaciju generativne AI. Praktični aspekt je naglašen kroz planirana poglavlja o konkretnim implementacijama poput chatbotova za korisničku podršku, personalizovanih generatora sadržaja, i analitičkih alata. Podjednako važno, predloženi sadržaj obuhvata kritične teme bezbednosti, skalabilnosti i održivosti, koje su esencijalne za produkcijsku primenu ovih tehnologija. Ovaj predlog sadržaja knjige reflektuje trenutno stanje AWS-ovih servisa za generativnu AI, ali je takođe dizajniran da bude dovoljno fleksibilan da inkorporira nove razvoje i inovacije u ovoj brzo evoluirajućoj oblasti. Ako bi bila napisana prema ovom nacrtu, knjiga bi mogla poslužiti kao sveobuhvatan vodič za inženjere, programere, arhitekte rešenja i entuzijaste koji žele da iskoriste pun potencijal generativne AI na AWS platformi. Generativne AI aplikacije sa AWS-om Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više Predgovor O autoru Kome je namenjena ova knjiga Kako koristiti ovu knjigu DEO 1: OSNOVE GENERATIVNE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE Poglavlje 1: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju na AWS-u Šta je generativna AI Istorija razvoja generativnih modela Tipovi generativnih modela (LLM, difuzni modeli, GANs) Osnovni koncepti: obučavanje, fino podešavanje, embedinzi Etička razmatranja i odgovorna upotreba Pregled AWS-ovih generativnih AI servisa Poglavlje 2: Prompt inženjering sa osnovnim modelima na AWS-u Šta je prompt inženjering Tehnike za efikasno kreiranje promptova Rad sa sistemskim porukama i kontekstom Optimizacija promptova za različite modele Kako izbeći halucinacije i poboljšati kvalitet odgovora Praktični primeri i vežbe za različite scenarije Poglavlje 3: AWS ekosistem za generativnu AI Pregled AWS servisa za AI/ML Arhitektura AWS generativnih AI rešenja Integracija servisa Kreiranje AWS naloga i podešavanje okruženja Osnove bezbednosti i upravljanja troškovima DEO 2: AMAZON BEDROCK Poglavlje 4: Izgradnja aplikacija sa Amazon Bedrock API-jem Šta je Amazon Bedrock Dostupni modeli i njihove karakteristike Postavljanje i konfiguracija Bedrock API-ja Bedrock konzola i API Upravljanje pristupom i troškovima Kreiranje jednostavnih aplikacija Poglavlje 5: Rad sa jezičkim modelima u Bedrock-u Kako koristiti Claude, Llama 2, Amazon Titan i druge modele Podešavanje parametara (temperature, top-p, itd. ) Prompt inženjering specifičan za Bedrock modele Praktični primeri: generisanje teksta, pričanje priča, odgovaranje na pitanja Poglavlje 6: Rad sa multimodalnim osnovnim modelima Uvod u multimodalne modele Generisanje slika sa Stable Diffusion i Amazon Titan Image Generator Tehnike prompta za slikovne modele Praktični primeri: analiza dokumenata, prepoznavanje slika sa tekstom Praktični primeri: kreiranje marketinških materijala, ilustracija, umetnosti Poglavlje 7: Fino podešavanje osnovnih modela na AWS-u Koncepti finog podešavanja Priprema podataka za fino podešavanje Fino podešavanje modela u Bedrock-u Parametri i tehnike za fino podešavanje Testiranje i evaluacija modela Praktični primer: kreiranje specijalizovanog chatbota Poglavlje 8: Izvođenje Retrieval Augmented Generation-a (RAG) na AWS-u Šta je RAG i kako funkcioniše Arhitektura RAG sistema Implementacija RAG-a sa AWS servisima Vektor baze podataka i njihova integracija sa Amazon Aurora Praktični primeri: poboljšanje odgovora sa spoljnim znanjem Rešavanje problema halucinacija Poglavlje 9: Optimizacija performansi za osnovne modele Strategije za smanjenje latencije Optimizacija troškova Tehnike za procesiranje velikih volumena zahteva Praćenje i merenje performansi Tehnike keširanje i predviđanja zahteva Praktični saveti i najbolje prakse DEO 3: PARTYROCK Poglavlje 10: Uvod u PartyRock Šta je PartyRock Mogućnosti i ograničenja Kreiranje naloga i podešavanje Interfejs i osnovne funkcionalnosti Poglavlje 11: Kreiranje aplikacija sa PartyRock-om Tipovi aplikacija koje možete kreirati Kreiranje chatbota bez pisanja koda Generisanje slika i AI umetnosti Izgradnja interaktivnih agenata za specifične domene Deljenje i saradnja na aplikacijama Poglavlje 12: Integracija PartyRock-a sa drugim AWS servisima Povezivanje sa S3 skladištem Integracija sa Lambda funkcijama Korišćenje dinamičkih podataka Praktični primeri integracija DEO 4: AMAZON SAGEMAKER Poglavlje 13: Osnove Amazon SageMaker-a za generativnu AI Pregled SageMaker platforme SageMaker Studio Jupyter Notebooks u SageMaker-u Kreiranje prvog projekta Poglavlje 14: Generativna AI u SageMaker JumpStart-u Šta je JumpStart Dostupni generativni modeli Implementacija predtrenirani modela Fino podešavanje i prilagođavanje Poglavlje 15: SageMaker Canvas za generativnu AI Low-code pristup generativnoj AI Kreiranje predikcija i generisanje sadržaja Integracija sa poslovnim procesima Praktični primeri za poslovne analize DEO 5: BEZBEDNOST, SKALABILNOST I ODRŽIVOST Poglavlje 16: Bezbednost i privatnost za implementaciju generativnih AI arhitektura na AWS-u Bezbednosni izazovi u generativnoj AI Zaštita podataka i privatnost AWS bezbednosni servisi i najbolje prakse Upravljanje pristupom i identitetima Usklađenost sa regulativama Prevencija zloupotrebe Poglavlje 17: Skaliranje i optimizacija generativnih AI aplikacija Serverless arhitekture za AI Paralelno procesiranje zahteva Skaliranje generativnih AI rešenja Monitoring i alarmi Kontinuirana integracija i isporuka (CI/CD) za AI aplikacije Poglavlje 18: Održivost i upravljanje troškovima sa Amazon Bedrock-om Principi održivog razvoja AI aplikacija Procena i predviđanje troškova Budžetiranje i kontrola troškova Optimizacija resursa Praćenje korišćenja i troškova DEO 6: PRAKTIČNE IMPLEMENTACIJE Poglavlje 19: Izgradnja end-to-end aplikacija sa generativnom AI Planiranje arhitekture Integracija sa postojećim sistemima Mikroservisi i serverless arhitekture Implementacija end-to-end rešenja Studije slučaja iz realnog sveta Poglavlje 20: AI-osnaženi chatbotovi za korisničku podršku Arhitektura rešenja Implementacija sa Amazon Lex i Bedrock Integracija sa postojećim sistemima Obrada prirodnog jezika i razumevanje namera Metrike i poboljšanje performansi Poglavlje 21: Personalizovani generatori sadržaja Arhitektura sistema za kreiranje sadržaja Implementacija sa Bedrock API-jem Integracija sa S3 i CloudFront Personalizacija sadržaja prema korisničkim profilima Merenje angažmana i optimizacija Poglavlje 22: Generativna AI za analizu podataka Generisanje izveštaja iz sirovih podataka Automatske analize i uvidi Vizualizacija uz pomoć generativne AI Integracija sa QuickSight Praktična implementacija za poslovnu inteligenciju Poglavlje 23: Izgradnja višemodalnih aplikacija Kombinovanje teksta, slika i drugih modaliteta Rad sa Claude Multimodal modelima Implementacija naprednih upotreba Praktični primer: AI asistent za analizu dokumenata i slika DEO 7: BUDUĆNOST I NAPREDNE TEME Poglavlje 24: Integracija sa ostalim AWS servisima Amazon Kendra za pretraživanje AWS Lambda za procesiranje EventBridge za orkestraciju događaja SNS/SQS za asinhrone operacije Step Functions za kompleksne tokove rada Poglavlje 25: Budućnost generativne AI na AWS-u Predstojeće tehnologije i modeli Smernice za istraživanje Inovacije i mogućnosti Kako ostati u toku sa razvojem DODACI Dodatak A: Podešavanje AWS naloga Kreiranje i konfiguracija AWS naloga Postavljanje IAM korisnika i dozvola Konfigurisanje regiona i zona dostupnosti Osnove AWS CLI i SDK-a Dodatak B: Otklanjanje grešaka Uobičajeni problemi i njihova rešenja Alati za dijagnostiku i otklanjanje grešaka Logovanje i praćenje Saveti za efikasno rešavanje problema Dodatak C: Rečnik pojmova generativne AI Definicije ključnih termina Akronimi i skraćenice Referentna tabela AWS servisa Dodatak D: Šabloni za promptove Šabloni za različite zadatke Primeri dobrih promptova Tehnike za poboljšanje promptova Smernice za specifične domene Indeks Kada smo predloženi sadržaj knjige ubacili u prilagođeni GPT za AWS i tražili od njega da oceni sadržaj, a zatim kreira novi unapređeni, dobili smo sledeći odgovor: Predlog novog sadržaja knjige na osnovu preporuka Generativne AI aplikacije sa AWS-om Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više Predgovor O autoru Kome je namenjena ova knjiga Kako koristiti ovu knjigu DEO 1: OSNOVE GENERATIVNE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE Poglavlje 1: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju na AWS-u Šta je generativna AI Istorija razvoja generativnih modela Tipovi generativnih modela (LLM, difuzni modeli, GANs) Osnovni koncepti: obučavanje, fino podešavanje, embedinzi Etička razmatranja i odgovorna upotreba Pregled AWS-ovih generativnih AI servisa Trendovi i inovacije u generativnoj AI (Novi dodatak) Poglavlje 2: Prompt inženjering sa osnovnim modelima na AWS-u Šta je prompt inženjering Tehnike za efikasno kreiranje promptova Rad sa sistemskim porukama i kontekstom Optimizacija promptova za različite modele Kako izbeći halucinacije i poboljšati kvalitet odgovora Napredne tehnike prompt inženjeringa (Novi dodatak) Vežbe i zadaci za unapređivanje prompta (Novi dodatak) Poglavlje 3: AWS ekosistem za generativnu AI Pregled AWS servisa za AI/ML Arhitektura AWS generativnih AI rešenja Integracija servisa Kreiranje AWS naloga i podešavanje okruženja Osnove bezbednosti i upravljanja troškovima Vizualizacija arhitekture za ključne slučajeve upotrebe (Novi dodatak) DEO 2: AMAZON BEDROCK Poglavlje 4: Izgradnja aplikacija sa Amazon Bedrock API-jem Šta je Amazon Bedrock Dostupni modeli i njihove karakteristike Postavljanje i konfiguracija Bedrock API-ja Bedrock konzola i API Upravljanje pristupom i troškovima Kreiranje jednostavnih aplikacija Benchmarking performansi i troškova (Novi dodatak) Poglavlje 5: Rad sa jezičkim modelima u Bedrock-u Kako koristiti Claude, Llama 2, Amazon Titan i druge modele Podešavanje parametara (temperature, top-p, itd. ) Prompt inženjering specifičan za Bedrock modele Primeri iz industrije (finansije, zdravstvo, e-trgovina) (Novi dodatak) Praktični primeri: generisanje teksta, pričanje priča, odgovaranje na pitanja Poglavlje 6: Rad sa multimodalnim osnovnim modelima Uvod u multimodalne modele Generisanje slika sa Stable Diffusion i Amazon Titan Image Generator Tehnike prompta za slikovne modele Primeri upotrebe u analizi dokumenata i marketingu (Novi dodatak) Praktični primeri: analiza dokumenata, prepoznavanje slika sa tekstom Poglavlje 7: Fino podešavanje osnovnih modela na AWS-u Koncepti finog podešavanja Priprema podataka za fino podešavanje Fino podešavanje modela u Bedrock-u Praktični primeri iz različitih domena (Novi dodatak) Testiranje i evaluacija modela DEO 3: PARTYROCK Poglavlje 10: Uvod u PartyRock Šta je PartyRock Mogućnosti i ograničenja Kreiranje naloga i podešavanje Interfejs i osnovne funkcionalnosti Upotreba u edukaciji i zabavi (Novi dodatak) Poglavlje 11: Kreiranje aplikacija sa PartyRock-om Tipovi aplikacija koje možete kreirati Kreiranje chatbota bez pisanja koda Generisanje slika i AI umetnosti Praktični primeri i studije slučaja (Novi dodatak) Deljenje i saradnja na aplikacijama DEO 4: AMAZON SAGEMAKER Poglavlje 13: Osnove Amazon SageMaker-a za generativnu AI Pregled SageMaker platforme SageMaker Studio Jupyter Notebooks u SageMaker-u Kreiranje prvog projekta DevOps i CI/CD za AI aplikacije (Novi dodatak) DEO 5: BEZBEDNOST, SKALABILNOST I ODRŽIVOST Poglavlje 16: Bezbednost i privatnost Bezbednosni izazovi u generativnoj AI Zaštita podataka i privatnost AWS bezbednosni servisi i najbolje prakse Upravljanje pristupom i identitetima Postavljanje automatizovanih bezbednosnih politika (Novi dodatak) DEO 6: PRAKTIČNE IMPLEMENTACIJE Poglavlje 19: End-to-End aplikacije sa generativnom AI Planiranje arhitekture Integracija sa postojećim sistemima Mikroservisi i serverless arhitekture Praktični vodič za integraciju sa DevOps alatima (Novi dodatak) Poglavlje 21: Personalizovani generatori sadržaja Arhitektura sistema za kreiranje sadržaja Implementacija sa Bedrock API-jem Integracija sa S3 i CloudFront Personalizacija sadržaja prema korisničkim profilima Merenje uspeha i optimizacija angažmana (Novi dodatak) DEO 7: BUDUĆNOST I NAPREDNE TEME Poglavlje 25: Budućnost generativne AI na AWS-u Predstojeće tehnologije i modeli Smernice za istraživanje Inovacije i mogućnosti Uticaj regulativa i etičkih smernica (Novi dodatak) DODACI Dodatak A: Podešavanje AWS naloga Dodatak B: Otklanjanje grešaka i alati za dijagnostiku Dodatak C: Rečnik pojmova generativne AI Dodatak D: Šabloni za promptove Dodatak E: Benchmarking performansi (Novi dodatak)

Brža obrada podataka u C++-u C++ je kompajlirani programski jezik, što znači da se kod prevodi direktno u mašinski kod, omogućavajući efikasnije i brže izvršavanje u poređenju sa interpretiranim jezicima poput Pythona ili JavaScripta. Ova prednost je posebno značajna u radu sa velikim skupovima podataka, gde svaka optimizacija može poboljšati performanse sistema. Ključne prednosti C++ u obradi podataka: Direktan pristup memoriji, čime se izbegavaju dodatni slojevi apstrakcije i smanjuje kašnjenje. Fina optimizacija na nivou procesora, uključujući SIMD instrukcije i keširanje podataka. Efikasno upravljanje resursima kroz preciznu kontrolu nad alokacijom i dealokacijom memorije. Poređenje sa Pythonom: Python koristi dinamičko upravljanje memorijom i interpretaciju koda, što uvodi dodatne režijske troškove i usporava obradu podataka. C++ omogućava direktnu manipulaciju memorijom i eliminiše potrebu za runtime interpretacijom, čime postiže značajno veću brzinu izvršavanja. Python se oslanja na optimizovane biblioteke poput NumPy, koje interno koriste C++ ili Fortran za bržu obradu podataka. Praktičan primer: Implementacija množenja velikih matrica u C++ biće višestruko brža od Python verzije, osim ako Python ne koristi biblioteke koje interno pozivaju C++ kod. C++ je često prvi izbor za aplikacije koje zahtevaju maksimalnu efikasnost, poput naučnih simulacija, real-time analitike i mašinskog učenja na velikim datasetovima. Zbog ovih karakteristika, C++ ostaje ključan alat u oblastima gde su brzina i optimizacija presudni faktori.

Roblox je upravo najavio Cube 3D, inovativni open-source AI sistem koji omogućava generisanje kompletnih 3D objekata i scena na osnovu jednostavnih tekstualnih opisa. Ovaj sistem predstavlja značajan korak u razvoju AI-asistiranog kreiranja igara, čime se otvara novo poglavlje u gamedev industriji. Kako funkcioniše Cube 3D? Cube 3D koristi napredne algoritme i nativne 3D podatke, čime omogućava brzo i precizno generisanje 3D modela. Ključne karakteristike sistema uključuju: Automatsko kreiranje funkcionalnih 3D objekata na osnovu tekstualnih komandi, bez potrebe za manuelnim modelovanjem. Upotrebu „3D tokenizacije” – pristup koji omogućava predikciju oblika slično tome kako jezički modeli predviđaju tekst. Trening na nativnim 3D podacima, umesto rekonstrukcije objekata iz 2D slika, što povećava preciznost i detaljnost modela. Jednostavno korišćenje u razvoju igara, gde programeri mogu generisati objekte pomoću komandi poput „/generate motorcycle” (generiši motor). Planiranu podršku za slike kao ulazne podatke, što će dodatno poboljšati generisanje 3D modela. Mogućnost kreiranja dinamičnih, vremenski promenljivih (4D) scena u budućim verzijama. Ovaj sistem omogućava ne samo brže kreiranje igara, već i širenje pristupa AI-generisanom sadržaju, što može značajno unaprediti industriju igara, VR/AR tehnologije i druge oblasti. Šta donose nova ažuriranja za Roblox Studio? Pored Cube 3D sistema, Roblox je najavio i značajna poboljšanja za Roblox Studio, alat koji koristi milioni kreatora širom sveta. Novi dodaci uključuju: Unapređene performanse i optimizaciju, čime će razvoj igara biti brži i efikasniji. Poboljšane mogućnosti za timski rad, omogućavajući programerima da rade zajedno u realnom vremenu. Napredne alate za monetizaciju, čime će kreatori moći lakše da unovče svoje igre i 3D objekte. Ove promene doprinose daljem rastu Roblox platforme i čine je još atraktivnijom za kreatore svih nivoa veština – od početnika do profesionalnih developera. Zašto je Cube 3D važan za industriju igara? Razvoj AI-generisanog sadržaja u gamedev svetu postaje sve značajniji, a Cube 3D donosi nekoliko ključnih prednosti: Demokratizacija razvoja igara – omogućava svima, čak i onima bez iskustva u 3D modelovanju, da kreiraju složene objekte i scene. Brže prototipiranje – developeri mogu trenutno generisati objekte i testirati ideje bez potrebe za dugotrajnim ručnim modelovanjem. Optimizacija vremena i resursa – smanjuje troškove razvoja igara i ubrzava proces kreiranja sadržaja. Povećanje angažmana korisnika – Roblox već ima preko 85 miliona dnevno aktivnih korisnika, a Cube 3D može dodatno podstaći inovacije i rast platforme. Ovaj AI alat može inspirisati novu generaciju kreatora, koji sada mogu eksperimentisati sa idejama bez tehničkih ograničenja.

Aplikacija Bridgefy služi za offline komunikaciju, odnosno omogućava razmenu poruka čak i kada nema mobilne mreže ili interneta. To se postiže korišćenjem Bluetooth i WiFi direktne veze između telefona. Kako funkcioniše Bridgefy? Mesh mreža – Umesto da koristi tradicionalnu mobilnu mrežu, Bridgefy kreira mrežu korisnika tako što se telefoni međusobno povezuju koristeći Bluetooth ili WiFi Direct. Direktna veza – Ako su dva korisnika dovoljno blizu (do 100 metara), mogu slati poruke direktno preko Bluetooth veze. Prenos preko više uređaja – Ako su korisnici udaljeni, aplikacija koristi druge telefone kao "čvorove", prosleđujući poruku korak po korak dok ne stigne do odredišta. Grupna komunikacija – Korisnici mogu slati poruke više osoba istovremeno, a informacije mogu cirkulisati kroz mrežu čak i kada su pojedini telefoni isključeni. Nema potrebe za SIM karticom – Funkcioniše nezavisno od operatera, što je korisno u situacijama kada je mobilna mreža preopterećena ili nedostupna (koncerti, protesti, prirodne katastrofe itd. ). Najbolje primene Bridgefy aplikacije Masovna okupljanja – Kada je mobilna mreža preopterećena (protesti, festivali, sportski događaji). Hitne situacije – Komunikacija tokom prirodnih katastrofa (zemljotresi, poplave). Putovanja – U područjima bez mobilne pokrivenosti. Slanje offline mapa – Omogućava preuzimanje mapa i navigaciju bez interneta. Bridgefy je dostupan za iOS i Android i može biti veoma koristan alat za situacije kada standardne mreže ne funkcionišu.  

Umetnost je oduvek bila polje eksperimentisanja, istraživanja i neprekidnog širenja granica kreativnosti. Danas, uz pomoć veštačke inteligencije, umetničko izražavanje dobija nove dimenzije i postaje dostupno svima koji žele da istraže mogućnosti vizuelne interpretacije. Jedan od najsmelijih kreativnih eksperimenata u digitalnoj umetnosti jeste izazov „Automobil kroz 59 stilova“, realizovan uz pomoć prilagođenog GPT modela Slikar po stilovima. Kako funkcioniše model "Slikar po stilovima"? "Slikar po stilovima" je prilagođeni AI model zasnovan na naprednim generativnim algoritmima koji omogućavaju kreiranje slika u širokom spektru umetničkih stilova. Model koristi kombinaciju difuznih mreža i unapred definisanih stilskih parametara kako bi generisao slike koje odražavaju specifične umetničke pravce. Svaki od 59 stilova u modelu predstavlja unikatnu vizuelnu interpretaciju, obuhvatajući elemente realistične, apstraktne, futurističke i nadrealne estetike. Za potrebe ovog izazova, kao centralni motiv odabran je automobil, zbog njegove univerzalne prepoznatljivosti i mogućnosti transformacije kroz različite umetničke izraze. Cilj izazova Ideja ovog izazova bila je prikazati isti motiv – automobil – kroz različite umetničke stilove dostupne u modelu Slikar po stilovima. Ovaj prilagođeni AI model poseduje 59 jedinstvenih stilova, od klasičnih i realističnih prikaza do fantastičnih, apstraktnih i nadrealnih interpretacija. Svaki stil donosi poseban vizuelni izraz, drugačiji kolorit, teksturu i atmosferu, omogućavajući da isti motiv bude prikazan na gotovo neograničen broj načina. Od realističnog prikaza do apstraktnog eksperimenta Prvi koraci u ovom izazovu podrazumevali su prikaz automobila u klasičnim stilovima, poput retro realistične nostalgije i filigranske umetnosti sjaja, gde je automobil poprimio luksuzan izgled, ukrašen složenim ornamentima i reflektujućim površinama. Međutim, izazov je postajao sve zanimljiviji kada su počeli eksperimenti sa apstraktnim i nadrealnim stilovima. Tako je automobil, u okviru stila 13 – Skulpturalna blatna fantazija, poprimio oblik gline, sa slojevitim, organskima teksturama koje su mu dale izgled kao da je isklesan u prirodnom okruženju. U potpuno drugačijoj interpretaciji, u stilu 17 – Apstraktni crni filmski, automobil je smešten u mračnu uličnu scenu, u duhu klasičnih noir filmova, sa jakim kontrastima senki i osvetljenja koji naglašavaju atmosferu misterije. Stil 13 - Blatna fantazija Jedan od najupečatljivijih prikaza bio je u stilu 27 – Zvezdana prašina kosmičkog plesa, gde se automobil pretvorio u svemirski objekat, lebdeći među planetama, ostavljajući za sobom trag svetlucave prašine. Ova verzija spojila je dinamiku pokreta i svetlosne efekte, dajući vozilu osećaj gravitacione lakoće i futurističke elegancije. Neočekivane interpretacije i proširenje granica Izazov je pokazao da se isti motiv može prikazati na potpuno različite načine, u zavisnosti od izabranog umetničkog stila. Tako su se pojavile i sledeće neobične verzije: Beživotna mašinska utopija (stil 30) – automobil je prikazan kao deo futurističkog, distopijskog grada, gde dominiraju roboti i mehaničke strukture. Magični vrt od stakla (stil 31) – vozilo je postalo deo čarobne bašte, izrađeno od prozirnih staklenih latica i obavijeno svetlucavim refleksijama. Svet vode i ogledala (stil 32) – automobil se stopio sa beskonačnom refleksivnom površinom, lebdeći između stvarnosti i iluzije. Mehaničke zveri iz dubina (stil 33) – vozilo je prikazano kao metalna morska zver, prekrivena složenim mehaničkim detaljima, dok lebdi kroz tamne dubine okeana. Šuma mesečevih senki (stil 34) – automobil je postao deo noćnog pejzaža, okružen mesečevom svetlošću i mističnim senkama koje se prepliću kroz krošnje drveća. Barokna zamrznuta svetlost (stil 36) – vozilo je transformisano u ledenu skulpturu unutar raskošne barokne palate, okruženo zamrznutim svetlosnim efektima. Šira perspektiva: Umetnici i AI Veštačka inteligencija se sve više koristi u svetu umetnosti, a mnogi savremeni umetnici, poput Refika Anadola i Mario Klingemanna, istražuju njene mogućnosti. Oni koriste AI kao alat za vizuelnu analizu, kreiranje dinamičnih umetničkih instalacija i generisanje potpuno novih oblika estetskog izražavanja. Probajte svih 59 stilova i javite nam koji vam najviše odgovara. Prilagođeni GPT Slikar po stilovima. Zaključak: Veštačka inteligencija kao alat za umetničko istraživanje Ovaj izazov pokazao je koliko je digitalna umetnost fleksibilna i neograničena kada se koristi pravilan alat. Slikar po stilovima nije samo generator slika, već alat za umetničko istraživanje, inspiraciju i eksperimentisanje sa vizuelnim jezikom. Osim toga, postavlja se pitanje etike i praktične primene AI umetnosti. Da li bi generisane slike mogle biti korišćene u dizajnu automobila, video igrama ili filmovima? Kako rešiti pitanje autorskih prava nad ovim delima? Iako AI može značajno unaprediti kreativne procese, ljudska imaginacija i dalje ostaje ključni pokretač umetnosti. Kroz ovu vrstu umetničkih eksperimenata, otvara se novo poglavlje u spoju tehnologije i umetnosti, gde se tradicionalne tehnike prepliću sa digitalnim inovacijama, stvarajući beskonačne mogućnosti za istraživanje vizuelnog sveta. Više o tehnikama za kreiranje kvalitetnih slika veštačke inteligencije u knjizi "DALL-E 3 OD ZABAVE DO ZARADE" DALL-E 3 koristi tekstualne opise (prompte) za generisanje slika, što znači da je jasno i precizno izražavanje ključno. Kroz vežbanje, možete naučiti kako da efektivno oblikujete promte kako biste dobili željene rezultate. Najbolje prakse: Koristite deskriptivne i specifične izraze. Eksperimentišite sa stilovima i kompozicijama. Učite na primerima iz zajednice. Više o knjizi i korpa za naručivanje: KNJIGA