Obrasci koji oblikuju softverske projekte 
Konvejev zakon. Bruksov zakon. Gudhartov zakon. Hajramov zakon. Ako dovoljno dugo radite u razvoju softvera, verovatno ste se već susreli sa ovim pravilima, čak i pre nego što ste znali kako se zovu. Videli ste neuspešno ponovno pisanje sistema. Radili ste u timu koji postaje sve veći, ali sve sporiji.
Ovi obrasci se u softverskim projektima pojavljuju više od pedeset godina. Iskusni inženjeri ih poznaju, ali su ih naučili na teži način – kroz neuspešne projekte, probijene rokove i noćna debagovanja. Te lekcije nikada nisu bile na jednom mestu. Živele su u akademskim radovima iz šezdesetih, u blog postovima koji se jednom podele i zaborave, u diskusijama i pregledima koda.

Ova knjiga ih sve stavlja na jedno mesto.
63+ zakona i principa, svaki sa sopstvenim poglavljem. Svako poglavlje pokriva odakle zakon potiče, kako zaista funkcioniše, kako izgleda u praksi i kako se povezuje sa drugim zakonima u knjizi. Taj poslednji deo je ključan – neki od ovih principa se međusobno pojačavaju, a drugi su u direktnom sukobu. Odeljci „Povezani zakoni“ kroz celu knjigu pokazuju gde su te veze. To je važno jer je u praksi inženjerstvo pitanje kompromisa, ne pravila.
Šta knjiga donosi
Svaki zakon – jasno i strukturisano
•       Šta zakon govori. Jasna definicija svakog principa sa objašnjenjem suštine i mehanizma delovanja.
•       Odakle potiče. Istorijski kontekst i poreklo – ko je prvi formulisao zakon i u kojim okolnostima.
•       Zašto je važan. Praktična relevantnost u savremenom softverskom inženjerstvu.
•       Primeri iz prakse. Kako zakon izgleda u stvarnim softverskim projektima, sa konkretnim scenarijima.
•       Povezani zakoni. Kako se principi međusobno dopunjuju, ali i kako ponekad dolaze u direktan sukob. Inženjerstvo je pitanje kompromisa, ne pravila.

Struktura: sedam samostalnih celina
I. Arhitektura i složenost (8 zakona)
Kako nastaju složeni sistemi, zašto se apstrakcije raspadaju pod pritiskom stvarnosti i zašto arhitektura nikada nije samo dijagram.

Galov zakon · Zakon propusnih apstrakcija · Teslerov zakon · CAP teorema · Hajramov zakon · Efekat drugog sistema · Zablude distribuiranog računarstva · Zakon neželjenih posledica · Zavinskijev zakon
II. Ljudi, timovi i organizacije (10 zakona)
Zašto arhitektura sistema često liči na organizaciju koja ga pravi, zašto dodavanje ljudi u zakasneli projekat može dodatno da ga uspori i zašto se problemi u komunikaciji brzo pretvaraju u probleme u kodu.
Konvejev zakon · Bruksov zakon · Danbarov broj · Ringelmenov efekat · Prajsov zakon · Patov zakon · Peterov princip · Bas faktor · Dilbertov princip
III. Vreme, procene i planiranje (6 zakona)
Procene greše zato što ne zavise samo od vremena za pisanje koda. Zavise od neizvesnosti, komunikacije, promena zahteva, skrivenog rada i ljudske sklonosti ka potcenjivanju složenosti.
Hofštaterov zakon · Parkinsonov zakon · Pravilo devedeset-devedeset · Gudhartov zakon · Gilbov zakon · Knutov princip optimizacije
IV. Kvalitet, održavanje i evolucija (10 zakona)
Softver nije završen kada počne da radi. Tada počinje njegov pravi život – greške, održavanje, testiranje, tehnički dug i postepeno propadanje sistema koji se ne neguje.
Marfijev zakon · Postelov zakon · Teorija razbijenih prozora · Izviđačko pravilo · Tehnički dug · Linusov zakon · Kerniganov zakon · Piramida testiranja · Paradoks pesticida · Lemanovi zakoni evolucije softvera · Stardžeonov zakon
V. Skaliranje, performanse i rast (4 zakona)
Rast sistema ne donosi samo veći broj korisnika. Donosi nova ograničenja, uska grla i probleme koji nisu bili vidljivi dok je sistem bio mali.
Amdalov zakon · Gustafsonov zakon · Metkalfov zakon
VI. Kodiranje i principi dizajna (6 zakona)
Svakodnevni inženjerski principi koji pomažu da kod ostane razumljiv, održiv i dovoljno jednostavan.
DRY (Ne ponavljaj se) · KISS (Neka bude jednostavno) · YAGNI (Neće ti trebati) · SOLID principi · Zakon Demeter · Princip najmanjeg iznenađenja
VII. Donošenje odluka i kognitivne pristrasnosti (13 zakona)
Mentalni modeli i pristrasnosti koje utiču na procene, rasprave, arhitektonske izbore i menadžerske odluke.
Daning-Krugerov efekat · Henlonova britva · Okamova britva · Zabluda nepovratnih troškova · Mapa nije teritorija · Pristrasnost potvrde · Gartnerov ciklus i Amarin zakon · Lindijev efekat · Razmišljanje iz prvih principa · Inverzija · Paretov princip (80/20) · Kaningamov zakon
Prateći zakoni unutar poglavlja
Mnoga poglavlja pokrivaju i prateće zakone i modele koji se pojavljuju unutar glavnih tema. U knjizi ima više nego što sadržaj na prvi pogled sugeriše
Boksov zakon (George Box) · Spotifaj model · Pravilo dve pice · Efekat Mrtvog mora · Efekat kobre · Sindrom prevaranta · i drugi.

Otvorite više alata veštačke inteligencije. Postavite isto pitanje svakom od njih. Dobićete više ubedljivih, logičnih, ali često međusobno suprotstavljenih odgovora. Svaki će zvučati sigurno. Nijedan neće snositi posledice ako pogreši.

Ko greši, taj odlučuje nije knjiga o tome koji je alat veštačke inteligencije najbolji. Ovo je knjiga o ljudskom rasuđivanju u vremenu kada su odgovori brzi, dostupni i zavodljivo ubedljivi.

U njenom središtu nalazi se jednostavna, ali presudna istina:
veštačka inteligencija može da ubrza mišljenje, ali ne sme da preuzme ljudsku odgovornost.

Mašina ne odgovara za posledice. Čovek odgovara. Zato čovek mora da odlučuje.
Šta ova knjiga donosi

Knjiga uvodi sistem šest majstora veštačke inteligencije — praktičan okvir za rad sa više različitih alata, tako da svaki od njih dobije jasnu ulogu, tačnu namenu i precizno ograničenje.

Umesto da se svi alati koriste za sve, autor pokazuje kako da se njihov rad rasporedi smisleno i odgovorno. Cilj nije da veštačka inteligencija zameni čoveka, već da mu pomogne da jasnije vidi, šire razmotri, strože proveri i odgovornije odluči.

Knjiga pokazuje kako da:

•     pravilno rasporedite uloge među alatima veštačke inteligencije,
•     razlikujete generisanje ideja od provere činjenica,
•     izbegnete privid sigurnosti koji stvaraju samouvereni odgovori,
•     smanjite rizik od brzopletih i pogrešno zasnovanih odluka,
•     uvedete jasan red u rad sa više sistema veštačke inteligencije,
•     zadržite odgovornost tamo gde jedino i sme da bude — kod čoveka.

KOMPLETAN PRIRUČNIK ZA IMPLEMENTACIJU AI ALATA U VAŠE POSLOVANJE
„Istorija nas uči surovoj lekciji: narodi i kompanije koji prespavaju tehnološke revolucije, provode naredni vek radeći za one koji su ostali budni.”
Živimo u vremenu u kojem se decenije dešavaju u svega nekoliko nedelja. Veštačka inteligencija više nije futuristički koncept niti igračka za generisanje slika – ona je postala operativni sistem moderne ekonomije. Autor Nikola M. Stajić u ovoj knjizi razbija najopasniju zabludu današnjice: da je AI samo softver koji treba kupiti. AI je novi način razmišljanja i korenita promena u načinu na koji stvaramo vrednost.
Ova knjiga je inženjerski precizan nacrt (Blueprint) za lidere, preduzetnike i menadžere koji žele da prestanu sa nasumičnim isprobavanjem četbotova i počnu da grade sisteme koji dominiraju.
Šta ćete pronaći u ovom priručniku:
• Sveobuhvatna primena: Detaljan vodič kroz implementaciju AI alata u sve ključne sektore: od marketinga, prodaje i korisničke podrške (CX), preko HR-a i finansija, do proizvodnje i logistike.
• Od prompta do agenta: Kako da prevaziđete fazu prostog „četovanja” i pređete na nivo agentske inteligencije – gde AI entiteti autonomno izvršavaju složene poslovne procese.
• Strategija „Tehnološkog preskoka”: Kako mala i srednja preduzeća na Balkanu mogu iskoristiti AI da preskoče decenije zaostatka i postanu globalno konkurentna.
• Praktične vežbe i šabloni: Knjiga nije teorijsko štivo – ona je radna sveska sa konkretnim primerima i uputstvima koje možete primeniti „već u ponedeljak ujutru”.
Bez obzira na to da li želite da optimizujete troškove, nadoknadite manjak radne snage ili stvorite potpuno nove proizvode, „AI u praksi” vam daje mapu puta. Inteligencija je postala jeftina roba, a ova knjiga vas uči kako da je pretvorite u svoju najveću konkurentsku prednost.
Prestanite da se igrate sa četbotovima. Počnite da gradite sistem!

Zašto ova knjiga — i zašto sada?

Živimo u vremenu u kome svaki novi alat zasnovan na veštačkoj inteligenciji obećava revoluciju. I zaista, alati koje danas imamo zaista su čudesni. Međutim, većina korisnika se vrlo brzo suočava sa istim, temeljnim problemom: pitanjem poverenja.

ChatGPT je briljantan kreativac. Ali bez jasno postavljenih granica on će izmisliti činjenice samo da bi priča zvučala uverljivije. Kod njega je kreativnost često jača od tačnosti.

Claude je izuzetan analitičar. Ali on često meša vaše dokumente sa svojim opštim znanjem, što ponekad jeste prednost, ali ponekad postaje opasna zamka.

Perplexity je moćan pretraživač. Ali on zavisi od onoga što je javno dostupno na internetu, a ne od onoga što se nalazi u vašem privatnom arhivu.

A onda imate — NotebookLM.

NotebookLM nije chatbot. On ne pokušava da bude vaš sagovornik za neobavezno ćaskanje. NotebookLM je platforma za uzemljeno razmišljanje (grounded reasoning).

To je jedini alat koji vam omogućava da ogradite veštačku inteligenciju zidom sopstvenih dokumenata i da kažete:
„Koristi isključivo ovo. Sve ostalo ignoriši.“

Razlika je u fokusu:

ChatGPT vam daje kreativnost.
NotebookLM vam daje pouzdanost.

Claude vam daje širi kontekst.
NotebookLM vam daje potpunu kontrolu.

Perplexity vam daje informacije sa veba.
NotebookLM vam daje dubinu vaših sopstvenih informacija.

Mapa nije teritorija

Ako potražite zvaničnu Google dokumentaciju, naći ćete tehnički ispravna uputstva:

– kako da otpremite PDF,
– gde da kliknete za Audio Overview,
– koja su ograničenja broja reči.

Sve je to tačno. Ali Google Help vas uči mehanici.
Ova knjiga vas uči arhitekturi.

Google Help vam kaže gde da kliknete.
Ova knjiga vam objašnjava zašto da kliknete — i kako da strukturirate svoj rad pre nego što uopšte dodirnete tastaturu.

Razlika je fundamentalna:

Uputstvo kaže:
„Izvor je fajl koji ste otpremili.“

Ova knjiga kaže:
„Izvor je temelj. Ako je temelj loš, veštačka inteligencija je samo ogledalo vaše konfuzije.“

Metodologija: principi pre procedura

Ova knjiga je namerno napisana kao anti-tutorijal.

Interfejsi se menjaju.
Dugmad se pomeraju.
Ako naučite samo gde se nalazi koje dugme, vaše znanje ima rok trajanja od tri meseca.

Zato se ovde bavimo onim što ne zastareva: strategijom razmišljanja.

Umesto liste trikova, dobićete mentalne modele:

– kako da naterate dva dokumenta da se „svađaju“ jedan sa drugim radi otkrivanja istine,
– zašto je „manje izvora“ često „više inteligencije“,
– kako da prolazni razgovor pretvorite u trajnu bazu znanja.

Za koga je ova knjiga?

Ovo nije knjiga za svakoga ko traži „AI magiju“.
Ovo je knjiga za profesionalce koji rade sa informacijama.

Ova knjiga jeste za vas ako ste:

– student koji piše diplomski rad i mora da sintetiše više od trideset akademskih izvora bez halucinacija,
– advokat koji analizira ugovore i sudsku praksu, gde svaka reč mora biti tačna,
– istraživač koji pokušava da pronađe veze između stotina različitih studija,
– konsultant koji piše izveštaje zasnovane isključivo na internim dokumentima klijenta,
– pisac koji gradi složene svetove i mora da održi doslednost svojih pravila.

Ova knjiga nije za vas ako:

– tražite alat koji će vam napisati esej od nule bez ikakvog istraživanja (koristite ChatGPT),
– želite opšte odgovore iz opšteg znanja (koristite Google Search),
– verujete da je veštačka inteligencija magično dugme koje vas oslobađa obaveze da razmišljate.

Obećanje

Na kraju ovog putovanja nećete samo znati kako da koristite NotebookLM.
Razumećete novu veštinu 21. veka: upravljanje znanjem uz pomoć veštačke inteligencije.

Naučićete kako da gomilu PDF dokumenata pretvorite u aktivnog partnera za razmišljanje.
Naučićete da postavljate pitanja koja otključavaju uvide.
I, što je najvažnije, naučićete da verujete sopstvenom radu — jer je on sada proverljiv, citiran i uzemljen u izvorima.

NotebookLM je alat.
Vi ste arhitekta.

Ova knjiga će vam biti korisna ako želite da steknete znanje o opsežnom ekosistemu Power BI alata. Počećete razumevanjem osnovnih koncepata poslovne inteligencije i načina na koji se sprovode projekti poslovne inteligencije. Ubrzo ćete imati instaliran Power BI Desktop i razumećete njegove glavne komponente. Kako budete napredovali, dobićete detaljna uputstva za korišćenje Power Query Editora za preuzimanje, čišćenje i transformaciju vaših podataka, kreiranje jednostavnih i složenih DAX kalkulacija, i vizualizaciju podataka na načine koji zaista oživljavaju vaše podatke.

Do kraja ove knjige, bićete spremni da kreirate efikasne izveštaje i kontrolne table koristeći najnovije funkcije Power BI alata.

Kome je namenjena ova knjiga

Ako ste početnik u korišćenju poslovne inteligencije ili ste poslovni analitičar, ili drugi tehnički ili netehnički korisnik koji počinje da radi sa Power BI alatom, onda je ova knjiga za vas. Nije potrebno prethodno znanje poslovne inteligencije ili Power BI alata da biste nastavili.

Iskoristite snagu generativne veštačke inteligencije u Python razvoju softvera i naučite da ubrzate, unapredite i pojednostavite programiranje kroz praktične primere i jasno definisane strategije.

Ključne karakteristike

• Otkrijte kako alati kao što su GitHub Copilot, ChatGPT i OpenAI API prilikom razvoja softvera unapređuju produktivnost i štede vreme.
• Prevaziđite okvire osnovnih funkcionalnosti i naučite da primenjujete napredne tehnike u svim fazama životnog ciklusa razvoja softvera.
• Ovladajte najboljim praksama i dokazanim pristupima koji vode ka čistom, kvalitetnom i održivom kodu, čak i u složenim projektima.

Opis knjige

Alati generativne veštačke inteligencije, kao što su ChatGPT, OpenAI API i GitHub Copilot, potpuno menjaju način na koji programeri rade. Ova knjiga opisuje naprednu upotrebu generativne veštačke inteligencije za pisanje Python koda, i uči vas da programirate brže i bolje. Autori — stručnjak za mašinsko učenje sa velikim uticajem u zajednici i vodeći predavač za veštačku inteligenciju sa iskustvom na nivou Harvard univerziteta — spajaju akademsko znanje i praktične uvide iz industrije u celinu koja nudi jasnoću i primenljivost.

S ovom knjigom, steći ćete detaljno razumevanje velikih jezičkih modela (LLM) i naučiti da sistematski pristupite rešavanju složenih zadataka uz pomoć veštačke inteligencije. Uz praktične primere i vežbe, savladaćete najvažnije tehnike inženjeringa upita, među kojima su učenje sa malo primera i lanac razmišljanja.

Ova knjiga vas ne uči samo pisanju koda — ona vas vodi kroz automatizaciju otklanjanja grešaka, refaktorisanja, optimizacije performansi, testiranja i nadgledanja. Pomoću ponovo upotrebljivih okvira upita i radnih tokova zasnovanih na veštačkoj inteligenciji, naučićete da pojednostavite proces razvoja i postignete visok kvalitet, preglednost i stabilnost koda.

Kada proučite ovu knjigu, znaćete da izaberete pravi alat veštačke inteligencije za svaku fazu rada, povećate efikasnost i predvidite sledeće korake u razvoju, što će vam omogućiti da održite korak u novoj eri razvoja osnaženog veštačkom inteligencijom.

Knjiga Programiranje osnaženo generativnom veštačkom inteligencijom namenjena je svima koji već imaju iskustvo programiranja u programskom jeziku Python i žele da unaprede svoju produktivnost i kvalitet koda pomoću alata generativne veštačke inteligencije. Sadržaj je prilagođen programerima srednjeg i naprednog nivoa, sa primerima različite složenosti koji pokazuju primenu naprednih tehnika inženjeringa upita. Za najbolje razumevanje materijala, preporučuje se najmanje godinu dana praktičnog iskustva u Python razvoju i osnovno poznavanje životnog ciklusa razvoja softvera (SDLC).

U tehnološkoj industriji koja se ubrzano menja, softverske aplikacije sve teže prate promene u poslovnim zahtevima, pa programeri ostaju zarobljeni u složenim bazama koda koje se teško prilagođavaju, što vremenom smanjuje produktivnost i povećava tehnički dug. Knjiga Čista arhitektura u programskom jeziku Python nudi jasan i delotvoran pristup za prevazilaženje tih izazova. Oslanjajući se na bogato iskustvo u projektovanju sistema zasnovanih na oblaku, Sem Kin pomaže da se složeni arhitektonski problemi razlože na jasna i primenljiva rešenja.

Ova knjiga predstavlja ključne principe efikasnog razvoja, sa posebnim naglaskom na primenu čiste arhitekture u duhu programskog jezika Python. Kroz praktične primere naučićete da gradite modularne sisteme sa jasno razdvojenim delovima, koje je lako razumeti, menjati i proširivati. Knjiga obrađuje ključne pojmove kao što su pravilo zavisnosti, razdvajanje odgovornosti i modelovanje domena, sve prilagođeno razvoju u programskom jeziku Python.

Kada pročitate ovu knjigu, bićete spremni da efikasno primenjujete principe čiste arhitekture u svojim Python projektima. Bilo da razvijate nove sisteme ili održavate postojeće, steći ćete veštine potrebne za kreiranje održivijih i prilagodljivih aplikacija. Ovakav pristup će vam omogućiti da uspešno odgovarate na promene zahteva i postavite temelje za uspešnu i dugoročnu programersku karijeru.

Šta ćete naučiti

• Primenu principa čiste arhitekture u duhu programskog jezika Python
• Primenu razvoja vođenog domenom radi jasnog razdvajanja poslovne logike
• Primenu SOLID principa u Python projektima, što poboljšava kvalitet koda
• Da organizujete projekte tako da budu lakši za održavanje i doradu
• Tehnike testiranja za Python aplikacije zasnovane na principima čiste arhitekture
• Preuređivanje postojećeg Python koda u skladu sa principima čiste arhitekture
• Projektovanje proširivih API interfejsa i veb aplikacija prema principima čiste arhitekture

Za koga je knjiga
Ako ste programer u programskom jeziku Python kome održavanje i proširivanje složenih baza koda predstavlja izazov, ova knjiga je namenjena upravo vama. Idealan je izbor za programere srednjeg nivoa koji žele da unaprede svoje arhitektonske veštine, kao i za iskusne programere koji žele da sistematizuju svoje znanje o principima čiste arhitekture u programskom jeziku Python. Iako početnici mogu imati koristi, preporučuje se prethodno iskustvo sa programskim jezikom Python i principima objektno-orijentisanog programiranja.

Čist kod koji odmah radi. Ovo je naizgled protivrečan zahtev koji je u osnovi velikog dela muke programiranja. Razvoj vođen testovima odgovara na ovu prividnu protivrečnost paradoksom – testiraj program pre nego što ga napišeš.
Nova ideja? Nimalo. Od samih početaka računarstva, programeri su precizno specifikovali ulaze i izlaze pre programiranja. Razvoj vođen testovima uzima ovu vekovima staru ideju, meša je sa savremenim jezicima i programskim okruženjima i spaja je u snažan metodološki okvir koji će garantovano zadovoljiti tvoj apetit za čistim kodom koji radi – odmah.
Razvojni inženjeri se svakodnevno suočavaju sa složenim programerskim izazovima, a ipak nisu uvek spremni da odrede najbolje rešenje. Češće nego ne, takvi teški projekti stvaraju veliki stres i loš kod. Da bi stekli snagu i hrabrost potrebnu za prevazilaženje naizgled herkulovskih izazova, programeri treba da se okrenu razvoju vođenom testovima (TDD), dokazanog skupa tehnika koje podstiču jednostavan dizajn i skupove testova koji ulivaju poverenje.
Vođenjem razvoja automatizovanim testovima i zatim eliminisanjem dupliranja, bilo koji razvojni inženjer može da piše pouzdan kod bez grešaka (bagova), bez obzira na nivo složenosti. Štaviše, TDD podstiče programere da brzo uče, jasnije komuniciraju i traže konstruktivne povratne informacije.

Evolucija sistema automatskog upravljanja u nazad stotinjak godina je praćena neprekidnim razvojem različitih tehnika i tehnologija, prvo iz oblasti elektronike i komunikacija, a onda i računarstva i informatike. Rezultat toga bio je nastanak više upravljačkih strategija koje su svoj u primjenu našle u različitim sferama ljudskog delovanja. Upravljačke strategije i sistemi u kojima su one implementirane se razlikuju po specifičnim zahtjevima i ograničenjima koja treba da se prevaziđu, kako bi se upravljački zadaci uspješno izvršavali.
Za razumijevanje savremenih koncepata koji se primjenjuju u industrijskoj automatizaciji, neophodno je imati razumijevanje umreženih sistema upravljanja i savremenih informacionih, komunikacionih i računarskih tehnologija. Naime, sistemi industrijske automatizacije koji pripadaju paradigmama Industrije 4.0 i Industrije 5.0 bazirani su na umrežavanju, internetu stvari, računarstvu u oblaku, na ivici i u magli, mašinskom učenju, vještačkoj inteligenciji, virtuelnoj i proširenoj realnosti, virtuelizaciji, komunikacionim mrežama pete i šeste generacije, haptičkim sistemima, teleoperacijama, kolaboraciji ljudi i mašina, te drugim naprednim tehnikama i tehnologijama.

Ova knjiga demistifikuje veštačku inteligenciju (AI) i pruža čvrste osnove za razumevanje najmoćnije tehnologije našeg vremena. Osnove su ključne za shvatanje svega što sledi, kako bismo prestali biti posmatrači magije i postali korisnici najmoćnije tehnologije našeg vremena. AI je odličan alat za pisanje, kodiranje, prevođenje i kreativnost.
Istražite globalnu AI scenu: od Silicijumske doline do kineskih AI tigrova i evropske AI etike.
Uđite u svet praktične primene: revoluciju jezika (LLM), zvuka (generisanje i kloniranje glasa, kreiranje muzike), slike i videa (generisanje slika i videa iz teksta ili slika).
Savladajte inženjering upita za optimalnu komunikaciju sa AI i upoznajte AI agente – autonomne digitalne saradnike budućnosti.
Upoznajte se sa pravnim i etičkim dilemama koje donosi AI.
Pročitajte na šta nas upozorava otac veštačke inteligencije, Džefri Hinton.
Otkrijte svet veštačke inteligencije i budite aktivan učesnik AI budućnosti.

Kreiranje inteligentnih, autonomnih agenata veštačke inteligencije sposobnih da razmišljaju, planiraju i da se prilagođavaju

Ovladajte veštinom izgradnje agenata veštačke inteligencije zasnovanih na velikim jezičkim modelima, uz pristup koji podrazumeva koordinatora, izvršioca i delegata – za efikasno upravljanje složenim sistemima veštačke inteligencije

Ključne karakteristike

• Upoznajte osnove i napredne tehnike za izgradnju inteligentnih, autonomnih agenata veštačke inteligencije
• Naučite napredne tehnike za refleksiju, introspekciju, upotrebu alata, planiranje i saradnju u agentnim sistemima
• Sagledajte najvažnija pitanja poverenja, bezbednosti i etike u razvoju i primeni agenata veštačke inteligencije

Opis knjige

Steknite dragocen uvid u budućnost autonomnih sistema veštačke inteligencije kroz ovaj sveobuhvatan vodič za dizajniranje i primenu agenata veštačke inteligencije koji koriste generativnu veštačku inteligenciju  za planiranje, razmišljanje i samostalno delovanje. Knjigu su napisali vodeći stručnjaci i arhitekte u oblasti veštačke inteligencije – ljudi koji oblikuju globalne standarde i razvijaju primenljiva rešenja veštačke inteligencije za privredu.

Knjiga vas vodi od osnovnih pojmova generativne veštačke inteligencije i arhitektura agentnih sistema, pa sve do konkretnih rešenja: prikazuje okvire za donošenje odluka, mehanizme samopoboljšanja i prilagođavanja. Obuhvaćene su i napredne tehnike dizajna, uključujući višestepeno planiranje, povezivanje s alatima, kao i pristup sa koordinatorom, izvršiocem i delegatom – za izgradnju skalabilnih i efikasnih agenata veštačke inteligencije.

Pored tehničkog dela, knjiga se bavi i ključnim pitanjima poverenja, bezbednosti i etike, da bi sistemi veštačke inteligencije bili usklađeni s ljudskim vrednostima i delovali na transparentan način. Prikazi konkretnih primena ilustruju kako agent veštačke inteligencije transformiše industrije, kao što su automatizacija, finansije i zdravstvo.

Zahvaljujući detaljnom uvidu u savremene okvire veštačke inteligencije, inženjering upita i saradnju među agentima, ova knjiga će vam pomoći da razvijete sledeću generaciju prilagodljivih i skalabilnih agenata veštačke inteligencije – koji ne samo da izvršavaju zadatke, već to čine samostalno, uz minimalno ljudsko učešće.

Mašinsko učenje sa C++: Algoritmi, tehnike, biblioteke i savremeni alati u praksi – drugo izdanje
Primena nadgledanih i nenadgledanih algoritama mašinskog učenja i biblioteka C++ programskog jezika, kao što su PyTorch C++ API, Flashlight, Blaze, mlpack i dlib, na realnim primerima i skupovima podataka.

Ključne karakteristike

• Upoznavanje obrade podataka, merenja performansi i izbora modela, uz različite C++ biblioteke.
• Primena praktičnih tehnika mašinskog i dubokog učenja za razvoj inteligentnih modela.

• Implementacija modela mašinskog učenja na mobilnim i ugrađenim uređajima.

Opis knjige

Ova knjiga, čiji je autor iskusni softverski inženjer sa dugogodišnjim iskustvom u industriji, objašnjava osnove mašinskog učenja  i prikazuje načine primena C++ biblioteka za izradu modela nadgledanog i nenadgledanog učenja.

Steći ćete praktično iskustvo u podešavanju i optimizaciji modela za različite namene, što vam omogućava da efikasno birate odgovarajuće modele i merite njihove performanse. U knjizi su detaljno objašnjene tehnike kao što su preporučivanje proizvoda, ansambl učenje, detekcija anomalija, analiza osećanja i prepoznavanje objekata, uz primenu savremenih C++ biblioteka. Takođe ćete naučiti da rešavate izazove prilikom implementacije modela na mobilnim platformama i saznate kako format modela ONNX olakšava taj proces.

Ovo izdanje je unapređeno važnim temama, među kojima su primena analize osećanja kroz učenje prenosom znanja i modeli zasnovani na transformatorima, kao i praćenje i vizuelizacija eksperimenata mašinskog učenja pomoću alata MLflow. U dodatnom poglavlju objašnjena je upotreba biblioteke Optune za izbor hiperparametara. Deo posvećen implementaciji modela na mobilnim platformama sada sadrži detaljno objašnjenje prepoznavanja objekata u realnom vremenu na Android sistemu pomoću C++ programskog jezika.

Kada pročitate ovu knjigu o mašinskom učenju i programskom jeziku C++, steći ćete praktično znanje iz oblasti mašinskog učenja i veštinu korišćenja jezika C++ za razvoj naprednih sistema mašinskog učenja.

Šta ćete naučiti

• Primenu najvažnijih algoritama mašinskog učenja uz različite C++ biblioteke.
• Učitavanje i obradu različitih tipova podataka u odgovarajuće C++ strukture podataka.
• Prepoznavanje optimalnih parametara modela mašinskog učenja.
• Primenu otkrivanja anomalija za filtriranje korisničkih podataka.
• Upotrebu saradničke filtracije za upravljanje promenljivim korisničkim preferencijama.
• Upotrebu C++ biblioteka i API interfejsa za upravljanje strukturom i parametrima modela.
• Implementaciju C++ koda za prepoznavanje objekata pomoću savremene neuronske mreže.

Kome je namenjena ova knjiga

Ova knjiga je namenjena početnicima koji žele da istraže algoritme i tehnike mašinskog učenja upotrebom programskog jezika C++. Takođe će biti korisna analitičarima podataka, naučnicima i programerima koji žele da primene modele mašinskog učenja u proizvodnim okruženjima. Da bi se u potpunosti iskoristio sadržaj knjige, potrebno je osnovno poznavanje jezika C++.

Paketi softverskih alata za rad sa bazama podataka koji su predstavljeni u ovom
udžbeniku ukljuþuju podršku specijalizovanih softverskih alata za razvoj aplikativnih
rješenja za optimalnu upotrebu resursa baze podataka kada su u pitanju podjela
korisnika u kategorije, prava i privilegije korisnika nad resursima baze podataka, kao
i administraciju baze podataka, kako bi ona imala minimalne vremenske intervale
odziva prema konstantnim upitima korisnika.

Paketi softverskih alata za rad sa bazama podataka koji su predstavljeni u ovom
udžbeniku uključuju podršku specijalizovanih softverskih alata za razvoj aplikativnih
rješenja za optimalnu upotrebu resursa baze podataka kada su u pitanju podjela
korisnika u kategorije, prava i privilegije korisnika nad resursima baze podataka, kao
i administraciju baze podataka, kako bi ona imala minimalne vremenske intervale
odziva prema konstantnim upitima korisnika.

Knjiga se sastoji iz 6 poglavlja. Svako poglavlje sadrži teorijski dio, koji se
nadopunjuje konkretnim primjerima iz prakse koje čitalac treba da savlada.
U poglavlju 1 definišemo pojam baze podataka kao tehnološko rješenje.
Poglavlje 2 govori o opštem modelu informacionog sistema, sa posebnim osvrtom na
pložaj baze podataka i same podatke. Različite tehnologije za skladištenje i čuvanje
podataka, kao i njihove moguće organizacije u RAID nizove izloženi su u poglavlju
3. Poglavlje 4. sadrži opis konkretnih softverskih alata za upravljanje bazama
podataka, kao i osnovne principe faza dizajniranja baze podataka. Na osnovu
funkcionalnih zahtjeva za potrebe razvoja baze podataka informaciono sistema koje
je predstavljeno u poglavlju 5. čitalac je osposobljen da implementira konceptualni i
logički model baze podataka kao resurs za razvoj aplikativnog rješenja. Poglavlje 6.
opisuje praktičnu upotrebu APEX (eng. Oracle Application Express) nad bazom
podataka kada se ona uspostavi u punom kapacitetu. Takođe, u ovome poglavlju
predstavili smo sve neophodne korake za instalaciju aplikativnog razvojnog
okruženja, kao i sve korake na razvoju modula aplikacije.
Cilj udžbenika je da čitalac bude osposobljen da implementira bazu podataka,
razvije aplikativno rješenje i da izvrši pohranu podataka na specijalizovane
hardverske uređaje za svaki pojedinačni projekat bez obzira na složenost
funkcionalnih zahtjeva postavljenih od strane korisnika. Ovakvim pristupom čitalac,
iako se prvi put susreće sa bazama podataka i softverskim razvojnim alatima, biće
osposobljen da samostalno projektuje, razvije, implementira i administrira bazu
podataka.
Takođe, čitalac će biti osposobljen i da razvije aplikativno rješenje uz upotrebu
Grafičkih interfejsa-GUI (eng. Graphical User Interface) u kombinaciji sa SQL (eng.
Structured Query Language) jezikom za interaktivno definisanje funkcionalnosti
aplikativnih rješenja, pretraživanje, manipulisanje, kao i upravljanje podacima i
njihovu pohranu na hardverske uređaje.

Upoznajte najnovije funkcionalnosti jezika Java (do verzije JDK 21) i pronaći ćete efikasna rešenja za svoje programerske nevolje. Kroz 276 rešenih zadataka naučićete nove načine da se nosite sa svakodnevnim izazovima i znaćete odgovore na najčešće postavljana pitanja.

Ključne karakteristike

• Savladajte Java programerske izazove i pripreme za poslovne intervjue uz sve prednosti savremene Java 21 verzije.
• Testirajte svoje Java veštine, koristeći jezičke karakteristike, algoritme, strukture podataka i obrasce dizajna
• Istražite brojne primere, potpuno nove za ovo izdanje, koji su namenjeni da vam pomognu da pređete sa JDK 12 na najnoviju verziju JDK 21

Opis knjige

Vrtoglavi razvoj između verzija 12 i 21 značajno je zakomplikovao učenje savremenog jezika Java i produžio vreme potrebno za savladavanje novih funkcionalnosti. Ova knjiga će ubrzati proces učenja i podstaći vas da isprobate nove Java mogućnosti, kroz objašnjenja ispravnih praksi i dobrih odluka vezanih za složenost, performanse, čitljivost i druge aspekte.

Java programerski problemi predstavlja najnovije funkcionalnosti jezika, ali ne insistira na primeni najnovijih rešenja. Umesto toga, fokus je na otkrivanju kompromisa pri izboru najboljeg rešenja za određeni problem.

Drugo izdanje sadrži više od dve stotine potpuno novih primera, pažljivo odabranih da istaknu srž svakodnevnih zadataka Java programera.

Opširnim razmatranjem problema i rešenja zasnovanih na svakodnevnim primerima, uz ovu knjigu, uočićete odnose između raznovrsnih problema i određenih tokova i metoda.

Kad pročitate ovu knjigu, moći ćete da kažete da ste dobar poznavalac novih funkcionalnosti jezika Java i moći ćete sa samopouzdanjem da pristupate razvoju pravih rešenja za vaše probleme.

Šta ćete naučiti

• Primenu najnovijih funkcionalnosti JDK 21 verzije: integracija novih mogućnosti u vaše aplikacije.
• Rad sa zapisima: istraživanje, obrasci, serijalizacija zapisa i ostalo.
• Rad sa zatvorenim klasama i interfejsima: značaj zatvorenih klasa i interfejsa za povećanje enkapsulacije.
• Filtere za deserijalizaciju specifične za kontekst: kako se bezbedno upravlja podacima.
• Rešavanje problema sa kolekcijama i ezoteričnim strukturama podataka: Koncepti i primene naprednih rešenja.
• Napredne tehnike proširivanja funkcionalnosti Java API interfejsa: metodi za efikasnije upravljanje podacima.
• Novi Socket API interfejs i Simple Web Server alat: savremene mogućnosti rada sa aplikacijama na mreži.
• Savremene sakupljače otpada i dinamičke CDS arhive: moderni alati za upravljanje memorijom.

Za koga je ova knjiga 

Ova knjiga je namenjena Java programerima koji žele da rešavanjem svakodnevnih problema unaprede svoje veštine. Da se u potpunosti iskoristi ova knjiga, potrebno je osnovno praktično poznavanje programskog jezika Java.

Uvod u profesionalno programiranje u jeziku C

Najnovija verzija programskog jezika C, C23, poboljšava sigurnost, bezbednost i upotrebljivost jezika. Ovo drugo izdanje knjige Efikasni C temeljno je ažurirano kako bi obuhvatilo verziju C23, nudeći moderan uvod u C koji će vas naučiti najboljim praksama za pisanje profesionalnih, efikasnih i bezbednih programa koji rešavaju stvarne probleme.

Efikasni C je pravi proizvod C zajednice. Robert C. Sikord, dugogodišnji član Odbora za standardizaciju jezika C sa preko 40 godina iskustva u programiranju, napisao je knjigu u saradnji sa drugim C stručnjacima, kao što su Aron Balman, vodeći Clang održavalac i urednik C projekta ŽanHejd Mened. Zahvaljujući naporima ove grupe stručnjaka, naučićete kako da:

• Pišete profesionalni C kod koji je brz, robustan i bezbedan
• Efikasno koristite objekte, funkcije i tipove
• Sigurno i pravilno koristite celobrojne i tipove s pokretnim zarezom
• Upravljate dinamičkom alokacijom memorije
• Efikasno koristite niske i tipove znakova
• Izvodite ulazno/izlazne operacije koristeći standardne tokove jezika C i POSIX deskriptore datoteka
• Efikasno koristite pretprocesor jezika C
• Otklanjete greške, testirate i analizirate C programe

Svet pokreće kod napisan u jeziku C. Efikasni C će vam pokazati kako da izvučete maksimum iz ovog jezika i izgradite robusne programe koji odolevaju testu vremena.

Novo u ovom izdanju: Ovo izdanje je detaljno prerađeno kako bi se uskladilo sa modernim praksama programiranja i iskoristile najnovije funkcionalnosti verzije C23.

Steknite prednost u praktičnoj kriptografiji učenjem logike algoritama koji pružaju zaštitu od napada i istražite najnovije u homorfnom šifrovanju za internet pametnih uređaja i kvantne kriptografije. 

Glavne teme ove knjige:

- Osnovni principi i istorija kriptografije.

- Ključne ranjivosti i odbrana od napada pomoću kriptografskih algoritama.

- Postanite iskusan kriptograf učenjem novih protokola nultog znanja, homomorfnog šifrovanja i kvantne kriptografije. 

Opis knjige:

Ovo ažurirano izdanje pruža detaljan pregled sveta kriptografije, njene istorije, principa i naprednih dostignuća.

Razumećete matematičku logiku algoritama koja stoji iza procesa šifrovanja i dešifrovanja poruka, uz postepeno uvođenje sve složenijih matematičkih pojmova. Upoznaćete najvažnije elemente savremene računarske bezbednosti i borbe protiv pretnji, kao što su eliptičke krive, protokoli nultog znanja, homomorfno šifrovanje i kvantno računarstvo.

Ovo izdanje će vam predstaviti najnovije kriptografske algoritme i pripremiti vas za sve izazove na polju zaštite podataka i računarske bezbednosti. Steći ćete znanje potrebno vrhunskom stručnjaku za ovu oblast, sa posebnim fokusom na nove tehnologije, kao što je kvantna kriptografija.

Sa najnovijim ažuriranjima i proširenim obimom, ovo novo izdanje vam omogućava da sa samopouzdanjem i stručnošću pratite najnovije trendove u oblasti računarske bezbednosti. 

Šta ćete naučiti:

- Osnovne algoritme šifrovanja i njihove logičke osnove.

- Ključne ranjivosti AES, RSA i mnogih drugih simetričnih i asimetričnih algoritama.

- Logiku i matematiku kriptografskih napada na asimetrična šifrovanja.

- Nove tehnologije, poput protokola nultog znanja i homomorfnog šifrovanja.

- Osnove lakog šifrovanja za internet pametnih uređaja i novi algoritam u ovoj oblasti.

- Produbićete svoje poznavanje kvantne kriptografije sa Šorovim i Groverovim algoritmima. 

Kome je namenjena ova knjiga:

Ova knjiga je namenjena početnicima, IT profesionalcima, studentima, entuzijastima računarske bezbednosti, kao i svima koji žele da razviju veštine potrebne za oblast moderne kriptografije i da izgrade uspešnu karijeru u oblasti računarske bezbednosti. Knjiga sistematski obrađuje matematičke aspekte povezane sa algoritmima. Međutim, potrebno je poznavanje matematike na univerzitetskom nivou, kao i algebre, njenih glavnih operatora, modularne matematike i teorije konačnih polja. Da bi se izvukao maksimum iz ove knjige, takođe će vam koristiti određeno predznanje o eliptičkim krivama i kvantnom računarstvu, pre svega  o matricama i grafičkom prikazu krivih.

Materijal predstavljen u ovom udžbeniku izlaže se u okviru kursa Algoritmi za dinamičku optimizaciju na četvrtoj godini osnovnih studija Odseka za Telekomunikcije, Elektrotehničkog fakulteta, Univerziteta u Beogradu. Takođe, udžbenik može poslužiti i studentima drugih odseka, kao i diplomiranim inženjerima elektrotehnike, koji žele da steknu ili prošire znanje o dinamičkom programiranju i metodama zaključivanja koji ga koriste.

Udžbenik je pisan sa željom da predznanje potrebno za razumevanje najvećeg broja koncepata opisanih u udžbeniku bude minimalno, a mišljenje autora je da osim osnovnih pojmova teorije grafova i teorije verovatnoće druga specijalna predznanja nisu nužna za praćenje izložene materije. Udžbenik predstavlja pokušaj autora da predstavi različite metode koje se koriste u oblasti nauke o podacima (eng. data science) i mašinskog učenja (eng. machine learning) iz ugla teoretičara informacija, sa idejom da bude koristan i studentima doktorskih studija koji se bave teorijom informacija i imaju potrebu da u svojim istraživanjima koriste dostignuća mašinskog učenja ili teorije ekspertskih sistema.