Strefa Nauki

Główny punkt wejścia do wszystkich treści edukacyjnych — z przewodnikiem lub swobodnie, jak wolisz.

Ścieżki naukiTreści

Fundament

Skierowany do użytkowników bez żadnego wcześniejszego doświadczenia. Kto umie obsługiwać komputer, zaczyna tutaj.

Operation & Command Line

Jak działa komputer, czym są API, jak obsługiwać terminal, skonfigurować środowisko programistyczne, korzystać z Gita i o co chodzi w open source.

Początkujący 0 z 6

Rozumiesz, jak działają komputery, pewnie poruszasz się w terminalu, używasz Git i rozumiesz Open Source.

6 artykułów Zupełni początkujący Brak
1

Jak komputer "myśli"

CPU, GPU, RAM, dysk i kod binarny — podstawy sprzętowe.

2

Internet i API

Klient, serwer, żądania HTTP i API jako interfejsy.

3

Terminal

GUI vs. CLI, ścieżki i najważniejsze polecenia.

4

Twoje środowisko programistyczne

Edytor, IDE i cała reszta wokół: urządzić miejsce, w którym pomysły stają się plikami.

5

Kontrola wersji z Git

Repozytorium, commit, gałąź i GitHub jako magazyn w chmurze.

6

Open Source vs. Closed Source

Kod źródłowy, licencje (GPL, MIT) i dlaczego przejrzystość ma znaczenie.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Python i logika programowania

Od zmiennych przez struktury sterujące i funkcje do klas, pakietów i środowisk wirtualnych.

Początkujący

Programujesz w Pythonie, rozumiesz typy danych, struktury sterujące, OOP i konfigurujesz środowiska programistyczne.

8 artykułów Początkujący z podstawową wiedzą o komputerach Wymaganie wstępne: Operation & Command Line
1

Zmienne i typy danych

String, Integer, Float, Boolean i przypisania.

2

Struktury sterujące

Instrukcje If/Else i pętle (For, While).

3

Funkcje

Parametry, wartości zwracane i modularny kod.

4

Gdy kod nie działa (Błędy i debugowanie)

Syntax Error vs. Logic Error, Try/Catch i czytanie Stack Trace.

5

Listy i słowniki

Tablice, magazyny klucz-wartość i dostęp przez indeks.

6

Programowanie obiektowe (Klasy i obiekty)

Klasa, obiekt, metoda i atrybut — schemat dla złożonego kodu.

7

Zewnętrzne biblioteki (Pakiety)

Pip, zależności, import — nie wynajduj koła na nowo.

8

Bańka izolacji (Środowiska wirtualne / Docker)

venv, kontenery i reprodukowalne środowiska.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Warsztat

Tu tworzy się rzeczy. Fokus na zastosowaniach, narzędziach i nowoczesnych workflowach.

Sztuka generatywna (Obrazy i wideo)

Generowanie obrazów, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet i optymalizacja workflowu.

Początkujący

Generujesz własne obrazy za pomocą Stable Diffusion, rozumiesz Text-to-Image i opanujesz LoRA, ControlNet i Upscaling.

4 artykuły + 1 Demo Twórcy, projektanci, hobbyści Wymaganie wstępne: Operation & Command Line
1

Generowanie obrazów (Od tekstu do piksela)

Text-to-Image, prompting i seed (wartość losowa).

2

Narzędzie (Stable Diffusion Forge)

Interfejs, lokalny VRAM i szybkość generowania.

3

Kontrola i dostrajanie

LoRA, Inpainting i Outpainting.

4

Optymalizacja workflowu

ControlNet (pozy, krawędzie) i Upscaling.

5

GAN — Demo interaktywne

Interaktywnie doświadcz, jak GAN generuje obrazy.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Lokalne modele językowe

Ekosystem Hugging Face, lokalne uruchamianie modeli i zrozumienie kwantyzacji.

Średniozaawansowany Dostępne od 23 wrz 2026

Rozumiesz Hugging Face, uruchamiasz modele na swoim komputerze i rozumiesz kwantyzację.

3 artykuły Dbający o prywatność, majsterkowicze Wymaganie wstępne: Operation & Command Line
1

Ekosystem (Hugging Face)

Dostępne od 23 wrz 2026

2

Uruchamianie modeli na własnym komputerze

Dostępne od 23 wrz 2026

3

Kwantyzacja (Zmniejszanie modeli)

Dostępne od 23 wrz 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Agenci i automatyzacja

System Prompty, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, API i przepływy No-Code.

Średniozaawansowany

Tworzysz System Prompty, budujesz pipeline RAG, używasz Function Calling i automatyzujesz przepływy z n8n.

6 artykułów Twórcy, automatyzatorzy Wymaganie wstępne: Lokalne modele językowe Python i logika programowania
1

Wyznaczanie zadania modelowi (System Prompty)

System Prompt, odgrywanie ról, One-Shot vs. Few-Shot.

2

Prompt Engineering (Chain of Thought)

Zero-Shot, Chain-of-Thought i unikanie halucynacji.

3

Podłączanie własnych danych (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, chunking, Embeddingi i baza wektorowa.

4

Function Calling (Gdy SI naciska guziki)

JSON-Output, Tool Use — SI decyduje, które narzędzie wykonać.

5

Korzystanie z interfejsów (API i MCP)

Klucz API, Model Context Protocol i architektura serwerów dla agentów SI.

6

Przepływy No-Code (n8n)

Wyzwalacz, węzeł, automatyzacja przepływu pracy i webhooks.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

SI w tworzeniu oprogramowania

Vibecoding, Context Engineering, Harness Engineering i agentic Coding — nowy sposób programowania.

Średniozaawansowany Dostępne od 21 paź 2026

Programujesz z SI, opanujesz Context Engineering i używasz autonomicznych agentów do kodowania.

4 artykuły Programiści, twórcy Wymaganie wstępne: Python i logika programowania Agenci i automatyzacja
1

Programowanie w języku naturalnym (Vibecoding)

Dostępne od 21 paź 2026

2

Context Engineering

Dostępne od 21 paź 2026

3

Harness Engineering: bariery ochronne zamiast nadziei

Dostępne od 21 paź 2026

4

Agentic Coding (SI, które samo pisze kod)

Dostępne od 21 paź 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Jakość oprogramowania i testowanie

Czytać testy, rozumieć maszynowe kontrole, zatwierdzać zmiany i chronić sekrety — jakość bez umiejętności programowania.

Średniozaawansowany Dostępne od 18 lis 2026

Czytasz test i widzisz, co naprawdę sprawdza, wiesz, co znaczą czerwone maszynowe kontrole, zadajesz agentowi trzy pytania, na które odpowiedź możesz samodzielnie zweryfikować, i wiesz, co nigdy nie powinno trafić do repozytorium.

4 artykuły Wszyscy, którzy zlecają agentom SI budowanie oprogramowania Wymaganie wstępne: SI w tworzeniu oprogramowania
1

Rozumieć testy, gdy pisze je agent

Dostępne od 18 lis 2026

2

Gate'y: siatka bezpieczeństwa ze sprawdzeń maszynowych

Dostępne od 18 lis 2026

3

Recenzja bez znajomości programowania

Dostępne od 18 lis 2026

4

Sekrety i bezpieczeństwo: co nigdy nie trafia do repozytorium

Dostępne od 18 lis 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Akademia

Akademicka szkoła — odpowiada modułom SI ze studiów informatycznych, ale dostępnie.

Struktury informatyczne i algorytmy

Czym są algorytmy, jak skalują się i jakie struktury danych napędzają informatykę.

Średniozaawansowany

Rozumiesz algorytmy, notację Big-O, rekurencję i najważniejsze struktury danych (liniowe, hierarchiczne, kluczowe).

6 artykułów Uczący się z podstawami Pythona Wymaganie wstępne: Python i logika programowania
1

Co to jest algorytm?

Determinizm, skończoność, wejście/wyjście — przepis kulinarny maszyn.

2

Złożoność algorytmiczna (Big-O)

Zrozumienie skalowania: liniowe, kwadratowe, wykładnicze.

3

Struktury danych I (Liniowe)

Tablica, lista łączona, stos, kolejka.

4

Rekurencja

Przypadek bazowy, wywołanie rekurencyjne i Stack Overflow — pętle na sterydach.

5

Struktury danych II (Hierarchiczne i sieciowe)

Drzewo, drzewo BST, graf, węzeł, krawędź.

6

Struktury danych III (Oparte na kluczach)

Tablica mieszająca, para klucz-wartość i buforowanie.

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Matematyka danych

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa jako fundament uczenia maszynowego.

Średniozaawansowany

Rozumiesz parametry położenia, rozproszenie, rozkłady, korelację, prawdopodobieństwo i twierdzenie Bayesa.

6 artykułów + 1 Demo Uczący się z podstawami algorytmów Wymaganie wstępne: Struktury informatyczne i algorytmy
1

Parametry położenia (Gdzie jest środek?)

Średnia, mediana i wartości odstające.

2

Rozproszenie (Jak daleko od środka?)

Wariancja, odchylenie standardowe i rozstęp.

3

Rozkłady (Kształt danych)

Rozkład normalny, skośność i długi ogon.

4

Związki między danymi

Korelacja, przyczynowość i zmienne zakłócające.

5

Prawdopodobieństwo i wartość oczekiwana

Prawdopodobieństwo, wartość oczekiwana i rachunek ryzyko/zysk.

6

Bayes i prawdopodobieństwo warunkowe

Twierdzenie Bayesa: Aktualizacja opinii na podstawie nowej wiedzy.

7

Naiwny Bayes — Demo interaktywne

Klasyfikuj teksty na żywo za pomocą algorytmu Naive Bayes.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Algebra liniowa i rachunek różniczkowy

Wektory, macierze, tensory, pochodne i reguła łańcuchowa — język głębokiego uczenia.

Średniozaawansowany

Rozumiesz wektory, macierze, tensory, pochodne, pochodne cząstkowe i regułę łańcuchową jako podstawę propagacji wstecznej.

6 artykułów Uczący się z podstawami statystyki Wymaganie wstępne: Matematyka danych
1

Przestrzenie i kierunki (Wektory)

Skalar, wektor, wymiarowość i przestrzeń wektorowa.

2

Tabele danych i przekształcenia (Macierze)

Macierz, mnożenie macierzy, przekształcenie i iloczyn skalarny.

3

Tensory (Język GPU)

Tensor jako n-wymiarowa tablica, wsadowanie i kształt.

4

Mierzenie zmian (Pochodne)

Nachylenie, szybkość zmiany i minima/maksima.

5

Pochodne cząstkowe i gradient

Wielowymiarowe nachylenie i wektor gradientu.

6

Funkcje zagnieżdżone (Reguła łańcuchowa)

Złożenie funkcji i reguła łańcuchowa — wstęp do propagacji wstecznej.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Klasyczna, symboliczna sztuczna inteligencja

Od Turinga przez wyszukiwanie, heurystyki i teorię gier do systemów ekspertowych i zimy SI.

Średniozaawansowany

Rozumiesz korzenie SI, nawigujesz w przestrzeniach stanów, opanujesz wyznaczanie ścieżek i teorię gier oraz znasz lekcje z zimy SI.

7 artykułów + 4 Demo Uczący się z podstawami algorytmów Wymaganie wstępne: Struktury informatyczne i algorytmy
1

Narodziny SI (Od Turinga do Dartmouth)

Test Turinga, konferencja w Dartmouth (1956), ELIZA — historyczne tło.

2

Przeszukiwanie grafu

Przestrzeń stanów, przeszukiwanie wszerz (BFS) i w głąb (DFS).

3

Heurystyki i wyznaczanie ścieżek

Heurystyka, funkcja kosztu, Dijkstra i algorytm A*.

4

Wyznaczanie ścieżek A* — Demo interaktywne

Obserwuj A* i Dijkstrę przy nawigacji przez labirynt.

Opcjonalne
5

Agenci w konflikcie (Teoria gier)

Systemy wieloagentowe, gra o sumie zerowej i równowaga Nasha.

6

MinMax i przycinanie

Drzewo decyzyjne, strategia MinMax i przycięcie alfa-beta.

7

MinMax — Demo interaktywne

Zagraj w kółko i krzyżyk przeciw niezwyciężonej MinMax SI.

Opcjonalne
8

Reguły i logika (Systemy ekspertowe)

System ekspertowy, silnik wnioskowania, reguły Jeśli-Wtedy i eksplozja kombinatoryczna.

9

Oparta na regułach SI — Demo interaktywne

Interaktywnie doświadcz, jak system ekspertowy tworzy łańcuchy logiczne.

Opcjonalne
10

Chatbot ELIZA — Demo interaktywne

Porozmawiaj z pierwszym terapeutycznym botem opartym na regułach w historii.

Opcjonalne
11

Zima SI (Porażka i wnioski)

Raport Lighthilla, nadmierne obietnice i dlaczego symboliczna SI zawiodła wobec złożoności.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Podstawy uczenia maszynowego

Zmiana paradygmatu: Od programowania do trenowania — Supervised, Unsupervised i narzędzia oceny.

Średniozaawansowany 0 z 16

Rozumiesz paradygmaty ML, trenujesz modele Supervised Learning, oceniasz za pomocą metryk i znasz Overfitting i Unsupervised Learning.

8 artykułów + 2 Demo Uczący się ze wszystkimi ścieżkami podstaw Wymaganie wstępne: Struktury informatyczne i algorytmy Matematyka danych Algebra liniowa i rachunek różniczkowy Klasyczna, symboliczna sztuczna inteligencja
1

Programowanie vs. trenowanie

Uczenie maszynowe, dane treningowe, model i wnioskowanie.

2

Supervised Learning (Nauka z nauczycielem)

Etykieta, cechy, cel, klasyfikacja vs. regresja.

3

Regresja liniowa i logistyczna

Linia regresji, sigmoid i funkcja błędu (MSE).

4

Surowiec (Data Engineering)

Inżynieria cech, brakujące wartości i normalizacja.

5

Parametry vs. hiperparametry

Co SI uczy się samo vs. co ustawia człowiek.

6

Gdy uczeń uczy się na pamięć

Overfitting, Underfitting, podział Train-Test i zbiór walidacyjny.

7

Ocenianie modeli

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score i macierz pomyłek.

8

Unsupervised Learning (Struktura w chaosie)

Klastrowanie (k-Means), redukcja wymiarowości (PCA) i wykrywanie anomalii.

9

Supervised Learning — Demo interaktywne

Wytrenuj model i obserwuj granicę decyzyjną.

Opcjonalne
10

Decision Tree — the Glass-Box Classifier

Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.

Opcjonalne
11

K-Means Clustering — Demo interaktywne

Obserwuj, jak K-Means sortuje punkty danych w grupy.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Głębokie uczenie (Rewolucja neuronalna)

Od sztucznego neuronu przez aktywację, ukryte warstwy i funkcje straty do gradientu i propagacji wstecznej.

Zaawansowany

Rozumiesz sieci neuronowe od Perceptronu do propagacji wstecznej i możesz prześledzić cały proces trenowania.

6 artykułów + 3 Demo Uczący się z podstawami ML Wymaganie wstępne: Podstawy uczenia maszynowego
1

Sztuczny neuron

Perceptron, wagi, bias i sumowanie.

2

Perceptron — Demo interaktywne

Wytrenuj najprostszą sieć neuronową krok po kroku.

Opcjonalne
3

Iskra zapłonu (Aktywacja)

Liniowość vs. nieliniowość, ReLU i Sigmoid.

4

Sieć (Ukryte warstwy)

Głęboka sieć neuronowa, ukryta warstwa i Forward Pass.

5

Neural Network Playground — Demo interaktywne

Zbuduj własne architektury sieci, trenuj na żywo i zobacz Backpropagation w akcji.

Opcjonalne
6

Jak SI oblicza swój błąd

Funkcja straty, Mean Squared Error i Cross-Entropy.

7

Droga w dół (Gradient Descent)

Zejście gradientowe, Learning Rate i lokalne/globalne minimum.

8

Gradient Descent — Demo interaktywne

Obserwuj, jak optymalizator schodzi w dolinę — krok po kroku.

Opcjonalne
9

Serce uczenia (Propagacja wsteczna)

Propagacja wsteczna i odprowadzanie błędu — na podstawie reguły łańcuchowej.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Nowoczesne architektury (GenAI)

Od tokenizacji przez Embeddingi, CNN, RNN i Transformery do LLM, Transfer Learning i Diffusion.

Zaawansowany 0 z 18

Rozumiesz tokenizację, Embeddingi, CNN, RNN, Transformery, LLM, Transfer Learning, próbkowanie i Diffusion.

9 artykułów + 3 Demo Uczący się z podstawami głębokiego uczenia Wymaganie wstępne: Głębokie uczenie (Rewolucja neuronalna)
1

Tokenizacja (Alfabet maszyn)

Token, BPE, okno kontekstu — dlaczego SI nie rozumie sylab.

2

Embeddingi i przestrzeń latentna

Word2Vec, wektory embeddingów i odległość semantyczna.

3

Word Embeddings — Meaning as a Map

The interactive companion to the embeddings chapter: words become points, similar terms cluster, and king - man + woman lands on queen. This is what vector semantics feels like.

Opcjonalne
4

Wizja komputerowa (CNN)

Splot, filtr/jądro, pooling i ekstrakcja cech.

5

Convolutional Filter — Demo interaktywne

Zobacz na żywo, jak filtry CNN wykrywają krawędzie, tekstury i wzorce.

Opcjonalne
6

Czas i sekwencje (RNN)

Dane sekwencyjne, sieci rekurencyjne i zanikający gradient.

7

Przełom (Transformery i Attention)

Self-Attention, Query/Key/Value i blok Transformera.

8

Mechanizm Attention — Demo interaktywne

Zrozum Query/Key/Value krok po kroku — serce każdego Transformera.

Opcjonalne
9

Duże modele językowe (LLM)

Model bazowy, pre-training, przewidywanie następnego tokenu i rozmiar parametrów.

10

Transfer Learning i Fine-Tuning

Wstępnie wytrenowane wagi, punkty kontrolne i LoRA.

11

Próbkowanie i temperatura

Softmax, temperatura, Top-K/Top-P — dlaczego ChatGPT nie zawsze mówi to samo.

12

Generatywne modele obrazów (Diffusion)

Przestrzeń latentna, szum, odszumianie i Text-to-Image.

13

GAN — Demo interaktywne

Interaktywnie doświadcz, jak GAN generuje obrazy.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Uczenie ze wzmocnieniem

Nauka przez nagrody: Od podstawowej zasady przez Q-Learning do RLHF.

Zaawansowany Dostępne od 7 paź 2026

Rozumiesz uczenie ze wzmocnieniem, MDP, Q-Learning i RLHF — jak ChatGPT uczy się uprzejmości.

3 artykuły + 2 Demo Uczący się z podstawami głębokiego uczenia Wymaganie wstępne: Głębokie uczenie (Rewolucja neuronalna)
1

Kij i marchewka (Zasada)

Dostępne od 7 paź 2026

2

Multi-Armed Bandit — Demo interaktywne

Doświadcz dylematu między eksploracją a eksploatacją na automacie do gier.

Opcjonalne
3

Rozwijanie strategii (Q-Learning i MDP)

Dostępne od 7 paź 2026

4

Q-Learning — Demo interaktywne

Obserwuj, jak agent za pomocą Q-Learning znajduje wyjście.

Opcjonalne
5

RLHF (Jak LLM uczą się uprzejmości)

Dostępne od 7 paź 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Społeczeństwo i inkluzja

Społeczne i prawne implikacje, dostosowane do grup docelowych.

Etyka i mity

Świadomość, bias, prawa autorskie i Prompt Injections — krytyczne pytania dotyczące SI.

Początkujący

Odróżniasz AGI od statystyki, rozumiesz analitycznie bias treningowy, znasz kwestie praw autorskich i ryzyka Prompt Injection.

4 artykuły Wszyscy zainteresowani Brak
1

Świadomość vs. prawdopodobieństwo

AGI, Sentience i Stochastyczna Papuga.

2

Bias i jakość danych

Bias treningowy, twierdzenie o niemożliwości, sygnał vs. szum.

3

Prawa autorskie i dane treningowe

Fair Use, Opt-Out i prawa autorskie w surowych danych treningowych.

4

Bezpieczeństwo i Prompt Injections

Jailbreaki, eksfiltracja danych i jak modele językowe są przechytrzane.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Europa i prawo

EU AI Act, regulacja modeli bazowych i ochrona danych w aplikacjach SI.

Początkujący Dostępne od 4 lis 2026

Rozumiesz EU AI Act, obowiązki przejrzystości dla modeli bazowych i implikacje RODO dla SI.

3 artykuły Wszyscy zainteresowani Brak
1

EU AI Act

Dostępne od 4 lis 2026

2

Regulacja modeli bazowych

Dostępne od 4 lis 2026

3

Ochrona danych i SI (RODO)

Dostępne od 4 lis 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Dla seniorów (SI w codziennym życiu)

Cyfrowy asystent, bezpieczeństwo w sieci i zachowanie kontroli.

Początkujący 0 z 1

Używasz SI jako codziennego pomocnika, rozpoznajesz oszustwa i zachowujesz kontrolę nad swoimi danymi.

3 artykuły + 2 Demo Seniorzy, późni użytkownicy Brak
1

Cyfrowy asystent

Asystent głosowy, tłumaczenie i czytanie na głos.

2

Pierwszy kontakt z SI — Demo interaktywne

Bezpieczny pierwszy dialog z prostym chatbotem.

Opcjonalne
3

Bezpieczeństwo i ochrona przed oszustwami

Nowa odsłona oszustwa na wnuczka, klonowanie głosu i wykrywanie phishingu.

4

Tarcza e-mailowa — Demo interaktywne

Doświadcz, jak filtr spamu rozpoznaje podejrzane e-maile.

Opcjonalne
5

Zachowanie kontroli

Rezygnacja u dostawców i kontrola udostępniania danych.

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Dla uczniów i studentów

Nauka z SI zamiast ściągania, rozpoznawanie deepfakes i krytyczna weryfikacja źródeł.

Początkujący

Używasz SI jako tutora do nauki, rozpoznajesz deepfakes i media syntetyczne oraz krytycznie weryfikujesz źródła.

2 artykuły + 3 Demo Uczniowie, studenci Brak
1

Nauka z SI (Zamiast ściągania)

Sokratyczny dialog, tutor do nauki i krytyczne kwestionowanie halucynacji.

2

Prawda w sieci

Deepfakes, weryfikacja źródeł i media syntetyczne.

3

Samochody uczą się jeździć — Demo interaktywne

Obserwuj, jak samochody uczą się przez neuroewolucję pokonywać tor wyścigowy. Jedź sam i porównaj się z SI.

Opcjonalne
4

Graj przeciwko komputerowi — Demo interaktywne

Zagraj przeciwko SI, która wybiera najlepszy ruch za pomocą MinMax.

Opcjonalne
5

Najstarszy chatbot — Demo interaktywne

Porozmawiaj z ELIZĄ, pierwszym chatbotem w historii.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Second Brain & cyfrowe bliźniaki

Organizować wiedzę poza głową — i rozumieć, co potrafią cyfrowe odwzorowania prawdziwych rzeczy i gdzie leżą ich granice.

Początkujący Dostępne od 2 gru 2026

Zakładasz własne Second Brain, zamiast zbierać notatki, do których nigdy nie wracasz, i wyjaśniasz, czym cyfrowy bliźniak różni się od zwykłej symulacji.

2 artykuły Wszyscy — wiedza techniczna nie jest potrzebna Brak
1

Second Brain: Twoja zewnętrzna pamięć

Dostępne od 2 gru 2026

2

Cyfrowe bliźniaki

Dostępne od 2 gru 2026

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%

Ciekawostki

Rosnąca witryna demonstracji, które nie pasują do żadnej ścieżki tematycznej — klasyki, ciekawostki, urokliwe wyjątki.

Ciekawostki

Dom dla demonstracji, które nie należą do żadnej innej ścieżki — klasyki, ciekawostki, urokliwe wyjątki. Rosnąca witryna bez wspólnego programu nauczania. Czasem jedna przechodzi do ścieżki tematycznej, czasem dołącza nowa.

Początkujący

Wyselekcjonowana garść samodzielnych demonstracji — spacer dla ciekawskich. Żadnych zadań domowych, tylko odkrywanie.

2 dema Ciekawscy Żadne
1

Boids — zachowanie stada

Trzy proste zasady na ptaka tworzą stado bez przywódcy.

Opcjonalne
2

Ewolucja — mutacja i selekcja

Małe stworzenia są losowo mutowane z pokolenia na pokolenie — ewolucja do oglądania.

Opcjonalne

Pobierz certyfikat

Kliknij, aby zobaczyć status

0%