Google lansează Gemini API CLI în beta pentru agenți și automatizări
Gemini API CLI conectează agenții de programare și procesele automate la modelele Google, cu fișiere locale, ieșire structurată și sarcini în fundal.
Citește articolulArticoleConținut structurat curat, rapid și ușor de parcurs.
SEO curatArhivă ușoară, fără builder, pregătită pentru indexare.
PerformanțăMarkup simplu și stiluri comune pentru încărcare rapidă.
Listă
Articole publicate
Video generat cu AI pentru firme: scenariu, montaj și publicare
Cum pregătim un video AI pentru firmă: storyboard, continuitate, sunet, subtitrări, drepturi și export. Exemplu original și verificări pentru website și social media.
Citește articolul
Generare imagini AI pentru firme: brief, editare și livrare web
De la brief la imagine pregătită pentru website: compoziție desktop/mobil, editare controlată, identitate vizuală, proveniență și export optimizat.
Citește articolul
Cum alegi modelul AI pentru o aplicație: calitate, cost și latență
Alegerea modelului AI pornește de la sarcină, date și teste. Exemplu de cost pe rezultat acceptat, criterii de latență și un proces de selecție pentru firme.
Citește articolul
Programare asistată de AI: de la cerință la cod verificat
Cum verificăm codul propus de AI: cerință, cauză, diferență minimă, teste și revizie. Exemplu original de filtru de dată cu limite și fus orar explicite.
Citește articolul
Roo Code după oprirea extensiei: permisiuni și migrare
Starea Roo Code, rolurile și aprobările descrise în documentația arhivată. Cum păstrăm controlul fișierelor, testelor și livrării la migrarea unui flux AI.
Citește articolul
CrewAI pentru firme: agenți, sarcini și fluxuri controlate
Când folosim Crews și Flows, cum definim sarcinile și când ajunge un singur agent. Exemplu de suport intern, schemă de dependențe și criterii de evaluare.
Citește articolul
Google ADK și A2A: agenți AI care colaborează controlat
Framework sau protocol? Cum se separă ADK, A2A și MCP, ce rol au Agent Card și Task și cum proiectăm un schimb controlat între aplicații.
Citește articolul
LangChain, LangGraph, LangSmith și Langflow: diferențe
Ce rol au orchestrarea, starea, observabilitatea și editorul vizual într-o aplicație AI. Scheme și criterii pentru alegerea instrumentelor potrivite.
Citește articolul
Automatizări AI cu n8n: fluxuri controlate între aplicații
Cum proiectăm un workflow n8n cu AI, validare, CRM și aprobare. Scheme, erori, reluări și prevenirea duplicatelor într-un exemplu pentru firme.
Citește articolul
Învățare prin întărire: agenți, recompense și decizii
Ce este reinforcement learning, cum diferă recompensa de rezultat și cum evaluăm o politică în simulare. Exemple vizuale și criterii pentru firme.
Citește articolul
PCA: reducerea dimensionalității și varianța explicată
Ce sunt componentele principale, cum influențează scara datelor și ce pierde o proiecție. Exemplu vizual, varianță și evaluare pentru aplicații de firmă.
Citește articolul
K-Means: segmentarea clienților și interpretarea grupurilor
Cum grupează K-Means datele: centroizi, distanțe, scalare și alegerea numărului de segmente. Exemplu vizual și integrare controlată în CRM.
Citește articolul
Arbori de decizie: clasificare, reguli învățate și evaluare
Cum învață un arbore împărțirile, ce înseamnă Gini, adâncime și pruning. Schemă originală, calcule și evaluare pe ramuri pentru o aplicație de firmă.
Citește articolul
Algoritmul KNN: clasificare și regresie prin exemple
Cum alege KNN vecinii apropiați, cum votează clasele și cum estimează valori. Scheme, distanțe, scalare și evaluare pentru aplicații de firmă.
Citește articolul
Regresie liniară multiplă și multivariată: diferențe și exemple
Mai mulți predictori sau mai multe rezultate? Regresia liniară explicată prin calcule demonstrative, erori în minute și criterii de validare pentru firme.
Citește articolul
GAN și modele de difuzie: cum generează AI imaginile
Generator, discriminator, zgomot și spațiu latent: diferențele dintre GAN și difuzie. Scheme explicative, controlul imaginilor și un flux pentru firme.
Citește articolul
Detectare facială sau recunoaștere facială: diferențe și date
Diferența dintre detectarea unei fețe, verificarea 1:1 și identificarea 1:N. Fluxuri explicative, erori, protecția datelor și criterii pentru un proiect.
Citește articolul
Detectarea obiectelor cu YOLO: date, evaluare și numărare
Cum pregătim un proiect YOLO: clase, etichete, praguri, IoU, erori și numărarea obiectelor în video. Scheme originale și criterii de test pentru firme.
Citește articolul
RNN, LSTM și GRU: date secvențiale și serii de timp
Cum procesează o rețea recurentă istoricul: stare, porți, ferestre temporale și evaluare cronologică. Exemple vizuale pentru prognoze utile unei firme.
Citește articolul
Rețele neuronale convoluționale: cum funcționează un CNN
CNN explicat prin filtre, hărți de caracteristici și un calcul vizual. Date, transfer learning și evaluare pentru o aplicație de analiză a imaginilor.
Citește articolul
Cum funcționează un Transformer: mecanismul de atenție AI
Atenția AI explicată vizual: tokeni, query, key, value, măști, encoder și decoder. Exemple demonstrative și criterii pentru o aplicație de firmă.
Citește articolul
Deepfake: cum protejezi identitatea și comunicarea firmei
Ce este un deepfake și cum verificăm o cerere neobișnuită: voce, video, proveniență, confirmare independentă și operațiuni autorizate. Ghid practic pentru firme.
Citește articolul
Computer vision pentru firme: aplicații și evaluare
Cum folosim imagini și video în aplicații de firmă: clasificare, detectare, segmentare, OCR și urmărire. Scheme, exemple și criterii de evaluare a unui pilot.
Citește articolul