WEITI » Studenci »

Biblioteka WEiTI

Zapraszamy do Biblioteki Wydziałowej! 

Lokalizacja Biblioteki: parter, pok. 40. 
 

 
Biblioteka czynna w godzinach:
Poniedziałek – Piątek
9:00 - 18:00
 
***
 

KATALOG CENTRALNY BIBLIOTEK PW»
 
***

     

Biblioteka Wydziału zaprasza pracowników naukowych do zgłaszania zapotrzebowania na analizę cytowań
Bibliografia załącznikowa i przypisy w pracy: zasady, wskazówki i przykłady

  

***

    

PRACOWNICY
Koordynator ds. Bazy Wiedzy na WEiTI
Kierownik Biblioteki - Kustosz
mgr Olga Bogatek  		   
tel. 22 234 76 25 
e-mail olga.bogatek@pw.edu.pl 
Starszy Bibliotekarz 
mgr Anna Gątarek 		tel. 22 234 76 25 
e-mail anna.gatarek@pw.edu.pl
Bibliotekarz
Małgorzata Rymut 		tel. 22 234 76 25 
e-mail malgorzata.rymut@pw.edu.pl
Starszy Bibliotekarz
mgr Kamila Szlaga 		tel. 22 234 76 25 
e-mail kamila.szlaga@pw.edu.pl
Starszy Bibliotekarz 
mgr Anna Zaręba 		tel. 22 234 76 25 
e-mail anna.zareba@pw.edu.pl

 

Regulamin

Regulamin Biblioteki WEiTI (pdf, 504,02 kB)

   

Dane kontaktowe

tel. +48 22 234 76 25
tel. +48 22 234 58 32
e-mail bwepw.elka@pw.edu.pl

ul. Nowowiejska 15/19, pok. 40 
00-665 Warszawa

   

Nowości biblioteczne        

Okładka: Big data on Kubernetes. A practical guide to building efficient and scalable data solutions

    Crepalde N.  

    Big data on Kubernetes. A practical guide to building efficient and scalable 
    data solutions

    Packt Publishing, 2024

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: DevOps. Frameworks, techniques, and tools

    Vijayakumaran S.  

    DevOps. Frameworks, techniques, and tools

    Rheinwerk Publishing, 2024

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Generative AI application integration patterns. Integrate large language models into your applications

    Bustos J.P., Lopez Soria L.  

    Generative AI application integration patterns. Integrate large language models
    into your applications 

    Packt Publishing, 2024

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Hands-on machine learning with C++. Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines. Second edition

    Kolodiazhnyi K.  

    Hands-on machine learning with C++. Build, train, and deploy end-to-end
    machine learning and deep learning pipelines. Second edition 

    Packt Publishing, 2025

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Learn generative AI with PyTorch

    Liu M. 

    Learn generative AI with PyTorch 

    Manning, 2024

    Pobierz opis publikacji: 

application/msword  Learn generative AI with PyTorch (msword, 30,50 kB)
Okładka: Learn Python programming. A comprehensive, up-to-date, and definitive guide to learning Python. Fourth edition

    Romano F., Kruger H.     

    Learn Python programming. A comprehensive, up-to-date, and definitive guide
    to learning Python. Fourth edition

    Packt Publishing, 2024

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Machine learning for imbalanced data. Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques

    Abhishek K., Abdelaziz M.    

    Machine learning for imbalanced data. Tackle imbalanced datasets using 
    machine learning and deep learning techniques 

    Packt Publishing, 2023

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Quick start guide to large language models. Strategies and best practices for ChatGPT, embeddings, fine-tuning, and multimodal AI. Second edition

    Ozdemir S.    

    Quick start guide to large language models. Strategies and best practices  
    for ChatGPT, embeddings, fine-tuning, and multimodal AI. Second edition    

    Addison-Wesley, 2024

    Pobierz opis publikacji: 
Okładka: Unlocking data with generative AI and RAG. Enhance generative AI systems by integrating internal data with large language models using RAG

    Bourne K.    

    Unlocking data with generative AI and RAG. Enhance generative AI systems  
    by integrating internal data with large language models using RAG   

    Packt Publishing, 2024

    Pobierz opis publikacji: