diff --git a/wyk/13_CNN.ipynb b/wyk/13_CNN.ipynb
index 547e7d4..8c9b2a8 100644
--- a/wyk/13_CNN.ipynb
+++ b/wyk/13_CNN.ipynb
@@ -1,7 +1,6 @@
 {
  "cells": [
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
@@ -194,7 +193,7 @@
     "\n",
     "Żeby zredukować liczbę parametrów, a dzięki temu uprościć obliczenia, stosuje się warstwy ***pooling***.\n",
     "\n",
-    "*Pooling* to rodzaj próbkowania. Najpopularniejszą jego odmianą jest *max-pooling*, czyli wybieranie najwyższej wartości spośród kilku sąsiadujących pikseli (rys. 12.1)."
+    "*Pooling* to rodzaj próbkowania. Najpopularniejszą jego odmianą jest *max-pooling*, czyli wybieranie najwyższej wartości spośród kilku sąsiadujących pikseli (rys. 13.1)."
    ]
   },
   {
@@ -205,9 +204,9 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Rys. 12.1. Pooling](Max_pooling.png \"Rys. 12.1. Pooling\")\n",
+    "![Rys. 13.1. Pooling](Max_pooling.png \"Rys. 13.1. Pooling\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 12.1. - źródło: [Aphex34](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Max_pooling.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 13.1. - źródło: [Aphex34](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Max_pooling.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -218,7 +217,7 @@
     }
    },
    "source": [
-    "Warstwy _pooling_ i konwolucyjne można przeplatać ze sobą (rys. 12.2)."
+    "Warstwy _pooling_ i konwolucyjne można przeplatać ze sobą (rys. 13.2)."
    ]
   },
   {
@@ -229,9 +228,9 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Rys. 12.2. CNN](Typical_cnn.png \"Rys. 12.2. CNN\")\n",
+    "![Rys. 13.2. CNN](Typical_cnn.png \"Rys. 13.2. CNN\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 12.2. - źródło: [Aphex34](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Typical_cnn.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 13.2. - źródło: [Aphex34](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Typical_cnn.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -580,7 +579,7 @@
   "celltoolbar": "Slideshow",
   "email": "pawel.skorzewski@amu.edu.pl",
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
    "language": "python",
    "name": "python3"
   },
@@ -595,7 +594,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0]"
+   "version": "3.10.6"
   },
   "livereveal": {
    "start_slideshow_at": "selected",
diff --git a/wyk/14_RNN.ipynb b/wyk/14_RNN.ipynb
index af3fab9..6d0030e 100644
--- a/wyk/14_RNN.ipynb
+++ b/wyk/14_RNN.ipynb
@@ -1,17 +1,24 @@
 {
  "cells": [
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "slide"
+    }
+   },
    "source": [
+    "### Uczenie maszynowe\n",
     "# 14. Rekurencyjne sieci neuronowe"
    ]
   },
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
    "source": [
     "## 14.1. Rekurencyjne sieci neuronowe"
    ]
@@ -50,11 +57,11 @@
    "source": [
     "### Rekurencyjna sieć neuronowa – schemat\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.1.\n",
+    "Rys. 14.1.\n",
     "\n",
-    "![Rys. 11.1. Rekurencyjna sieć neuronowa – schemat](Recurrent_neural_network_unfold.png \"Rys. 11.1. Rekurencyjna sieć neuronowa – schemat\")\n",
+    "![Rys. 14.1. Rekurencyjna sieć neuronowa – schemat](Recurrent_neural_network_unfold.png \"Rys. 14.1. Rekurencyjna sieć neuronowa – schemat\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.1 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Recurrent_neural_network_unfold.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 14.1 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Recurrent_neural_network_unfold.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -67,11 +74,11 @@
    "source": [
     "### LSTM – schemat\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.2.\n",
+    "Rys. 14.2.\n",
     "\n",
-    "![Rys. 11.2. LSTM – schemat](Long_Short-Term_Memory.png \"Rys. 11.2. LSTM – schemat\")\n",
+    "![Rys. 14.2. LSTM – schemat](Long_Short-Term_Memory.png \"Rys. 14.2. LSTM – schemat\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.2 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Long_Short-Term_Memory.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 14.2 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Long_Short-Term_Memory.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -136,11 +143,11 @@
    "source": [
     "### GRU – schemat\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.3\n",
+    "Rys. 14.3\n",
     "\n",
-    "![Rys. 11.3. GRU – schemat](Gated_Recurrent_Unit.png \"Rys. 11.3. GRU – schemat\")\n",
+    "![Rys. 14.3. GRU – schemat](Gated_Recurrent_Unit.png \"Rys. 14.3. GRU – schemat\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 11.3 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gated_Recurrent_Unit.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 14.3 - źródło: [fdeloche](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gated_Recurrent_Unit.svg), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -158,7 +165,6 @@
    ]
   },
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {
     "slideshow": {
@@ -197,7 +203,7 @@
     "* warstwa środkowa ma $k < n$ neuronów\n",
     "* $y^{(i)} = x^{(i)}$ dla każdego $i$\n",
     "\n",
-    "(rys. 13.1)"
+    "(rys. 14.4)"
    ]
   },
   {
@@ -208,9 +214,9 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Rys. 13.1. Autoencoder](Autoencoder_schema.png \"Rys. 13.1. Autoencoder\")\n",
+    "![Rys. 14.4. Autoencoder](Autoencoder_schema.png \"Rys. 14.4. Autoencoder\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 13.1 - źródło: [Michela Massi](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Autoencoder_schema.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 14.4 - źródło: [Michela Massi](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Autoencoder_schema.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -240,7 +246,7 @@
     "* Ograniczenia nałożone na reprezentację danych w warstwie ukrytej pozwala na „odkrycie” pewnej **struktury** w danych.\n",
     "* _Decoder_ musi odtworzyć do pierwotnej postaci reprezentację danych skompresowaną przez _encoder_.\n",
     "\n",
-    "(rys. 13.2)"
+    "(rys. 14.5)"
    ]
   },
   {
@@ -251,9 +257,9 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Rys. 13.2. Autoencoder - struktura](Autoencoder_structure.png \"Rys. 13.2. Autoencoder - struktura\")\n",
+    "![Rys. 14.5. Autoencoder - struktura](Autoencoder_structure.png \"Rys. 14.5. Autoencoder - struktura\")\n",
     "\n",
-    "Rys. 13.2 - źródło: [Chervinskii](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Autoencoder_structure.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
+    "Rys. 14.5 - źródło: [Chervinskii](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Autoencoder_structure.png), [CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), Wikimedia Commons"
    ]
   },
   {
@@ -302,7 +308,6 @@
    ]
   },
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {
     "slideshow": {
@@ -438,7 +443,6 @@
    ]
   },
   {
-   "attachments": {},
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {
     "slideshow": {
@@ -481,7 +485,7 @@
   "celltoolbar": "Slideshow",
   "email": "pawel.skorzewski@amu.edu.pl",
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
    "language": "python",
    "name": "python3"
   },
@@ -496,7 +500,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0]"
+   "version": "3.10.6"
   },
   "livereveal": {
    "start_slideshow_at": "selected",
diff --git a/wyk/15_Uczenie_przez_wzmacnianie.ipynb b/wyk/15_Uczenie_przez_wzmacnianie.ipynb
index 28735f6..5a537ee 100644
--- a/wyk/15_Uczenie_przez_wzmacnianie.ipynb
+++ b/wyk/15_Uczenie_przez_wzmacnianie.ipynb
@@ -2,8 +2,13 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "slide"
+    }
+   },
    "source": [
+    "### Uczenie maszynowe\n",
     "# 15. Uczenie przez wzmacnianie i systemy dialogowe"
    ]
   },
@@ -15,7 +20,7 @@
     }
    },
    "source": [
-    "# 15.1. Uczenie przez wzmacnianie"
+    "## 15.1. Uczenie przez wzmacnianie"
    ]
   },
   {
@@ -71,7 +76,7 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Rys. 13.2. Agent i środowisko](agent_i_srodowisko.png \"Rys. 13.2. Agent i środowisko\")"
+    "![Rys. 15.2. Agent i środowisko](agent_i_srodowisko.png \"Rys. 15.2. Agent i środowisko\")"
    ]
   },
   {
@@ -257,9 +262,9 @@
    "source": [
     "## Architektura systemu dialogowego\n",
     "\n",
-    "(rys. 13.3)\n",
+    "(rys. 15.3)\n",
     "\n",
-    "![Rys. 13.3. Architektura systemu dialogowego](system_dialogowy.png \"Rys. 13.3. Architektura systemu dialogowego\")"
+    "![Rys. 15.3. Architektura systemu dialogowego](system_dialogowy.png \"Rys. 15.3. Architektura systemu dialogowego\")"
    ]
   }
  ],
@@ -268,7 +273,7 @@
   "celltoolbar": "Slideshow",
   "email": "pawel.skorzewski@amu.edu.pl",
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3",
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
    "language": "python",
    "name": "python3"
   },
@@ -283,7 +288,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0]"
+   "version": "3.10.6"
   },
   "livereveal": {
    "start_slideshow_at": "selected",
diff --git a/wyk/Autoencoder_schema.png b/wyk/Autoencoder_schema.png
new file mode 100644
index 0000000..b75faf5
Binary files /dev/null and b/wyk/Autoencoder_schema.png differ
diff --git a/wyk/Autoencoder_structure.png b/wyk/Autoencoder_structure.png
new file mode 100644
index 0000000..6735ff6
Binary files /dev/null and b/wyk/Autoencoder_structure.png differ
diff --git a/wyk/Gated_Recurrent_Unit.png b/wyk/Gated_Recurrent_Unit.png
new file mode 100644
index 0000000..3ae0d37
Binary files /dev/null and b/wyk/Gated_Recurrent_Unit.png differ
diff --git a/wyk/Long_Short-Term_Memory.png b/wyk/Long_Short-Term_Memory.png
new file mode 100644
index 0000000..54b5f4a
Binary files /dev/null and b/wyk/Long_Short-Term_Memory.png differ
diff --git a/wyk/Max_pooling.png b/wyk/Max_pooling.png
new file mode 100644
index 0000000..9d50afc
Binary files /dev/null and b/wyk/Max_pooling.png differ
diff --git a/wyk/Recurrent_neural_network_unfold.png b/wyk/Recurrent_neural_network_unfold.png
new file mode 100644
index 0000000..9a7fb83
Binary files /dev/null and b/wyk/Recurrent_neural_network_unfold.png differ
diff --git a/wyk/Typical_cnn.png b/wyk/Typical_cnn.png
new file mode 100644
index 0000000..356c4b7
Binary files /dev/null and b/wyk/Typical_cnn.png differ
diff --git a/wyk/agent_i_srodowisko.png b/wyk/agent_i_srodowisko.png
new file mode 100644
index 0000000..32793d2
Binary files /dev/null and b/wyk/agent_i_srodowisko.png differ
diff --git a/wyk/paradygmaty_um.png b/wyk/paradygmaty_um.png
new file mode 100644
index 0000000..6b788fe
Binary files /dev/null and b/wyk/paradygmaty_um.png differ
diff --git a/wyk/system_dialogowy.png b/wyk/system_dialogowy.png
new file mode 100644
index 0000000..ec7afa3
Binary files /dev/null and b/wyk/system_dialogowy.png differ