Další vzdělávací program
AI aplikace, automatizace a agenti
Od nápadu a specifikace k vlastní aplikaci. Přednášky vysvětlují principy jazykových modelů. Semináře vedou přes vývoj s Claude Code, integraci LLM, automatizace a agenty až k zabezpečení a přesunu projektu.
AI připravuje návrhy a vykonává zadané kroky. Kontrola kódu, přístupů, výstupů a rozhodnutí o nasazení zůstává na člověku.
Principy, na kterých aplikace stojí
10 přednášek: od fungování jazykových modelů přes jejich zapojení do aplikace až po evaluaci, infrastrukturu a generování dalších typů výstupů.
Navazující semináře- P1
Úvod do umělé inteligence
Základní pojmy, generativní AI a role jazykových modelů. Rozlišení mezi schopností vytvořit výstup a jeho správností. Omezení AI při práci na vlastní aplikaci.
- P2
Architektura Transformer: od vstupu ke generování textu
Průchod vstupu modelem: tokeny, jejich reprezentace, mechanismus attention a tvorba výstupního textu. Souvislost mezi kontextem, generováním a chováním modelu.
- P3
Prompt engineering a context engineering
Zadání úlohy, potřebný kontext, ukázky a požadovaný formát odpovědi. Sestavení kontextu pro konkrétní krok aplikace a průběžná úprava zadání podle výsledků.
- P4
Velké jazykové modely: integrace přes API
Rozhraní mezi aplikací a modelem. Struktura požadavku a odpovědi, konfigurace volání a zpracování chyb. Oddělení přístupových údajů od kódu aplikace.
- P5
Schopnosti moderních LLM
Práce s textem, strukturovanými výstupy a nástroji. Volba modelu podle úlohy a ověřování jeho schopností na konkrétním zadání místo obecného příslibu.
- P6
Vývoj softwaru s asistencí AI
Od specifikace k menším vývojovým úlohám. Práce s AI nad kódem, kontrola navržených změn a ověřování funkčnosti. Rozdělení práce mezi člověka a vývojového asistenta.
- P7
Evaluace LLM
Výběr testovacích zadání, očekávané výsledky a kritéria hodnocení. Porovnání odpovědí při změně modelu, promptu nebo kontextu. Evidence chyb a omezení.
- P8
Agentní systémy a AI workflow
Kroky workflow, volání nástrojů a rozhodování agenta. Rozdělení oprávnění, místa pro lidské schválení a podmínky zastavení běhu. Vazba na aplikaci a automatizace.
- P9
Infrastruktura pro LLM
Provoz modelu přes vzdálené API a lokálně. Abstraktní vrstva mezi aplikací a modelem, provozní závislosti a požadavky na prostředí. Podklady pro volbu způsobu provozu.
- P10
Generativní AI nad rámec textu
Generování a zpracování obrazových, zvukových a dalších netextových výstupů. Jejich místo v aplikaci a prezentaci projektu. Kontrola použitelnosti výsledků.
Vlastní aplikace. Potom modely, workflow a provoz.
Semináře na sebe navazují nad jedním projektem. Nejdřív vzniká aplikace, potom její propojení s modely, dokumenty a nástroji. Závěr patří provozu, digitálnímu právu a prezentaci projektu.
Část 1: Příprava a vývoj
Od prostředí a specifikace k aplikaci na vlastní subdoméně.
- S1
Příprava vývojového prostředí
Příprava nástrojů, pracovního adresáře a konfigurace projektu. Ověření, že prostředí umožňuje spustit a dále vyvíjet aplikaci.
Pracovní výstup: Připravené vývojové prostředí a ověřené spuštění projektu.
- S2
Od nápadu ke specifikaci pomocí Claude Projectu
Rozpracování nápadu v Claude Projectu. Popis uživatelů, hlavních funkcí a hranic zadání. Rozdělení specifikace na kroky, které lze postupně ověřovat.
Pracovní výstup: Specifikace aplikace a seznam vývojových kroků.
- S3
Vlastní vývojový server řízený přes Claude Code
Příprava vlastního vývojového serveru a práce s ním přes Claude Code. Spouštění projektu, čtení provozních výpisů a kontrola změn provedených asistentem.
Pracovní výstup: Vývojový server s projektem ovládaným přes Claude Code.
- S4
Vývoj aplikace: nejprve frontend, poté po jednotlivých částech
Nejprve vzniká uživatelské rozhraní. Další funkce se přidávají po částech podle specifikace. Po každé změně následuje kontrola chování aplikace.
Pracovní výstup: Aplikace s frontendem a postupně doplněnými funkcemi.
- S5
Nasazení aplikace na vlastní subdoménu
Příprava nasazení, konfigurace subdomény a propojení s aplikací. Ověření přístupu přes cílovou adresu a základních funkcí nasazené verze.
Pracovní výstup: Nasazená aplikace dostupná na vlastní subdoméně.
Část 2: LLM, automatizace a agenti
Modely, vlastní dokumenty a nástroje se propojí s aplikací.
- S6
Integrace LLM přes API
Doplnění volání modelu do aplikace. Sestavení požadavku, zpracování odpovědi a chybových stavů. Ověření integrace na konkrétní funkci projektu.
Pracovní výstup: Funkce aplikace využívající LLM přes API.
- S7
Lokální provoz LLM za vlastní abstraktní vrstvou
Příprava lokálního modelu a jednotného rozhraní pro jeho volání. Oddělení logiky aplikace od konkrétního poskytovatele nebo způsobu provozu modelu.
Pracovní výstup: Abstraktní vrstva aplikace napojená na lokální LLM.
- S8
Automatizace kolem aplikace pomocí n8n
Sestavení workflow v n8n, které navazuje na dění v aplikaci. Propojení vstupů a výstupů jednotlivých kroků a ověření průběhu automatizace.
Pracovní výstup: Workflow v n8n propojené s vlastní aplikací.
- S9
RAG: odpovídání nad vlastními dokumenty přímo v aplikaci
Příprava dokumentů, vyhledání relevantních částí a jejich vložení do kontextu modelu. Zobrazení odpovědi v aplikaci a kontrola její vazby na zdrojové dokumenty.
Pracovní výstup: Funkce pro odpovídání nad vlastními dokumenty v aplikaci.
- S10
MCP servery: nástroje pro agenty a aplikace jako MCP server
Připojení nástrojů dostupných přes MCP. Zpřístupnění vybraných funkcí vlastní aplikace jako MCP serveru a kontrola, které operace může agent vyvolat.
Pracovní výstup: Vybrané funkce aplikace dostupné přes MCP server.
- S11
Autonomní agent v Telegramu ovládající aplikaci a workflow
Propojení agenta s Telegramem, aplikací a workflow. Vymezení povolených úkonů, kroků ke schválení a podmínek zastavení. Ověření chování na zkušebních zadáních.
Pracovní výstup: Agent ovládaný z Telegramu s vymezenými oprávněními.
Část 3: Provoz a další kroky
Zabezpečení, digitální právo, prezentace a přesun projektu.
- S12
Provoz, bezpečnost a DevOps: zabezpečení hotového řešení
Revize přístupů, konfigurace a přístupových údajů. Kontrola provozních záznamů, zálohování a postupu obnovy. Příprava seznamu úkolů před dalším provozem.
Pracovní výstup: Provozní checklist a upravené zabezpečení projektu.
- S13
Digitální právo pro vaši aplikaci: GDPR, AI Act, NIS2 a české předpisy
Právní témata se vztáhnou ke konkrétní aplikaci, jejím datům a způsobu používání. Vznikne přehled otázek k GDPR, AI Actu, NIS2 a českým předpisům pro další posouzení.
Pracovní výstup: Mapa právních témat projektu a otázek k odbornému posouzení.
- S14
Design systémy a prezentace: výstupy o projektu v jednotném vizuálním stylu
Sjednocení barev, typografie a prvků rozhraní. Použití stejného vizuálního stylu v materiálech, které vysvětlují účel, fungování a výstupy projektu.
Pracovní výstup: Základ design systému a prezentace projektu v jednotném stylu.
- S15
Přesun projektu: provoz lokálně nebo na vlastním serveru
Příprava projektu pro cílové prostředí. Přenos konfigurace a dat, spuštění lokálně nebo na vlastním serveru a kontrola závislostí i hlavních funkcí.
Pracovní výstup: Přenesený projekt a popis jeho spuštění v cílovém prostředí.
Mikrocertifikát od ČZU
Konkrétní podmínky získání mikrocertifikátu sdělíme před přihlášením.
Celý sylabus v PDFZeptat se na účastProbereme váš projekt a účast v programu
Napište nám, co chcete postavit. Probereme obsah programu i organizační podmínky, včetně mikrocertifikátu ČZU.