04 AI & aplikace externích dat
AI a aplikace externích dat
Pochopte, co AI ve vaší firmě opravdu mění, a pak postavte funkční AI aplikaci od nuly, přímo v přednáškové místnosti.
Nezávazně poptat školení- Délka
- 1 den (interaktivně)
- Forma
- Prezenčně i online
- Velikost skupiny
- Do ~15
- Jazyky
- Česky nebo anglicky
- Předpoklady
- Žádné, programování netřeba
- Cena
- Na vyžádání
Pro koho to je
AI je všude a jasno v ní málokdo. Tohle školení je pro širokou, netechnickou veřejnost: nejdřív srozumitelně oddělíme reálnou byznysovou hodnotu od hype, pak naživo proměníme externí data z webu ve funkční AI produkt s aktuálními nástroji. Je pro manažery, zakladatele, marketing a obsah, provoz, prostě každého, kdo chce AI používat dobře. Bez programování.
Co si odnesete
- Srozumitelně vysvětlit, co dnešní AI umí a co ne.
- Najít případy užití AI, které se ve vaší práci vyplatí, včetně jednoduché automatizace.
- Efektivně promptovat (zero-shot, few-shot, chain-of-thought).
- Zorientovat se: poskytovatelé modelů, IDE pro kódování s AI a kolik kódování s AI stojí.
- Používat AI zodpovědně a chránit data.
- Postavit a nasadit malou AI aplikaci nad živými externími daty.
Co probereme
- 01
Kontext AI srozumitelně
Co dnešní AI je, jak fungují jazykové modely (bez žargonu) a kde je reálná hodnota vs. hype.
- 02
Promptování, které funguje
Anatomie efektivního promptu; zero-shot, few-shot a chain-of-thought s praxí.
- 03
Poskytovatelé, IDE, náklady a automatizace
Kdo poskytuje modely; co je IDE pro kódování s AI a které použít; kolik kódování s AI reálně stojí; základy automatizace úloh, a k tomu zodpovědné použití, soukromí a halucinace.
- 04
Build lab, část 1: nápad → data
Vymezíme malý projekt a stáhneme externí data z webu přes Exa, s pomocí Claude / Claude Code.
- 05
Build lab, část 2: aplikace → online
Necháme nad daty uvažovat LLM a nasadíme funkční aplikaci na web přes Vercel.
Součástí tracku
Efektivní AI v byznysu
Úvod pro širokou veřejnost bez prerekvizit: jak najít případy užití, které se vyplatí, jak promptovat, aby to fungovalo, a jak se v záplavě AI nástrojů vyznat a používat je zodpovědně.
Postavte AI projekt od nuly
Interaktivní lab: z nápadu k běžící aplikaci přímo v sále pomocí Claude, Claude Code, Exa (data z webu) a Vercelu (nasazení). Externí data → AI → hotový produkt.
S čím pracujeme
Jak to učím
Krátký úvod a pak živá stavba: koncepty na začátku, pak většinu dne tvoříme něco reálného. Každý odchází s funkční ukázkou a jistotou, že to zopakuje.
O lektorovi
PhDr. Jan Černý, Ph.D.
Výzkumník a konzultant, Competitive and Technology Intelligence
Jan Černý má Ph.D. v aplikované informatice (Vysoká škola ekonomická v Praze) a PhDr. v informační vědě (Univerzita Karlova). Patnáct let radí strategickým, inovačním a IP týmům v oblasti Competitive and Technology Intelligence, technologického scoutingu a aplikované AI a stejná témata zkoumá akademicky, publikuje mj. v The Electronic Library, Review of Managerial Science, Journal of Information Warfare a Online Information Review.
Výzkum a publikace- Ph.D., aplikovaná informatika, VŠE v Praze
- PhDr., informační věda, Univerzita Karlova
- 15+ let poradenství strategickým, inovačním a IP týmům
- Recenzovaný autor v CI, OSINT, patentové analytice a aplikované AI
- Realizováno s Národní knihovnou a ministerstvy vnitra ČR a SR
Časté otázky
Potřebuji technické znalosti nebo programování?
Ne. Track je navržen pro širokou byznysovou veřejnost. Build lab využívá AI-asistované nástroje (Claude Code, Vercel), takže i neprogramátoři do konce dne nasadí funkční aplikaci.
Co konkrétně postavíme?
Malou, ale skutečnou aplikaci, která stáhne externí data z webu (přes Exa), nechá nad nimi uvažovat velký jazykový model (Claude) a nasadí se naživo na internet (Vercel), poskládáno s pomocí Claude Code. Externí data → AI → hotový produkt.
Je „prompt engineering“ pořád reálná dovednost?
Ano. Strukturované promptování, zero-shot, few-shot a chain-of-thought, měřitelně zlepšuje kvalitu výstupu a dovednost se přenáší mezi modely i úlohami (Černý, Journal of Information Warfare, 2024; Černý, „AI-Driven Generation of Key Intelligence Topics and Questions“, ECKM 2025).
Dá se AI věřit při byznysovém rozhodování?
Berte AI jako urychlovač, ne věštírnu: výstupy musí být ověřitelné a zkontrolované. Dobře navržené agentní AI systémy umí spolehlivě těžit hodnotu z velkých externích dat, pokud mají kontroly a jasný řetězec důkazů (Černý, Avramov & Pendse, The Electronic Library, 2026, DOI 10.1108/EL-06-2025-0272).
Co halucinace, soukromí a etika?
Probereme, kde modely předvídatelně selhávají, jak řídit halucinace a základy ochrany dat a zodpovědného používání, prakticky, jako součást výběru a používání nástrojů.
Jaké nástroje používáme a kolik kódování s AI stojí?
Pracujeme s hlavními poskytovateli modelů (Anthropic, OpenAI, Google) a s IDE pro kódování s AI: především s Claude a Claude Code, k tomu Exa pro data z webu a Vercel pro nasazení. Ukážu, co je IDE, která se hodí i pro neprogramátory, a kolik malá AI aplikace reálně stojí, od bezplatných verzí po API placené podle spotřeby, abyste se vyhnuli překvapení na faktuře.
Nezávazná poptávka školení
Napište, které téma vás zajímá, a pár vět o týmu. Do 48 hodin se ozvu s formáty, termíny a nabídkou na míru.
- jan@cerny.ai
- Telefon
- +420 773 482 560
Obvyklá odpověď: do 48 hodin.
Další školení