Strana 1
Kurzy umelej inteligencie
Prehľad kategórie
Popis kategórie zatiaľ nie je dostupný.
Obsah
Aktívne kurzy: 6
Strana 2
Programátor Python s asistenciou AI
Cena s DPH
1 246,00 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 8 dní
Popis kurzu
Programátor Python s asistenciou AI - balík kurzov je určený tým, ktorí si chcú osvojiť základy programovania v jazyku Python s využitím umelej inteligencie. Na kurze sa naučíte základy jazyka Pythonu aj pokročilé programovanie, ktoré budete rozširovať o programovanie s asistenciou AI. Python je ideálnym programovacím jazykom aj pre začiatočníkov. Balík kurzov sa venuje práci s umelou inteligenciou - všeobecné oboznámenie sa so základnými pojmami a chatbotmi ako napr. ChatGPT alebo Gemini. AI sa potom naučíte aplikovať pri vývoji aplikácií v Pythone. Balík obsahuje kurzy: Python programovanie - základy v rozsahu 2 dni Python programovanie - pokročilý v rozsahu 2 dni Úvod do práce s umelou inteligenciou v rozsahu 2 dni AI asistencia pri programovaní v jazyku Python v rozsahu 2 dni
Minimálne vstupné vedomosti
Nepredpokladajú sa žiadne konkrétne vstupné vedomosti.
Výstupné vedomosti
Vytváranie zložiteších programov v jazyku Python vrátane tvorby objektového návrhu a jeho implementácie. To všetko bez, ale najmä s účinným využitím umelej inteligencie.
Osnova školenia
Inštalácia Pythonu a PyCharm IDE
- tvorba prvých skriptov spustenie programu v PyCharm IDE spustenie programu na Linuxe
Jazyk Python
- charakteristika jazyka Python história jazyka a jeho využitie
Lexikálna štruktúra Pythonu
- komentáre a biele miesta identifikátory, literály operátory a separátory kľúčové slová
Dátové typy a premenné
- booleovský dátový typ čísla a reťazce dátový typ None
Práca s reťazcami
- tvorba reťazcov základné operácie s reťazcami formátovanie reťazcov
Operátory a výrazy
- typy operátorov (logické, relačné, aritmetické) priorita a asociativita operátorov
Riadenie toku programu
- podmienky cykly
Kontainery v Pythone
- n-tice, zoznamy, slovníky, množiny
Dátumy a čas s knižnicou PyQt
- triedy QDate, QTime a QDateTime univerzálny čas letný a zimný čas
Tvorba grafov s knižnicou Matplotlib
- tvorba a export grafov čiarové, stĺpcové, koláčové grafy
Práca s Excelovskými súbormi s knižnicou Openpyxl
- čítanie a zapisovanie dát vzorce, obrázky, a grafy
Práca s obrázkami s knižnicou Pillow
- manipulácia s obrázkami export obrázkov vytvorenie vodoznaku
Tvorba GUI s knižnicou PyQt
- princípy grafického užívateľského rozhrania základné komponenty (QLabel, QPushButton, QSlider) udalostné programovanie práca s grafikou
Tvorba webových požiadaviek s knižnicou requests
- GET, POST, HEAD požiadavky práca s JSON dátami autentifikácia
Webové aplikácie s knižnicou Flask
- základy webových aplikácií routing šablóny
Funkcie
- typy funkcií tvorba funkcií anonymné funkcie
Objektovo orientované programovanie
- princípy OOP triedy, objekty a metódy dedičnosť
Moduly
- význam modulov, zabudované moduly práca s modulmi tvorba vlastných modulov
Balíčky
- význam balíčkov práca s balíčkami
Súbory a adresáre
- zapisovanie do súborov čítanie zo súborov príkaz with práca s CSV súbormi
Výnimky
- chyby v programe zachytávanie a tvorba výnimiek
Praktické príklady
- tvorba grafov, práca s obrázkami jednoduchá grafická a webová aplikácia
Základy jazyka Python - opakovanie
- zoznamy (pole), n-tice a práca s nimi práca s reťazcami, formátovanie, modul string slovníky a práca s nimi
Práca so súbormi
- základy práce so súbormi otváranie súborov na čítanie a zápis práca so súbormi
Chyby a výnimky
- zoznámenie s výnimkami typy, vyvolanie, zachytenie a obsluha výnimiek
Objektovo orientované programovanie
- základy OOP, triedy, vlastnosti a metódy konštruktory a deštruktory dedičnosť a viacnásobná dedičnosť
Debugovanie
- využitie debuggeru na testovanie, hľadanie chýb, ale aj pochopenie programu napísaného iným programátorom
Úvod do práce s umelou inteligenciou AI
- definícia a história AI, kľúčové oblasti a aplikácie
Využitie AI
- kreatívne písanie, tvorba obrázkov, hudby, videa a kódu, robotika
Teoretické základy
- strojové učenie, neurónové siete, siete hlbokého učenia
Veľké jazykové modely (LLM)
- definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Chatboty
- Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
- definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
- sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov
Funkcie a moduly
- typy funkcií, tvorba funkcií, anonymné funkcie, importovanie a používanie modulov
Objektovo orientované programovanie
- princípy OOP, triedy, objekty a metódy
Práca so súbormi
- čítanie zo súboru, zápis do súboru, správa výnimiek
AI asistencia pri programovaní v jazyku Python
Nástroje a frameworky v Pythone
- Ollama, LangChain, LangFlow, Hugging Face transformery
Gradio
- tvorba dashboardov pre LLM aplikácie
Cena s DPH
798,00 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 6 dní
Popis kurzu
Tento balíček kurzov je určený pre každého, kto chce umelú inteligenciu využívať pri
skutočnej práci, nielen o nej čítať. Školenie je ideálne pre študentov, pedagógov,
developerov, výskumníkov, podnikateľov a pracovníkov, ktorí chcú využiť AI vo
svojich aktivitách. Balíček kurzov pozostáva z troch dvojdňových modulov.
Minimálne vstupné vedomosti
Vyžadujú sa základné zručnosti práce s počítačom. Špeciálne vstupné vedomosti
nie sú potrebné.
Pre absolvovanie kurzu je potrebné mať účet Gmail a debetnú kartu, pomocou
ktorej si počas kurzu účastníci nakúpia AI kredity od poskytovateľov AI modelov
(približne 5 EUR).
Výstupné vedomosti
Účastníci si postupne osvoja prácu s AI asistentmi, naučia sa písať účinné prompty, vyberú si vhodné nástroje a vytvoria vlastné pracovné workflowy.
Osnova školenia
Úvod do AI a jazykové modely (1. - 2.deň)
Čo je umelá inteligencia
Definícia AI, strojového učenia a hlbokého učenia
Rozdiel medzi klasickými algoritmami a AI
História a kľúčové míľniky AI
Turingov test (1950)
Dartmouthská konferencia (1956) — zrod AI ako vednej disciplíny
Zlatá éra expertných systémov (1970–1980)
Nástup strojového učenia (1990–2000)
Hlboké učenie a veľké jazykové modely (2010–súčasnosť)
Ako sa AI učí
Strojové učenie: učenie s učiteľom, bez učiteľa a so spätnou väzbou
Neurónové siete — inšpirácia ľudským mozgom
Token — základná jednotka spracovania textu
Knowledge cut-off a kontextové okno
Veľké jazykové modely (LLM)
Čo sú LLM a ako fungujú
Tokenizácia, tréning, predikcia
Benchmarky a porovnávanie modelov
AI asistenti — prehľad a porovnanie
ChatGPT, Claude
Gemini, DeepSeek
Grok, Qwen, Copilot
Prompt engineering
Čo je prompt a prečo na ňom záleží
Anatómia dobrého promptu — jasnosť, kontext, špecifickosť
Roly v promptoch: system, user, assistant
Štruktúrovaný výstup (JSON, tabuľky, Markdown)
Persona prompting („správaj sa ako...“)
Bezpečnosť, regulácie a ochrana dát
Deepfakes a dezinformácie
EÚ AI Act — rizikovo orientovaný prístup k AI systémom
GDPR a AI
Zodpovednosť za výstupy AI
Osvedčené postupy pre firemné nasadenie AI
Riziká a výzvy AI
Halucinácie a overovanie faktov
Bias a diskriminácia v modeloch
Závislosť na AI a kritické myslenie
Budúcnosť AI
Nové technológie a trendy (2026 a ďalej)
Multimodálne, multiagentné a autonómne systémy
Umelá inteligencia – praktické aplikácie (3. – 4. deň)
Claude Artifacts
Tvorba dokumentov, kódu, diagramov a interaktívnych prototypov
Úprava, testovanie, zdieľanie a export výstupu v pracovnom priestore
Gemini Canvas
Tvorba a úprava dokumentov, prezentácií a jednoduchých aplikácií
Iterácia výstupu pomocou promptov a spolupráca s ďalšími nástrojmi Google
Gemini Notebook — AI asistent pre výskum
Čo je Gemini Notebook a ako funguje
Nahratie zdrojov: PDF, webových stránok, YouTube, audia a Google Docs
Otázky k zdrojom a sumarizácia
Audio Overview — podcast z dokumentov
Google AI Studio
Prehľad rozhrania: Playground, Build, Dashboard
Systémové inštrukcie — definovanie správania asistenta
Parametre: teplota, myslenie (thinking level), dĺžka odpovede
Tvorba AI aplikácií bez kódu
Ollama — lokálne spúšťanie LLM
Inštalácia a konfigurácia Ollamy
Sťahovanie modelov (Gemma, Mistral, Granite)
Spúšťanie modelov lokálne — offline AI
Porovnanie cloudových a lokálnych modelov
AI nástroje pre tvorbu obsahu
Nano Banana — generovanie a úprava obrázkov v ekosystéme Google
Lyria — generovanie hudby s bezplatným alebo skúšobným limitom
ACE-Step — lokálne open-source generovanie hudby
Canva — bezplatný dizajn, prezentácie a jednoduché video s AI funkciami
VS Code a GitHub Copilot
Čo je GitHub Copilot a kde ho vo VS Code nájsť
Ako vyzerá Copilot Chat, inline chat a návrhy kódu priamo v editore
No-code/low-code tvorba s AI
Jednoduchá hra (napr. pexeso alebo kvíz) — zadanie promptom, úprava
pravidiel a vzhľadu, spustenie v prehliadači
Jednoduchá webová stránka — landing page alebo osobná stránka pomocou
AI, úprava textu a rozloženia bez zásahu do kódu
Automatizačný skript PowerShell — bežná úloha (premenovanie,
triedenie súborov) v prirodzenom jazyku
Automatizácia práce: workflowy a agenti (5. – 6. deň)
Make — no-code AI workflowy
Čo je Make a ako fungujú scenáre, spúšťače a jednotlivé moduly
Prepojenie e-mailu, Google Sheets, formulárov a ďalších služieb
Pridanie AI kroku: klasifikácia, sumarizácia alebo extrakcia údajov
Mapovanie údajov, filtre a podmienky medzi jednotlivými krokmi
Praktická ukážka: spracovanie e-mailu pomocou AI a uloženie výsledku do tabuľky
OpenCode
Open-source AI agent v termináli
Práca so súbormi a príkazmi v projekte
Výber cloudového alebo lokálneho modelu
Kontrola oprávnení a zmien pred ich použitím
Goose
Open-source agent na automatizáciu úloh
Spúšťanie v termináli a práca s projektovým kontextom
Rozšírenia cez MCP a pripojenie externých nástrojov
Tvorba opakovateľných workflowov a používanie lokálnych modelov
Skills — znovupoužiteľné balíčky kontextu
Čo sú Agent Skills a aký je ich formát
Rozdiel oproti custom instructions
Progressive disclosure — kontext sa nahráva len keď treba
Tvorba vlastných skills
MCP (Model Context Protocol)
Prepojenie AI s externými službami
Klient MCP, server MCP a dostupné nástroje
Prístup k súborom, databázam, API a dokumentácii
Konfigurácia servera v `settings.json` alebo `.vscode/mcp.json`
Schvaľovanie nástrojov a obmedzenie oprávnení
Praktická ukážka: pripojenie AI k vybranému externému nástroju
Cena s DPH
1 232,00 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 8 dní
Popis kurzu
Tento balík kurzov je určený pre každého, kto chce umelú inteligenciu využívať pri
skutočnej práci, nielen o nej čítať. Školenie je ideálne pre študentov, pedagógov,
developerov, výskumníkov, podnikateľov a pracovníkov, ktorí chcú využiť AI vo
svojich aktivitách.
Minimálne vstupné vedomosti
Vyžadujú sa základné zručnosti práce s počítačom. Špeciálne vstupné vedomosti
nie sú potrebné.
Pre absolvovanie kurzu je potrebné mať účet Gmail a debetnú kartu, pomocou
ktorej si počas kurzu účastníci nakúpia AI kredity od poskytovateľov AI modelov
(približne 5 EUR).
Výstupné vedomosti
Účastníci si postupne osvoja prácu s AI asistentmi, naučia sa písať účinné prompty, vyberú si vhodné nástroje a vytvoria vlastné pracovné workflowy. Balík školení pozostáva zo štyroch dvojdňových modulov.
Osnova školenia
Úvod do AI a jazykové modely (1. - 2.deň)
Čo je umelá inteligencia
Definícia AI, strojového učenia a hlbokého učenia
Rozdiel medzi klasickými algoritmami a AI
História a kľúčové míľniky AI
Turingov test (1950)
Dartmouthská konferencia (1956) — zrod AI ako vednej disciplíny
Zlatá éra expertných systémov (1970–1980)
Nástup strojového učenia (1990–2000)
Hlboké učenie a veľké jazykové modely (2010–súčasnosť)
Ako sa AI učí
Strojové učenie: učenie s učiteľom, bez učiteľa a so spätnou väzbou
Neurónové siete — inšpirácia ľudským mozgom
Token — základná jednotka spracovania textu
Knowledge cut-off a kontextové okno
Veľké jazykové modely (LLM)
Čo sú LLM a ako fungujú
Tokenizácia, tréning, predikcia
Benchmarky a porovnávanie modelov
AI asistenti — prehľad a porovnanie
ChatGPT, Claude
Gemini, DeepSeek
Grok, Qwen, Copilot
Prompt engineering
Čo je prompt a prečo na ňom záleží
Anatómia dobrého promptu — jasnosť, kontext, špecifickosť
Roly v promptoch: system, user, assistant
Štruktúrovaný výstup (JSON, tabuľky, Markdown)
Persona prompting („správaj sa ako...“)
Bezpečnosť, regulácie a ochrana dát
Deepfakes a dezinformácie
EÚ AI Act — rizikovo orientovaný prístup k AI systémom
GDPR a AI
Zodpovednosť za výstupy AI
Osvedčené postupy pre firemné nasadenie AI
Riziká a výzvy AI
Halucinácie a overovanie faktov
Bias a diskriminácia v modeloch
Závislosť na AI a kritické myslenie
Budúcnosť AI
Nové technológie a trendy (2026 a ďalej)
Multimodálne, multiagentné a autonómne systémy
Umelá inteligencia – praktické aplikácie (3. – 4. deň)
Claude Artifacts
Tvorba dokumentov, kódu, diagramov a interaktívnych prototypov
Úprava, testovanie, zdieľanie a export výstupu v pracovnom priestore
Gemini Canvas
Tvorba a úprava dokumentov, prezentácií a jednoduchých aplikácií
Iterácia výstupu pomocou promptov a spolupráca s ďalšími nástrojmi Google
Gemini Notebook — AI asistent pre výskum
Čo je Gemini Notebook a ako funguje
Nahratie zdrojov: PDF, webových stránok, YouTube, audia a Google Docs
Otázky k zdrojom a sumarizácia
Audio Overview — podcast z dokumentov
Google AI Studio
Prehľad rozhrania: Playground, Build, Dashboard
Systémové inštrukcie — definovanie správania asistenta
Parametre: teplota, myslenie (thinking level), dĺžka odpovede
Tvorba AI aplikácií bez kódu
Ollama — lokálne spúšťanie LLM
Inštalácia a konfigurácia Ollamy
Sťahovanie modelov (Gemma, Mistral, Granite)
Spúšťanie modelov lokálne — offline AI
Porovnanie cloudových a lokálnych modelov
AI nástroje pre tvorbu obsahu
Nano Banana — generovanie a úprava obrázkov v ekosystéme Google
Lyria — generovanie hudby s bezplatným alebo skúšobným limitom
ACE-Step — lokálne open-source generovanie hudby
Canva — bezplatný dizajn, prezentácie a jednoduché video s AI funkciami
VS Code a GitHub Copilot
Čo je GitHub Copilot a kde ho vo VS Code nájsť
Ako vyzerá Copilot Chat, inline chat a návrhy kódu priamo v editore
No-code/low-code tvorba s AI
Jednoduchá hra (napr. pexeso alebo kvíz) — zadanie promptom, úprava
pravidiel a vzhľadu, spustenie v prehliadači
Jednoduchá webová stránka — landing page alebo osobná stránka pomocou
AI, úprava textu a rozloženia bez zásahu do kódu
Automatizačný skript PowerShell — bežná úloha (premenovanie,
triedenie súborov) v prirodzenom jazyku
Automatizácia práce: workflowy a agenti (5. – 6. deň)
Make — no-code AI workflowy
Čo je Make a ako fungujú scenáre, spúšťače a jednotlivé moduly
Prepojenie e-mailu, Google Sheets, formulárov a ďalších služieb
Pridanie AI kroku: klasifikácia, sumarizácia alebo extrakcia údajov
Mapovanie údajov, filtre a podmienky medzi jednotlivými krokmi
Praktická ukážka: spracovanie e-mailu pomocou AI a uloženie výsledku do tabuľky
OpenCode
Open-source AI agent v termináli
Práca so súbormi a príkazmi v projekte
Výber cloudového alebo lokálneho modelu
Kontrola oprávnení a zmien pred ich použitím
Goose
Open-source agent na automatizáciu úloh
Spúšťanie v termináli a práca s projektovým kontextom
Rozšírenia cez MCP a pripojenie externých nástrojov
Tvorba opakovateľných workflowov a používanie lokálnych modelov
Skills — znovupoužiteľné balíčky kontextu
Čo sú Agent Skills a aký je ich formát
Rozdiel oproti custom instructions
Progressive disclosure — kontext sa nahráva len keď treba
Tvorba vlastných skills
MCP (Model Context Protocol)
Prepojenie AI s externými službami
Klient MCP, server MCP a dostupné nástroje
Prístup k súborom, databázam, API a dokumentácii
Konfigurácia servera v `settings.json` alebo `.vscode/mcp.json`
Schvaľovanie nástrojov a obmedzenie oprávnení
Praktická ukážka: pripojenie AI k vybranému externému nástroju
AI agenti a customizácia (7. – 8. deň)
Úvod do AI agentov
Definícia a typy agentov
Štruktúra agenta: cieľ, nástroje, pamäť, spätná väzba
Rozdiel medzi agentom, chatbotom a jednorazovým promptom
Príklady použitia: spracovanie e-mailov, výskum, príprava reportov
Agenti vo VS Code
**Plan** — pripraví plán pred úpravami
**Agent** — vykoná úlohu od zadania po overenie
**Ask** — vysvetlí kód a navrhne riešenie
**Agents window** — agent-first práca naprieč projektmi
**Chat view** — code-first práca v otvorenom projekte
Agent session
Výber harnessu: Local, Copilot, Claude, Codex alebo cloud
Výber modelu: hostovaný, vlastný alebo lokálny
Nastavenie oprávnení podľa požadovanej autonómie
Pokračovanie v relácii medzi VS Code, CLI a cloudom
Prispôsobenie agentov
Custom instructions — pravidlá projektu
Agent Skills — opakovateľné workflowy a skripty
Prompt files — uložené zadania pre jednu úlohu
Custom agents — špecializované roly, napríklad reviewer
Hooks — skripty spúšťané počas relácie
Agent Plugins — hotové balíčky prispôsobení
Custom Instructions a Agent Skills
Pravidlá projektu: `.github/copilot-instructions.md`
Pravidlá pre typy súborov: `.github/instructions/`
Skills obsahujú inštrukcie, skripty a príklady
Progressive disclosure: podrobnosti sa načítajú podľa potreby
Custom Agents
Custom agent je definovaný v súbore `.agent.md` a má vlastné nástroje a rolu
Handoffs prepájajú custom agentov a ich kroky, napríklad plánovanie,
implementáciu a kontrolu
Dôvera a bezpečnosť
Schvaľovanie nástrojov podľa úrovne rizika
Sandbox obmedzí prístup k súborom a sieti
Najmenšie potrebné oprávnenia a kontrola výstupov
Firemné politiky určujú dostupné modely, nástroje a MCP servery
Záverečná úloha
Návrh vlastného agenta alebo workflowu (napr. triedenie e-mailov,
príprava podkladov, sumarizácia dokumentov, plánovanie obsahu, výskum k téme)
Cena s DPH
307,50 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 2 dni · Večerný: 3 dni · Víkendový: 2 dni
Popis kurzu
Kurz Umelá inteligencia - praktické aplikácie je všetkým tým, ktorí chcú využiť potenciál umelej inteligencie v praxi. V rámci kurzu sa účastníci naučia implementovať AI riešenia do každodenných pracovných procesov, automatizovať úlohy a zvýšiť produktivitu. Kurz nevyžaduje programátorské znalosti a je zameraný na praktické využitie dostupných AI nástrojov a platforiem.
Minimálne vstupné vedomosti
Základné zručnosti práce s PC. Nie sú požadované špeciálne vstupné vedomosti.
Výstupné vedomosti
Účastník kurzu sa začne orientovať v základných pojmoch a bude vedieť identifikovať rôzne prístupy oblasti UI. Tento kurz môže byť taktiež úvodom do sebarealizácie, po ktorej bude účastník schopný aplikačne využiť nadobudnuté vedomosti.
Osnova školenia
Úvod do umelej inteligencie
- Čo je AI, strojové učenie a hlboké učenie
- Aktuálne trendy a etické aspekty
Veľké jazykové modely (LLM)
- ChatGPT, Claude, Gemini
- Efektívna práca s promptami
- Techniky prompt engineeringu
AI pre zvýšenie produktivity
- Automatizácia textov, e-mailov a prezentácií
- Sumarizácia a preklad textov
Generovanie obrázkov pomocou AI
- DALL-E, Imagine
- Tvorba promptov a úprava obrázkov
AI nástroje pre video a audio
- Transkripcia a titulkovanie
- Generovanie hlasu a klonovaníe hlasu
AI v analýze dát
- Analýza a vizualizácia dát
- Predikcie pomocou AI nástrojov
Automatizácia pracovných procesov
- Integrácia AI do existujúcich nástrojov
- AI asistenti (Copilot, Gemini)
AI v zákazníckej podpore
- Chatboti a virtuálni asistenti
- Automatizované odpovede
Bezpečnosť a ochrana dát
- GDPR a AI
- Riziká a best practices
Budúcnosť AI
- Nové technológie a trendy
- Prípadové štúdie
Strana 6
Úvod do práce s umelou inteligenciou
Cena s DPH
307,50 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 2 dni · Večerný: 3 dni · Víkendový: 2 dni
Popis kurzu
Kurz je určený najmä pre programátorov, ktorí sa chcú zoznámiť so základmi umelej inteligencie a začať ju využívať pri svojej programátorskej práci
Minimálne vstupné vedomosti
Základné programátorské zručnosti sú výhodou
Výstupné vedomosti
Účastníci sa oboznámia so základnými nástrojmi umelej inteligencie, ich princípmi a fungovaním s cieľom ich efektívneho využívania v praxi.
Osnova školenia
Úvod do práce s umelou inteligenciou AI
- definícia a história AI, kľúčové oblasti a aplikácie
Využitie AI
- kreatívne písanie, tvorba obrázkov, hudby, videa a kódu, robotika
Teoretické základy
- strojové učenie, neurónové siete, siete hlbokého učenia
Veľké jazykové modely (LLM)
- definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Chatboty
- Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
- definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
- sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov
Cena s DPH
369,00 €
Aktuálna DPH 23 %
Dĺžka
Denný: 2 dni · Večerný: 4 dni · Víkendový: 2 dni
Popis kurzu
Kurz AI asistencia pri programovaní v jazyku Python je určený pre všetkých, ktorí sa chcú oboznámiť s moderným spôsobom programovania v jazyku Python za pomoci umelej inteligencie
Minimálne vstupné vedomosti
Základy programovania v jazyku Python, základy AI
Výstupné vedomosti
Účastníci kurzu sa oboznámia s princípmi a technikami programovania v Pythone za asistencie umelej inteligencie.
Osnova školenia
Veľké jazykové modely (LLM)
definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Chatboty
Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov
Nástroje a frameworky v Pythone
Ollama, LangChain, LangFlow, Hugging Face transformery
Gradio
- tvorba dashboardov pre LLM aplikácie