Praktické AI školení
Praktický den s dokumenty, tabulkami, rešerší a malou automatizací.
Pro týmy, které chtějí získat společný základ, vyzkoušet si AI na bezpečných úlohách a vybrat první smysluplné využití.
Každé tvrzení o AI podkládáme testem. Každé riziko konkrétním rozborem.
Znalosti zdarma. Návody i postupy zveřejňujeme volně, bez placení a bez registrace.
Žádný sponzor, žádný střet zájmů. Nepřijímáme peníze od firem, které hodnotíme.
Začít lze praktickým dnem. Pokud už máte vybraný proces, navážeme jeho ověřením a zavedením.
Praktický den s dokumenty, tabulkami, rešerší a malou automatizací.
Pro týmy, které chtějí získat společný základ, vyzkoušet si AI na bezpečných úlohách a vybrat první smysluplné využití.
Navazující práce na jednom konkrétním procesu, datech a pravidlech.
Pro firmy, které už vědí, kde chtějí AI použít. Nejdřív ověříme přínos a rizika, teprve potom navrhneme rozsah zavedení.
AI vytáhne podstatné body ze zadaných souborů a připraví první verzi podkladu. Člověk kontroluje zdroje i závěr.
Tým zadá, co potřebuje zjistit, nechá AI připravit výpočet nebo graf a ověří použitou logiku.
Z opakovaného úkolu vznikne postup s jasným vstupem, kontrolním bodem a výstupem. Na školení používáme zkušební data.
Článek 4 se vztahuje na poskytovatele a nasazovatele AI systémů a požaduje opatření k AI gramotnosti podle role, znalostí a skutečného použití AI.
Předem zjistíme, s čím lidé pracují, a připravíme bezpečné zkušební úlohy podle jejich oboru. Firemní data pro samotný školicí den nepotřebujeme.
Každý účastník pracuje s AI sám: dokumenty, tabulky, rešerše a malá automatizace. Lektor průběžně ukazuje, jak zadání zpřesnit a výstup ověřit.
Na závěr s vedením vybereme konkrétní využití, které má smysl rozpracovat. Navazující nasazení je samostatný krok, nikoli skrytý slib školicího dne.
U každého praktického scénáře řešíme, jaká data lze použít, jak zkontrolovat výstup a kde musí rozhodovat člověk. Samostatné ověření systému nabízíme až tam, kde je skutečně potřeba.
Tým si ujasní, jaká data smí do kterého nástroje, co má zůstat uvnitř firmy a kdy použít bezpečný pracovní prostor.
Lidé se naučí ověřovat fakta, výpočty i zdroje a poznají úkoly, u kterých má poslední slovo vždy člověk.
Každý opakovatelný postup má jasný rozsah oprávnění, kontrolní bod a možnost bezpečně zastavit běh.
Postupy neopíráme o dojem. Zveřejňujeme vlastní data a metodiku, aby bylo možné naše závěry ověřit. Naposledy: Bezpečnostní HTTP hlavičky napříč obory v ČR, Podvržené e-maily z českých firemních domén a Sledování před souhlasem na českých firemních webech.
Nejsme prodejce jednoho AI nástroje. Tým učíme principy práce s kontextem, soubory, kontrolou výsledků a bezpečnými oprávněními, které lze přenést mezi modely.
Metodiku sami ověřujeme při práci s AI systémy a daty. Díky tomu dokážeme oddělit použitelný postup od efektní ukázky, která v běžném provozu nevydrží. Ústav vede ředitel a statutární orgán Zbyšek Chudoba.
Bill Gates v novém eseji a rozhovoru pro MIT Technology Review tvrdí, že umělá inteligence už překročila bezpečnostní hranice v oblasti biologie, kybernetiky i…
ČÍST ČLÁNEKChybějící právní subjektivita AI agentů komplikuje určení odpovědnosti za jejich jednání i nasazení v praxi.
ČÍST ČLÁNEKProjekt NANDA z MIT Media Lab si klade za cíl vytvořit otevřená pravidla pro agentickou ekonomiku, aby ji neovládlo jen několik platforem.
ČÍST ČLÁNEKVýběr nástroje, práce s daty, školení lidí, firemní pravidla a konkrétní použití podle oboru.
SROVNÁNÍSrovnání, ceny, rychlost a metodika s uvedeným datem dat. Grafy vytváříme přímo ze zdrojů.
Napište, jaké role chcete proškolit a s čím dnes lidé pracují. Ozveme se s návrhem vhodného formátu a dalšího kroku.