Kurzy s lektorem
Generativní AI nástroje působí přesvědčivě – odpovídají plynule, sebejistě a často velmi rychle. To ale neznamená, že jsou jejich odpovědi vždy správné. Tento modul vysvětluje, jak jazykové a generativní modely skutečně fungují, a to způsobem srozumitelným i bez technického vzdělání.
Účastníci se dozví, jak model pracuje s pravděpodobností, kontextem a vzory v datech, a proč se jeho odpověď liší od skutečné znalosti nebo ověřeného faktu. Modul vysvětluje, proč vznikají tzv. halucinace – tedy přesvědčivě formulované, ale nepřesné nebo smyšlené odpovědi – a jakou roli v tom hrají trénovací data, způsob tréninku modelu a kontext, který model dostane.
Součástí je i orientace v tom, jak se liší veřejné AI nástroje od firemních a specializovaných řešení, a proč tato volba ovlivňuje, jak moc lze výstupu důvěřovat. Účastník modul opouští s jasnější představou o tom, proč je kontrola výstupu nutnou součástí práce s AI, nikoli zbytečnou formalitou.
Co je generativní model?
Nástroj, který na základě pravděpodobnosti a vzorů v datech vytváří nový text, obraz nebo jiný výstup – nikoli vyhledává hotovou odpověď.
Proč model někdy odpoví nepřesně, i když to vypadá přesvědčivě?
Model generuje nejpravděpodobnější pokračování textu, nikoli ověřený fakt. Tomuto jevu se říká halucinace.
Jaký je rozdíl mezi znalostí a generovanou odpovědí?
Znalost je ověřená informace, generovaná odpověď je pravděpodobnostní odhad na základě naučených vzorů – tyto dvě věci se mohou, ale nemusí shodovat.
Proč je rozdíl mezi veřejnými a firemními AI nástroji důležitý?
Liší se v tom, jaká data zpracovávají, jak nakládají s firemním obsahem a jakou míru kontroly a bezpečnosti nabízejí.
Je modul vhodný i bez technického vzdělání?
Ano, principy jsou vysvětleny srozumitelně a bez nutnosti rozumět technickým detailům fungování modelů.
Michal aktuálně působí v Microsoftu jako Agile Coach & Principal Project Manager & PCAI, kde vede AI transformační portfolio s týmem přes 70 lidí. Stál u zrodu Business Value Programu a za svou práci získal Microsoft SPARK Award i zařazení do Platinum Club (vyhrazeno pro 200 nejvlivnějších lidí v rámci celého Microsoftu).
Michal není „jen" technický specialista ani „jen" manažer, ale dokáže propojit obě roviny:
Zaměstnanci ve firmách dnes běžně používají ChatGPT nebo Copilota – často ale bez jasných pravidel, bez pochopení rizik a bez systému. Výsledkem je nekonzistentní kvalita výstupů a zbytečně promarněný potenciál AI. V tomto článku se dozvíte, jak poznat, jaké AI školení vaše firma nebo konkrétní role skutečně potřebuje, a jak se v nabídce kurzů neztratit.
Konkrétní příklady deepfake útoků a jak se proti nim bránit
Deepfake útoky jsou stále častější a sofistikovanější. Se dvěma reálnými incidenty jsme se dokonce setkali v našem okolí. O jaké deepfake útoky se jednalo?
Umělou inteligenci používáme každý den. Při psaní e-mailů, v HR nástrojích, marketingu i zákaznické podpoře. Jedním z největších rizik při práci s AI je nezáměrné sdílení důvěrných nebo osobních dat. Proto se Evropská unie rozhodla vytvořit první komplexní legislativu na světě AI Act, která určuje, jak s AI pracovat bezpečně a férově.
Zaměstnanci ve firmách dnes běžně používají ChatGPT nebo Copilota – často ale bez jasných pravidel, bez pochopení rizik a bez systému. Výsledkem je nekonzistentní kvalita výstupů a zbytečně promarněný potenciál AI. V tomto článku se dozvíte, jak poznat, jaké AI školení vaše firma nebo konkrétní role skutečně potřebuje, a jak se v nabídce kurzů neztratit.
Konkrétní příklady deepfake útoků a jak se proti nim bránit
Deepfake útoky jsou stále častější a sofistikovanější. Se dvěma reálnými incidenty jsme se dokonce setkali v našem okolí. O jaké deepfake útoky se jednalo?
Umělou inteligenci používáme každý den. Při psaní e-mailů, v HR nástrojích, marketingu i zákaznické podpoře. Jedním z největších rizik při práci s AI je nezáměrné sdílení důvěrných nebo osobních dat. Proto se Evropská unie rozhodla vytvořit první komplexní legislativu na světě AI Act, která určuje, jak s AI pracovat bezpečně a férově.
