Pokročilá AI: asistenti, agenti, vibe coding a automatizace procesů

kurz

Základní info

Posuňte práci s umělou inteligencí od běžného používání ChatGPT a Claude k vlastním AI agentům, automatizovaným procesům a funkčním aplikacím. V tomto dvoudenním praktickém kurzu se naučíte využívat jazykové modely jako centrální pracovní prostředí, propojovat je s firemními nástroji a vytvářet řešení, která vám ušetří rutinní práci.

Vyzkoušíte si tvorbu vlastních AI agentů, opakovatelných pracovních postupů (Skills), automatizovaných úloh i workflow v n8n a Zapier. Seznámíte se s lokálními jazykovými modely a pomocí vibe codingu vytvoříte vlastní jednoduchou aplikaci, kterou následně propojíte s AI nebo automatizací. Kurz je postavený na praktických workshopech a reálných pracovních scénářích. Předchozí znalost programování není potřeba.

Lektor kurzu

Vojtěch Voříšek

Vojtěch pomáhá firmám i jednotlivcům využívat AI v každodenní praxi. Specializuje se na AI agenty, automatizaci procesů, vibe coding a AI transformaci firem.

Více o lektorovi

Vedle školení se věnuje praktickým implementacím AI do firemních procesů, zejména v oblasti zákaznické podpory, administrativy, obchodu a financí. Díky více než desetiletým zkušenostem s vlastním podnikáním rozumí byznysovým potřebám a propojuje technologické možnosti AI s konkrétními přínosy.

Zaměřuje se na rychlá, efektivní a snadno spravovatelná řešení, která přinášejí téměř okamžitou hodnotu. Vždy spolupracuje s lidmi, kteří nejlépe znají dané procesy, aby výsledná řešení odpovídala reálným potřebám.

Jeho školení jsou postavená na praktických ukázkách a vlastních zkušenostech. Cílem je naučit účastníky nejen používat AI nástroje, ale také samostatně vytvářet funkční řešení, která mohou okamžitě využít ve své práci.

Cílová skupina

Profesionálové a specialisté, kteří již používají AI nástroje a chtějí pokročit k vlastním agentům, automatizacím a aplikacím.
Manažeři a vedoucí týmů, kteří hledají možnosti automatizace pracovních procesů, efektivnějšího využívání dat a snížení rutinní administrativy.
Podnikatelé a majitelé firem, kteří chtějí vytvářet vlastní AI řešení bez nutnosti programování nebo zapojení vývojového týmu.
Inovátoři a procesní specialisté, kteří chtějí propojovat AI s firemními nástroji a zavádět praktické automatizace.

Kurz není primárně určen programátorům, kteří hledají školení zaměřené na vývoj softwaru s podporou AI.

Cíle kurzu

Cílem kurzu je naučit účastníky samostatně navrhovat, vytvářet a spravovat AI řešení, která zjednodušují každodenní práci a mají konkrétní přínos. Účastníci se naučí využívat ChatGPT a Claude nejen jako chatboty, ale také jako prostředí pro práci s dokumenty, nástroji, agenty a automatizovanými procesy.

V rámci praktických cvičení a workshopů se naučíte:

Vytvářet vlastní AI agenty v prostředí ChatGPT a Claude a nastavovat jejich instrukce, nástroje a oprávnění.
Pracovat se Skills a převádět opakované pracovní postupy do znovu použitelných řešení.
Nastavovat automatizované a podmíněné AI úlohy pro reporting, monitoring a přípravu podkladů.
Propojovat jazykové modely s externími aplikacemi pomocí konektorů, Plugins, MCP a API.
Navrhovat a vytvářet automatizovaná workflow v n8n a Zapier.
Orientovat se v možnostech lokálních jazykových modelů a jejich využití.
Vytvářet jednoduché webové aplikace pomocí vibe codingu bez předchozí znalosti programování.
Propojovat vlastní aplikace s AI agenty a automatizovanými procesy.

Co si z kurzu odnesete

Vlastního AI agenta nastaveného pro konkrétní pracovní proces.
Vlastní Skill pro opakovaně využitelný pracovní postup.
Naplánovanou nebo podmíněnou AI úlohu.
Praktickou zkušenost s tvorbou automatizací v n8n nebo Zapier.
Základní orientaci v provozu lokálních jazykových modelů.
Vlastní jednoduchý web nebo aplikaci vytvořenou pomocí AI.
Schopnost vybrat vhodné řešení mezi jazykovým modelem, AI agentem, API a deterministickou automatizací.

Osnova

Den 1: LLM jako centrální řízení nástrojů AI

ChatGPT, Claude, AI agenti, vlastní Skills, Plugins a automatizované úlohy

1) Jak fungují jazykové modely a jak vybrat ten správný

Principy fungování LLM a způsob generování odpovědí.
ChatGPT vs. Claude: silné stránky a vhodné scénáře použití.
Výběr modelu podle kvality, rychlosti, složitosti úlohy a ceny.
Kontextové okno, paměť, reasoning, halucinace a limity.
Co jsou tokeny, jak se spotřebovávají a jak optimalizovat náklady.
Předplatné vs. API: kdy stačí tarif platformy a kdy je nutné platit API samostatně.

2) Vlastní AI agent v ChatGPT a Claude

Rozdíl mezi běžným chatem a agentním způsobem práce.
Definice rolí, instrukcí, nástrojů, rozhodovacích pravidel a výstupů.
Práce s vlastními dokumenty, daty a znalostními zdroji.
Projekty a agentní prostředí v ChatGPT a Claude.
Napojení na externí aplikace a nastavení oprávnění.
Kontrola kvality, bezpečnost a schvalování akcí.
WORKSHOP: Vytvoření vlastního AI agenta
- Agent pro obchodní podklady, analýzu dokumentů nebo práci s firemními daty.

3) Skills – přenos vlastních pracovních postupů do AI

Co je Skill a jak se liší od agenta a jednorázové instrukce.
Jak strukturovat opakovatelný postup: pravidla, příklady, soubory a podmínky použití.
Tvorba a praktické využití Skills v podporovaných prostředích.
Zajištění konzistentních výstupů a aktualizace firemního know-how.
Předávání a sdílení připravených postupů v týmu.
WORKSHOP: Tvorba vlastního Skillu
- Skill pro zpracování faktur, pravidelný reporting, analýzu nabídek nebo přípravu dokumentů.

4) Automatizované úlohy – AI pracuje i bez dalšího zadání

Jednorázové, opakované a podmíněné úlohy v podporovaných platformách.
Pravidelný reporting, monitoring změn a příprava pracovních podkladů.
Práce s připojenými aplikacemi a zdroji informací.
Omezení a dostupnost funkcí podle konkrétní platformy a tarifu.
Nastavení spolehlivosti, vyhodnocování výsledků a notifikací.
WORKSHOP: Nastavení vlastní automatizované úlohy
- Pracovní briefing, týdenní obchodní report nebo sledování důležitých změn.

5) LLM jako univerzální místo pro řízení procesů

LLM jako jednotné rozhraní k e-mailu, kalendáři, dokumentům, CRM a dalším službám.
MCP, konektory a Plugins pro přístup k externím nástrojům.
Spouštění procesů v přirozeném jazyce.
Kdy použít AI agenta a kdy deterministickou automatizaci.
Bezpečnost, lidské schvalování a dohled nad výsledky.
ZÁVĚR DNE: Ukázka řízení více pracovních činností z jediného prostředí LLM. Účastníci mají vlastního agenta, Skill a automatizovanou úlohu.

Den 2: Automatizace, lokální AI a vibe coding

Od pevně definovaného workflow k vlastnímu webu nebo aplikaci

1) Deterministické automatizace – n8n a Zapier

Princip deterministických automatizací a jejich rozdíl oproti AI agentům.
Srovnání n8n a Zapier: možnosti, složitost, náklady a vhodné scénáře.
Triggery, akce, podmínky, větvení, smyčky a webhooky.
Propojení firemních nástrojů, e-mailu, tabulek a CRM.
Ošetření chyb, opakování kroků a kontrola průběhu workflow.

2) Tvorba automatizací s pomocí LLM

ChatGPT a Claude jako pomocníci při návrhu workflow.
Generování kroků, výrazů, filtrů a jednoduchého kódu.
Diagnostika chyb a opravy nefunkčních automatizací.
LLM uvnitř workflow pro práci s nestrukturovanými daty.
Propojení automatizací s AI agenty a externími službami.
WORKSHOP: Tvorba funkčního automatizovaného procesu
- Přijetí e-mailu, vytěžení informací z dokumentu a zápis dat do tabulky nebo CRM.

3) Lokální jazykové modely – vlastní AI na počítači

Kdy dává smysl lokální LLM oproti cloudové službě.
Soukromí, náklady, dostupnost, výkon a hardwarové nároky.
Ollama: instalace a základní použití.
Výběr a spuštění lokálního modelu.
Práce s lokálním modelem přes API a jeho napojení na další nástroje.
PRAKTICKÁ UKÁZKA: Spuštění lokálního LLM a ukázka jeho zapojení do pracovního procesu.

4) Vibe coding – vlastní web nebo aplikace bez programování

Princip vibe codingu a jeho možnosti i omezení.
Lovable, Replit a Google AI Studio – volba nástroje podle projektu.
Jak zadat AI srozumitelné požadavky na aplikaci.
Tvorba uživatelského rozhraní, jednoduché databáze a interních nástrojů.
Testování, iterace, nasazení, bezpečnost a správa přístupů.
WORKSHOP: Tvorba vlastní aplikace
- Návrh a vytvoření vlastního funkčního webu nebo jednoduché aplikace s pomocí AI.

5) Propojení vlastní aplikace s LLM a automatizacemi

Propojení aplikace s LLM prostřednictvím API, MCP nebo automatizační platformy.
Čtení dat a spouštění vybraných funkcí aplikace z LLM prostředí.
Zabezpečení API klíčů, oprávnění a schvalování akcí.
Jak vytvořené řešení průběžně spravovat a rozvíjet.
ZÁVĚREČNÝ WORKSHOP: Propojení aplikace s AI
- Propojení vlastní aplikace s automatizací nebo AI agentem a ovládání vybraných funkcí prostřednictvím LLM.

Technické požadavky

Vlastní notebook s připojením k internetu. Pro praktická cvičení budou potřeba účty ve vybraných AI a automatizačních platformách. Seznam doporučených nástrojů, případných API kreditů a technických požadavků obdrží účastníci před kurzem.

Dostupnost některých funkcí závisí na konkrétní platformě a zvoleném tarifu.

Předpoklady účastníka

Základní znalost práce s jazykovými modely a zkušenost s používáním ChatGPT nebo obdobného nástroje, například z absolvování kurzu Umělá inteligence ve vaší firmě: Dvoudenní praktický workshop ke zvyšování AI kompetencí.
Základní orientace v práci s online aplikacemi a uživatelskými účty.
Zájem o praktické využití AI, automatizaci procesů a tvorbu vlastních řešení.

Znalost programování není vyžadována.