<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Chcete-li pokračovat, zadejte své údaje pro přihlášení.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

Úvod a cíle kurzu

Rámec: proč řešit volbu AI ekosystému v letech 2025–2026

Přehled ekosystémů: Google, Microsoft, X/Grok/xAI

Google ekosystém 2026

Google AI stack: architektura a klíčové komponenty

Praktika: kdy sáhnout po Googlu

Microsoft ekosystém 2026

Microsoft AI stack: architektura a klíčové komponenty

Praktika: kdy sáhnout po Microsoftu

Muskův ekosystém: X / Grok / xAI

xAI a Grok: modely, API a distribuční páteř X

Praktika: kdy dává smysl Grok a X‑ekosystém

Srovnávací rámec a rozhodovací kritéria

Porovnání podél 4 os: komfort, nástroje, cena/škálování, otevřenost/lock‑in

Referenční architektury a integrační body napříč stacky

Workshop: výběr stacku pro vlastní use‑case

Hands‑on: od požadavků k volbě ekosystému a návrhu architektury

Závěrečné testy a průzkumy

Kvíz: Google ekosystém – komponenty a scénáře

Kvíz: Microsoft ekosystém – komponenty a scénáře

Kvíz: X / Grok / xAI – specifika a distribuce

Kvíz: 4 srovnávací osy a rozhodovací rámec

Kvíz: Referenční architektury a datové toky

Kvíz: Compliance, bezpečnost a governance

Kvíz: TCO/ROI a finOps pro AI

Kvíz: Volba ekosystému pro konkrétní use‑case

Průzkum: vaše výchozí prostředí a priority

Průzkum: překážky a rizika v adopci AI

Průzkum: plán nasazení a metriky úspěchu

Průzkum: zpětná vazba ke kurzu

Zorientujte se v AI světě roku 2026 a vyberte si správný ekosystém pro vaše projekty. Tento praktický kurz vás provede tím, jak strategicky porovnávat a nasazovat AI stacky od Googlu, Microsoftu a xAI (Grok) v reálných podmínkách. Dozvíte se, jak ekosystémy zapadají do širšího firemního kontextu, jaké nabízejí modely, nástroje, integrační body a distribuční kanály, a jaké mají náklady, limity i bezpečnostní a compliance parametry. Čekají vás mini‑demonstrace, rozhodovací checklisty, srovnávací scoring i referenční architektury pro asistenty, agentní aplikace, datové produkty či LOB scénáře. Naučíte se rozlišit, kdy sáhnout po Vertex AI a Android/Workspace integracích, kdy je výhodnější Azure AI se silným napojením na M365, Dev Box a Copiloty, a kdy dává smysl social‑native distribuce přes X s real‑time daty. Workshopová část vás provede celým procesem: od mapování požadavků a TCO/ROI, přes volbu ekosystému a návrh architektury až po governance a migrační plán. Odnesete si rozhodovací rámec, šablony a metriky úspěchu, které ihned aplikujete na vlastní use‑case.

AI ekosystémy 2026: Google, Microsoft a xAI v praxi

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Roky 2025–2026 přinášejí zrychlenou normalizaci AI v produktech, interních procesech i zákaznických kanálech. Tlak na rychlou adopci doprovází zásadní volba: na kterém ekosystému stavět, jak minimalizovat lock‑in a jak řídit náklady při škálování. Kurz AI ekosystémy 2026: Google, Microsoft a xAI v praxi poskytuje strukturovaný rámec, jak tuto volbu učinit kvalifikovaně. Účastníkům – od tech leaderů přes vývojáře a startup foundery po AI konzultanty a manažery inovací/IT – nabídne srovnání napříč čtyřmi osami: vývojářský komfort, dostupnost nástrojů, cena/škálování a otevřenost vs. lock‑in. Výstupem jsou rozhodovací checklisty, referenční architektury a praktické scénáře, které lze okamžitě přenést do praxe.</p>
<p>V první části stanovíme kontext trhu 2026 a očekávané výstupy pro různé profily organizací (startup/SME/enterprise/veřejná správa). Následně projdeme profily tří klíčových ekosystémů a jejich motivace: Google (Gemini 3.0 Pro, Nano Banana 2 pro on‑device/edge, Chrome jako runtime, AI Studio a Vertex AI, integrace s Androidem a Workspace), Microsoft (Visual Studio 2026 a Dev Box, GitHub Copilot a Copilot Extensions, Azure AI/Studio pro orkestraci, RAG, bezpečnost a observabilitu, Windows s Copilotem a M365 distribucí) a xAI/X (Grok jako multimodální model přes API, X jako datová a distribuční páteř v reálném čase, monetizace a komunitní reach). Praktické moduly vždy uzavírá rozhodovací část: kdy po daném stacku sáhnout, jak hodnotit TCO a compliance, jaké jsou hlavní rizikové body a jejich mitigace.</p>
<p>Stěžejní blok srovnávacího rámce nabídne standardizovaný scoring s váhami pro různé typy organizací, metody měření TCO/ROI i provozních rizik, a detailní rozklad bezpečnosti, suverenity dat a auditovatelnosti v každém ekosystému. Na to navážou referenční architektury a integrační body napříč stacky – vzory pro interního asistenta, vzdělávací kurz, agentní aplikaci a datové produkty včetně datových toků (sběr, obohacení, vektorové úložiště, volání modelů, observabilita). Probereme také multi‑ekosystémové kombinace a limity jejich míchání.</p>
<p>Workshopová část účastníky provede od mapování požadavků (cíle, data, bezpečnost, náklady, time‑to‑value) přes volbu ekosystému s jasným zdůvodněním až po návrh cílové architektury, migrační a governance plán a definici metrik úspěchu. Závěrečné kvízy a průzkumy prověří porozumění komponentám, scénářům, rozhodovacím osám, referenčním architekturám, compliance i finOpsu. Po absolvování kurzu budete schopni vybrat správný AI stack pro svůj use‑case, navrhnout škálovatelnou a auditovatelnou architekturu a řídit ekonomiku provozu bez zbytečného vendor lock‑inu.</p>
        </div>
    </div>
</div>
