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

Pro pokračování zadejte prosím svůj e-mail k ověření.

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

Cíle, rámec a očekávání kurzu

Úvod: Mise kurzu a strategické cíle odolnosti společnosti

Politický a programový kontext EU: Horizon Europe 2025 – Civil Security for Society

Data a interoperabilita pro klimatickou a vodohospodářskou analytiku

Evropská otevřená data pro klima a vodu: zdroje, kvalita, licence

Interoperabilita a standardy: INSPIRE, OGC API, metadata a datová architektura

Propojení datových zdrojů pro klimatickou analýzu

AI v akci – živé predikce klimatu a vody”  Ukázka, jak model AI analyzuje srážkový index a teplotní anomálie.  Mini video nebo simulace: “Jak AI předpovídá riziko sucha v regionu Brno 2030.”  Doplnit prompt, který mohou účastníci zkusit v ChatGPT / Gemini:  „Vytvoř predikci rizika sucha na základě průměrné teploty a srážek v ČR v letech 2010–2025.“

Modelování rizik: AI, hydrologie a prostorové analýzy

AI pro hodnocení klimatických a hydrologických rizik: od regresí po hluboké učení

Hydrologické modely a suché/povodňové indexy v AI workflow

GIS a geostatistika pro mapování zranitelnosti a expozice

Prediktivní modely dopadů: od dat k scénářům

Predikce, scénáře a rozhodovací podpora v krizovém řízení

Prediktivní model dopadů sucha a povodní: návrh, trénink a validace

Krizové scénáře, simulace a rozhodovací stromy pro zásahy IZS a samospráv

Vizualizace a komunikace: Power BI a Google Earth Engine pro stakeholdery

Interaktivní dashboard – mapa klimatických rizik”  Ukázkový Power BI / Google Data Studio dashboard (s odkazy na vzorová data).  Výzva: „Zobrazte na mapě oblast s největší pravděpodobností sucha.“  Doplnit printscreen dashboardu.

Metody predikce rizik pro krizové štáby

“Jak interpretovat výsledky AI predikcí”  Krátká metodika: co znamenají „confidence intervaly“, „bias“ a „modelová nejistota“.  Interaktivní tabulka: AI predikce vs. reálná data (uživatel tipuje, AI vyhodnocuje).

Governance, etika a provoz bezpečnostně-kritických AI řešení

Právní a etický rámec: AI Act, GDPR, bezpečnost a auditovatelnost modelů

Implementace a změnové řízení v organizacích veřejné správy a podnicích

Aplikační dílna: praktický projekt a kontrola porozumění

Praktický projekt: prototyp AI-GIS řešení pro rizika sucha a povodní

Kvíz: Datové zdroje a interoperabilita

Kvíz: Metody AI pro klimatická a hydrologická rizika

Kvíz: Hydrologické indexy a modely

Kvíz: GIS a mapování zranitelnosti

Kvíz: Predikční pipeline a interpretovatelnost

Kvíz: Krizové scénáře a rozhodovací analýza

Kvíz: Vizualizace a komunikace rizik

Kvíz: Právo, etika a governance AI

Závěr a zpětná vazba účastníků

Závěrečné shrnutí a doporučení pro další kroky a financování

Průzkum spokojenosti a relevance obsahu

Průzkum dovedností před a po kurzu

Průzkum potřeb organizací pro nasazení řešení

Průzkum zájmu o partnerství a grantové příležitosti

Naučte se navrhovat a nasazovat AI řešení pro klimatickou odolnost s využitím evropských otevřených dat, moderních standardů interoperability a ověřených postupů krizového řízení. Tento prakticky orientovaný kurz propojuje AI/ML, hydrologii, GIS a rozhodovací analýzu tak, aby pomohl vědě, veřejné správě, IZS, samosprávám, NGO i podnikům lépe předvídat sucho, povodně a související socioekonomické dopady. Od úvodního rámce a strategických cílů odolnosti přes přehled Horizon Europe 2025 – Civil Security for Society až po tvorbu prediktivních modelů a operačních dashboardů: projdete celý end-to-end workflow. Osvojíte si práci s daty Copernicus, EEA, Eurostat či ECMWF, principy FAIR, INSPIRE a OGC API, metody časových i prostorově‑časových modelů (ARIMA, LSTM, CNN+LSTM, gradient boosting), hydrologické indexy (SPI, SPEI) i interpretovatelnost (SHAP) a kvantifikaci nejistot. V aplikační dílně postavíte vlastní AI‑GIS prototyp pro region dle výběru, včetně map rizik a akčních prahů pro zásahy. Získáte tak ucelené kompetence pro návrh, validaci a governance bezpečnostně‑kritických AI systémů v souladu s AI Act a GDPR – od datové architektury a MLOps až po vizualizaci v Power BI a Google Earth Engine. Připravte se na grantové příležitosti a reálné nasazení v roce 2025.

AI pro klimatickou odolnost: data, predikce a krizové řízení 2025

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>AI pro klimatickou odolnost: data, predikce a krizové řízení 2025 je odborný kurz zaměřený na propojení otevřených evropských dat, moderních metod strojového učení a rozhodovacích postupů krizového řízení. Účastníci si osvojí end-to-end workflow od akvizice a hodnocení dat (Copernicus, EEA, Eurostat, ECMWF, národní hydrologické zdroje) přes interoperabilitu a standardy (INSPIRE, OGC API, ISO 19115/19139, FAIR) až po návrh datové architektury pro AI a GIS (datová jezera, ETL/ELT, verzování, sledovatelnost). Kurz cíleně rozvíjí kompetence napříč profesemi – vědecká komunita, IZS a krizové štáby, samosprávy, NGO, studenti environmentálních oborů a vývojáři modelů – s důrazem na kvalitu dat, etiku a právní rámec jejich využití v bezpečnostně-kritických kontextech.</p>
<p>Studijní program je strukturován tak, aby systematicky pokryl cestu od dat k akčním rozhodnutím. V úvodní části jsou vymezeny mise, cíle a očekávané výstupy kurzu včetně politického a programového kontextu EU (Horizon Europe 2025 – Civil Security for Society) a souvisejících synergií (Copernicus, EEA, Eurostat, INSPIRE). Následuje blok o datech a interoperabilitě, který připravuje půdu pro pokročilé modelování rizik: časové řady (ARIMA, LSTM), prostorově-časové sítě (CNN+LSTM), gradient boosting a bayesovské přístupy v kombinaci s hydrologickými modely a indexy (SPI, SPEI, SRI, FFG, Qmax). Důraz je kladen na downscaling a bias-correction klimatických projekcí, geostatistiku a GIS pro mapování expozice a zranitelnosti, metriky výkonu a nejistoty (Brier, CRPS, ROC/PR) a interpretovatelnost (SHAP, PDP). Praktická část zahrnuje interaktivní ukázky AI predikcí sucha a povodní, tvorbu dashboardů (Power BI, Google Earth Engine) a scénářové modelování pro rozhodovací stromy a zásahy IZS. Governance, právo a etika (AI Act, GDPR), MLOps a auditovatelnost modelů připravují účastníky na bezpečný provoz řešení. Závěrečný projekt prověří schopnost navrhnout a obhájit prototyp AI‑GIS řešení pro konkrétní území, včetně doporučení opatření, plánu nasazení a možností financování v rámci Horizon Europe.</p>
        </div>
    </div>
</div>
